Modelos de inteligência artificial na atenção primária: desempenho, transparência e segurança na triagem de pacientes
Notice bibliographique
Résumé
The incorporation of artificial intelligence (AI) into health systems has significantly progressed in recent years, expanding into non-hospital settings such as primary care and emergency services. This article critically analyzes international experiences (United States, Canada, United Kingdom, and Brazil) involving AI applications for automated triage, risk stratification, and clinical decision support, with a focus on low- and medium-complexity healthcare settings. It outlines key risks associated with these technologies—algorithmic bias, opacity, interoperability failures, data governance weaknesses, and privacy issues—in light of international regulatory and ethical frameworks proposed by institutions such as the World Health Organization (WHO), the Food and Drug Administration (FDA), and the National Institute for Health and Care Excellence (NICE). Based on this analysis, the article proposes a set of minimum criteria for the safe and ethical implementation of AI in primary care and emergency contexts, including local clinical validation, transparency, bias control, data governance, systemic integration, staff training, and post-deployment monitoring. It concludes that AI can strengthen primary care, improve patient flow management, and support complex clinical decisions, provided it is implemented under robust clinical governance, with continuous professional oversight and full respect for patients’ rights.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».