Integrating AI and Big Data in Healthcare: A Scalable Approach to Personalized Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Currently, healthcare is lacking in access to care, differing quality, and doctor shortages, which are increasing on a global scale. Some presented artificial intelligence (AI) as the solution to problems in healthcare. The state of AI in predictive and proactive interventions in healthcare and clinical decision support systems (CDSS) has been discussed. The majority of this work focuses on the progress of AI in healthcare systems ranging from radiology to surgery. Some debated how AI could be used to fill the human resource gap in medicine by integrating AI with medical professionals, enhancing diagnostics, and helping with better decision-making. Ethical implications (EI) of utilizing AI technology as an integrating part of the healthcare system have also been highlighted as it is crucial to address these issues ahead of time. Moreover, there are many challenges worldwide of implementing AI in medicine. The obstacles and caveats of AI in medicine in general, and some specific areas like radiology, pathology, dermatology, and others were talked about. Furthermore, current challenges of the field of life sciences that could be solved using algorithms, such as detection and isolation of rare cells, and analysis of multi-omics data were discussed. Analyzing the biomedical literature written in natural language for drug discovery, predicting off-target effects of specific compounds, etc., using were included as some successful implementations and techniques to facilitate AI and in biosciences. There are also some limitations and formidable obstacles of AI, such as data privacy and security issues, uncertainty in the usage of black boxes of algorithms, and the state of AI hype in validation. AI or is recognized as a branch of AI that contains algorithmic methods to think of solutions, retrieve results, and resolve scientific problems whether in healthcare or others.
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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 | 0,021 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».