Inovatyvių sveikatos technologijų pritaikymo pajėgumų didinimas pasaulinėje sveikatos priežiūros sistemoje.
Notice bibliographique
Résumé
more equitable and safe. There is a substantial gap between AI promises and its actual delivery in healthcare settings. AI is a social-technical system and AI technology alone cannot solve our health equity issue. This is the research question: What social, political, and economic elements in the global health system must be addressed such that the capacities of AI can be optimized? The paper employs qualitative research to seek expert opinions, investigate the success cases of implementing particular AI devices in Hong Kong and Singapore, and integrate the lessons learned from the adoption of 87 AI-technology initiatives in a large Canadian hospital. The author recommends how the supply side increases their trustworthiness and the demand side grows trust. The supply side includes technology providers, legal, policy, and professional organizations, venture capitalists, and academic research institutions need to provide responsible AI and govern AI for long-term benefits. Increasing trust from healthcare organizations, including the presence of champions, organization alignments, funding mechanisms, new professional identities, patients' digital and health literacy capabilities, and supportive organization culture, is recommended. The same AI devices should be interoperable among the healthcare systems in and outside their countries. Standardized data quality assessment, benchmarking datasets, funding mechanisms, and agreement on model and clinical performance measures need to be used to facilitate comparison across products and settings. Investment in supporting digital infrastructure in low and middle-income countries is essential for the effective operation of AI devices. Various stakeholders must continuously demystify AI and participate in the collaborative work with those who have less power in the system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».