The AI Fever: Can Artificial Intelligence Replace Compassionate Human Care?
Notice bibliographique
Résumé
As healthcare professionals and educators, we have seen compassion as the backbone of quality of care.We vividly remember moments at patients' bedsides, where a gentle touch or a few calm words carried more weight than any medical treatment.These experiences remind us that healing is rooted in human connections as much as clinical skill.Compassion is a fundamental principle of healthcare, emphasized in ethical codes, care standards, and policy documents.It plays a unique role in delivering highquality treatment and serves as the foundation of human interactions in nursing. 1 Crawford et al define compassion as sensitivity to others' suffering, prompting verbal, non-verbal, or physical responses that help ease suffering. 2Zamanzadeh et al describe compassionate care as empathetic connection and active efforts to address patient concerns. 3olistic human connection, marked by attention to details and emotions and supportive care, is integral to positive healthcare experiences.The rise of advanced technologies such as artificial intelligence (AI) has increased concerns about whether human aspects of care might be replaced. 4Today, AI can analyze huge amounts of data in real time, assisting in disease identification, early diagnosis, and personalized treatment planning, and facilitating clinical decision-making. 5Advancements in AI have enhanced healthcare efficiency and accuracy.In nursing, AI can automate repetitive time-consuming tasks, such as recording patient data.As a result, it can help solve the problem of nursing shortages. 6Additionally, AI supports clinical practice by automating routine tasks and providing decision-support tools for healthcare
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».