Navigating the Transformative Impact of Artificial Intelligence in Health Services Research
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Artificial intelligence (AI) is transforming health services research by providing novel insights, enhancing care quality, and improving patient outcomes. This review sought to assess AI's impact on health services research, highlighting its applications, benefits, and associated challenges. Methods: We conducted a comprehensive review of recent literature on AI applications in health services research. Key areas of focus included image processing and language processing. The review also addressed the ethical and practical challenges of integrating AI into healthcare. Results: Over the past decade, AI-related research has markedly increased. AI has significantly advanced health services research by improving diagnostic precision, care quality, decision-making, hospital operations, and personalized care. The benefits of AI in image processing and language processing have been substantial, resulting in positive impacts on healthcare practices. However, integrating AI into healthcare presents considerable ethical and practical challenges, including the need for robust data security, the mitigation of algorithmic biases, and the achievement of interoperability among diverse data systems. Conclusions: AI offers significant potential to advance health services research and enhance patient care through powerful applications in image processing, language processing, diagnostic precision, decision-making, and hospital operations. By leveraging AI's capabilities, healthcare systems can achieve more personalized, efficient, and accurate care. Addressing key challenges is essential for the effective and equitable integration of AI into healthcare systems.
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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 | 0,015 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».