From Internet to Artificial Intelligence (Al) Bots: Symbiotic Evolutions of Digital Technologies and e-Patients
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: This paper will view the rise of the e-patient, who is "equipped, enabled, empowered, and engaged" through the lens of the evolution of successive digital technology innovations, each building on its predecessors, creating new tools for patient empowerment. We begin with the dawn of the web and the proliferation of health websites and discuss the use of digital communication tools. We then discuss the adoption of electronic health records, which enabled the rise of patient portals. This digitization of health data, along with the rapid adoption of mobile internet access and the proliferation of health-related smartphone apps, in turn, provided a platform for patients to coproduce health care by contributing their own health data to their self-care and health care. The exchange of health information between patients and providers has also been facilitated by telehealth or telemedicine technology, which enables direct care delivery. The use of social networks in health, in use since the early days of the web, has expanded since COVID-19, when public health authorities worldwide, as well as patients, sought the use of social media channels to get connected and share information. Most recently, artificial intelligence and large language models have emerged with yet untapped potential to provide patients with the information that could improve their understanding of their conditions and treatment options. We conclude that innovations in digital health technology have symbiotically evolved with the ascendance of the e-patient, enabling improved communication, collaboration, and coordination between patients and clinicians and forging a health care system that is safer and more responsive to patient needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».