Democratizing AI in Healthcare with Open Medical Inference (OMI): Protocols, Data Exchange, and AI Integration
Notice bibliographique
Résumé
The integration of artificial intelligence (AI) into healthcare is transforming clinical decision-making, patient outcomes, and workflows. AI inference, applying trained models to new data, is central to this evolution, with cloud-based infrastructures enabling scalable AI deployment. The Open Medical Inference (OMI) platform democratizes AI access through open protocols and standardized data formats for seamless, interoperable healthcare data exchange. By integrating standards like FHIR and DICOMweb, OMI ensures interoperability between healthcare institutions and AI services while fostering ethical AI use through a governance framework addressing privacy, transparency, and fairness.OMI's implementation is structured into work packages, each addressing technical and ethical aspects. These include expanding the Medical Informatics Initiative (MII) Core Dataset for medical imaging, developing infrastructure for AI inference, and creating an open-source DICOMweb adapter for legacy systems. Standardized data formats ensure interoperability, while the AI Governance Framework promotes trust and responsible AI use.The project aims to establish an interoperable AI network across healthcare institutions, connecting existing infrastructures and AI services to enhance clinical outcomes. · OMI develops open protocols and standardized data formats for seamless healthcare data exchange.. · Integration with FHIR and DICOMweb ensures interoperability between healthcare systems and AI services.. · A governance framework addresses privacy, transparency, and fairness in AI usage.. · Work packages focus on expanding datasets, creating infrastructure, and enabling legacy system integration.. · The project aims to create a scalable, secure, and interoperable AI network in healthcare.. · Pelka O, Sigle S, Werner P et al. Democratizing AI in Healthcare with Open Medical Inference (OMI): Protocols, Data Exchange, and AI Integration. Rofo 2026; 198: 173-184.
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 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 | 0,061 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».