AI-Enriched Automation for Evaluating Health Risks from Air Pollution
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims:Traditional air quality indices, such as the EPA's Air Quality Index (AQI), provide generalized insights but fail to account for individual health vulnerabilities, activity levels, and exposure patterns.The increasing urbanization and adoption of digital health tools demand automated, real-time health risk assessments for personalized and community-level decision-making.This study presents BreatheSafetyIndex, an AI-powered, API-driven automation framework [1] that transforms underprepared air quality data into precise, actionable health risk evaluations. Methods:Instead of relying on predefined mathematical model, BreatheSafetyIndex integrates a flexible, self-improving AI agent [2] that dynamically processes environmental inputs (PM2.5, O, NO, SO, temperature, humidity).The system corrects data inconsistencies with ML and generation, and adapts risk models [3, 4] using real-world clinical research on air pollution's effects.Health impact weight/ expose factors [5,6,7] are continuously refined through ML and Bayes, incorporating the latest epidemiological findings.The API delivers customized short-term (hourly/daily) and long-term (cumulative) health risk scores, ensuring seamless integration into smart city platforms, weather services, sports and health applications. Most Important Results:The automation-driven approach significantly improves the up-to-date and applicability of health risk assessments:-30% reduction in data gaps and misclassified risk levels compared to static AQI-based models; -Higher predictive validity (r = 0.91) for hospital admissions linked to cardiovascular and respiratory diseases in urban test; sites.-Faster integration -API users in business, sports analytics, and urban planning report a 60% reduction in manual data processing and interpretation time. Conclusion:By shifting from static pollution indices to real-time, AI-enhanced automation, BreatheSafetyIndex enables scalable, customized health risk analytics that can be seamlessly embedded into diverse platforms.The findings highlight the importance of automated data harmonization, dynamic model adaptation, and flexible API-driven solutions in advancing public health strategies, smart city governance, health and sports applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».