AI model transferability in healthcare: a sociotechnical perspective
AI model transferability in healthcare: a sociotechnical perspective
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医疗保健中的人工智能模型可转移性：社会技术视角
DOI：
10.1038/s42256-022-00544-x
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发表时间：
2022
影响因子：
23.8
通讯作者：
Nov, Oded
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wiesenfeld, Batia Mishan;Aphinyanaphongs, Yin;Nov, Oded
为了在医疗保健领域提供价值，人工智能和机器学习模型不仅必须集成到技术平台中，还必须集成到当地的人类和组织生态系统和工作流程中。为了实现大规模应用这些模型所带来的好处，需要制定一个社会技术可转移性挑战和潜在解决方案的路线图。
To deliver value in healthcare, artificial intelligence and machine learning models must be integrated not only into technology platforms but also into local human and organizational ecosystems and workflows. To realize the promised benefits of applying these models at scale, a roadmap of the challenges and potential solutions to sociotechnical transferability is needed.
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“如果你要信任机器，那么这种信任就必须基于某些东西”：
DOI：
10.23987/sts.102198
发表时间：
2022
期刊：
Science & Technology Studies
影响因子：
--
作者：
Peter Winter;A. Carusi
通讯作者：
A. Carusi
影响因子：
15.2
作者：
Beaulieu-Jones BK;Yuan W;Brat GA;Beam AL;Weber G;Ruffin M;Kohane IS
通讯作者：
Kohane IS
增强放射科医生 - 荷兰放射科大规模实施基于人工智能的应用程序的挑战和机遇
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
Lea Strohm
通讯作者：
Lea Strohm
影响因子：
39.2
作者：
A. Justice;K. Covinsky;Jesse A Berlin
通讯作者：
Jesse A Berlin