MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117677422 · doi:10.3389/frym.2025.1536394

Artificial Intelligence in Healthcare

2025· article· W7117677422 sur OpenAlexfundaboutno aff
Anne C. M. Hughes, Melissa D. McCradden

Notice bibliographique

RevueFrontiers for Young Minds · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésKey (lock)Health careCover (algebra)Ask priceApplications of artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the fast-paced world of artificial intelligence in medicine: how it works, how it is being used, what it can do, and what it cannot do. We cover some examples where AI is used, such as administrative tasks, diagnosis, and treatments, and describe the importance of having good evidence to support AI-based decisions. We discuss topics in AI ethics, such as fairness, being open about how medical decisions are made, and patient privacy. We offer a list of key questions that you can ask your health provider to help you decide for yourself how AI might fit into your care. This article was developed based on input from our patients at SickKids Hospital and youth living in Toronto, Canada, but the information it contains applies to any reader in any healthcare location.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,014
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers for Young MindsMême sujetArtificial Intelligence in Healthcare and EducationTravaux en français237 207