Notice bibliographique
Résumé
Topics that will be discussed are: What does "agentic AI" mean in a healthcare context, and how does it differ from traditional decision-support tools? What ethical tensions arise when AI agents begin to make or recommend autonomous decisions in patient care? What safeguards should be in place to prevent algorithmic bias or patient harm in remote care settings—especially when patients and providers are not co-located? When agentic AI goes wrong, who’s responsible, and how do we ensure accountability in cross-border virtual care? How can health systems build trust in agentic AI when the algorithms themselves may not be fully explainable—even by their creators? How are organizations operationalizing AI ethics beyond principles and into practice—especially when the tech moves faster than policy? Speakers Shanil Ebrahim is a Partner and the National Life Sciences and Healthcare Consulting Leader at Deloitte Canada. He advises clients across healthcare, pharmaceuticals, and retail pharmacy on complex strategy transformations, with a focus on AI and data-driven innovation. Shanil also leads Deloitte Canada's cross-industry AI strategy, helping organizations harness AI to drive growth, personalization, and operational excellence through tech-enabled, citizen and customer-centric solutions. Dr. Dimitrios Kalogeropoulos is a digital health pioneer and a committed advocate for the ethical and responsible use of AI in healthcare. He serves as CEO of the Global Health & Digital Innovation Foundation and as Health Executive in Residence at UCL’s Global Business School for Health. Dr. Kalogeropoulos has advised leading organizations, including the WHO, and has played a key role in shaping global policy initiatives to improve healthcare accessibility and drive sustainable, innovative solutions worldwide. Moderator Sarah Harper, MA, MBA drives digital transformation across the healthcare ecosystem and beyond. With deep expertise engaging with learners of all ages and levels, she blends clinical insight, systems thinking, and user-centered design to turn bold ideas into practical, equitable solutions. Dedicated to helping others, Sarah makes digital care smarter—and more human. Sarah leads AI, Analytics, and Automation initiatives at Mayo Clinic Health System, and holds the academic rank of Assistant Professor of Healthcare Administration. She's the co-host of Tech It to the Limit, a podcast blending wit and wisdom to explore digital health’s messiest challenges. Sarah also serves as an Advisor to Mayo Clinic Platform, supporting solution developers and health systems in tech implementation and evaluation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».