Combining implementation and data sciences to accelerate evidence integration into healthcare – ImpleMATE
Notice bibliographique
Résumé
Background The translation of research evidence into routine healthcare practice is often slow and inconsistent, even timely implementation can significantly improve patient outcomes. While implementation science offers strategies to close this gap, current approaches are frequently manual, fragmented, and poorly integrated within healthcare systems. To address these challenges, we propose ImpleMATE – an AI-powered implementation science platform designed to streamline implementation efforts. Grounded in the Learning Health System (LHS) model, ImpleMATE aims to establish a continuous, data-driven cycle of learning and improvement in implementation practice. Methods ImpleMATE will be developed through a co-design and co-production approach rooted in human-centred design principles. Development will proceed through four key activities: (1) establishing a data processing pipeline and building an implementation-focused ontology; (2) creating and validating an AI system to extract implementation knowledge, structure the ontology, and support implementation solution delivery; (3) designing an interactive web application to deliver AI-powered decision support and streamline implementation processes; and (4) developing an evaluation framework to assess platform’s effectiveness and plan for national integration. These activities align with three core components of the LHS model: converting data into knowledge, translating knowledge into practice, and feeding implementation process and outcome data back into the system for continuous learning. The platform will be underpinned by strong ethical and governance frameworks to ensure data privacy, transparency, and responsible AI use. Discussion ImpleMATE aims to transform the adoption of evidence-based innovations in healthcare by embedding trustworthy AI into the core of implementation practice. Through the integration of structured ontologies, real-time AI reasoning, and an interactive user interface, the platform will provide tailored solutions to support implementation efforts. Designed as a dynamic learning system, ImpleMATE will evolve with user input and real-world data, offering a scalable, ethically grounded solution to accelerate and enhance implementation across healthcare settings.
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 | 0,142 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».