Artificial intelligence tool development: what clinicians need to know?
Notice bibliographique
Résumé
Digital medicine and smart healthcare will not be realised without the cognizant participation of clinicians. Artificial intelligence (AI) today primarily involves computers or machines designed to simulate aspects of human intelligence using mathematically designed neural networks, although early AI systems relied on a variety of non-neural network techniques. With the increased complexity of the neural layers, deep machine learning (ML) can self-learn and augment many human tasks that require decision-making on the basis of multiple sources of data. Clinicians are important stakeholders in the use of AI and ML tools. The review questions are as follows: What is the typical process of AI tool development in the full cycle? What are the important concepts and technical aspects of each step? This review synthesises a targeted literature review and reports and summarises online structured materials to present a succinct explanation of the whole development process of AI tools. The development of AI tools in healthcare involves a series of cyclical processes: (1) identifying clinical problems suitable for AI solutions, (2) forming project teams or collaborating with experts, (3) organising and curating relevant data, (4) establishing robust physical and virtual infrastructure, and computer systems' architecture that support subsequent stages, (5) exploring AI neural networks on open access platforms before making a new decision, (6) validating AI/ML models, (7) registration, (8) clinical deployment and continuous performance monitoring and (9) improving the AI ecosystem ensures its adaptability to evolving clinical needs. A sound understanding of this would help clinicians appreciate the development of AI tools and engage in codesigning, evaluating and monitoring the tools. This would facilitate broader use and closer regulation of AI/ML tools in healthcare settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».