An analytic research and review of the literature on practice of artificial intelligence in healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) has transformed healthcare, particularly in robot-assisted surgery, rehabilitation, medical imaging and diagnostics, virtual patient care, medical research and drug discovery, patient engagement and adherence, and administrative applications. AI enhances pre-operative planning, intraoperative guidance, and post-operative outcomes in robotic surgery. In rehabilitation, AI enables personalized programs, physical therapy using robotics, and in real time monitoring and feedback mechanisms. The integration of AI with emerging technologies like augmented reality, virtual reality, and the Internet of Things holds promise for broader healthcare applications. However, AI adoption faces technical challenges related to data quality and bias, ethical and privacy concerns, regulatory and legal considerations, and issues of cost and accessibility. Future trends include advances in AI algorithms and robotics, integration with emerging technologies, and the potential for wider applications in healthcare and rehabilitation. Addressing ethical and security considerations is crucial for the successful integration of AI in healthcare while upholding patient safety and legal standards. Overcoming regulatory, ethical, and trust-based challenges with effective governance will be critical to the full realization of AI potential in healthcare artificial intelligence (AI)-driven healthcare solutions powered by IoT can enable in real time patient monitoring, enhancing early diagnosis and chronic illness management. AI applications in AR/VR can transform medical education by allowing healthcare professionals to practice intricate procedures in a safe environment. Wearable technology with AI-driven analytics can offer personalized health insights, facilitating proactive interventions and improved patient outcomes. Adopting these innovations can foster progress, enhance patient care, and boost overall healthcare efficiency. Future studies should refine these cross-disciplinary applications, ensure their smooth incorporation into current healthcare systems, and tackle potential ethical and security issues.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 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 ».