Representation of Medical Concepts in Emojis Using Medical Subject Headings to Identify Gaps and Opportunities: Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emoji are a universal visual language widely used in digital communication; yet, their representation of medical concepts remains limited. The introduction of medical emojis, such as the anatomical heart and lungs, highlights their potential for health care communication, but significant gaps persist. Objective: This study aims to systematically analyze the representation of medical concepts in emoji by mapping Medical Subject Headings (MeSH) to Unicode emojis, identifying gaps in medical emoji representation, and proposing areas for future emoji development. Methods: A cross-sectional study was conducted using the sentence transformer model. Digital resources, including the MeSH thesaurus and Unicode emoji set version 15.0 (Unicode Consortium), were used. Embeddings for 2077 MeSH terms and 3055 emojis were generated, and cosine similarity scores were calculated to evaluate the semantic alignment between MeSH terms and emoji descriptions. A threshold of 0.7 was set to indicate a strong semantic match. Results: The analysis revealed significant variations in emoji representation across medical categories. "Geographicals" had the highest match rate (33.33%), whereas "Anatomy" showed only 7.94% matches, with 13 of 163 terms exceeding the similarity threshold. Categories such as "Disciplines and Occupations," "Information Science," and "Psychiatry and Psychology" had no matches (0%), highlighting notable gaps. The findings underscore substantial disparities in medical emoji representation, particularly for internal organs, mental health, and specialized disciplines. Limited availability of representative emoji may hinder effective health care communication, especially in digital health contexts. This study emphasizes the potential of artificial intelligence to design emojis that address these gaps and improve inclusivity. Conclusions: Significant gaps in medical emoji representation across various domains were identified. Future efforts should prioritize underrepresented medical categories and leverage artificial intelligence-driven approaches for emoji development to enhance health care communication and accessibility.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».