Leveraging AI to Advance Age-Friendly Care in the Veterans Health Administration
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: The aging population presents a pressing challenge for health care systems, necessitating effective strategies to address the complex needs of older adults. The Veterans Health Administration in the Department of Veterans Affairs (VA), the largest integrated health care system in the United States, has embraced the Age-Friendly Health Systems (AFHS) initiative from the Institute for Healthcare Improvement to ensure safe and high-quality care for older veterans. In AFHS, health care providers consistently use the evidence-based 4Ms framework (what matters, medication, mentation, and mobility) to deliver comprehensive care for older adults in all care settings., This viewpoint paper explores the potential of artificial intelligence (AI) to enhance the evidence-based implementation of the AFHS 4Ms framework in the VA to provide optimal care for older adults. By leveraging AI technologies, such as natural language processing, machine learning, large language models, clinical decision support, and data analytics, this viewpoint examines the opportunities and challenges of using AI to support the 4Ms domains in a large, integrated health care system. Furthermore, it discusses the potential benefits of integrating AI-driven decision support systems and predictive analytics to personalize care, reduce polypharmacy and potentially inappropriate medications, enhance cognitive and mood assessments, and better identify mobility issues and interventions. By examining the intersection of AI and age-friendly care in the VA, this viewpoint highlights the transformative potential of AI to expand 4Ms care and improve the experience of providers and older adults across diverse health care settings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».