人工智能和大数据应对阿片类药物危机的方法:一个范围审查协议
Maaz Amjad1, Scott Graham2, Katie McCormick1
1Steve Hicks School of Social Work, The University of Texas at Austin, Austin, Texas, USA.
本综述评估了针对阿片类药物危机的人工智能 (AI) 和大数据技术. 它确定了人工智能应用中用于检测,治疗和预防阿片类药物过量服用的进步和差距.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 计算机科学 计算机科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 美国每年面临超过82,998次致命的阿片类药物过量服用,需要紧急的,数据驱动的解决方案.
- 人工智能 (AI) 和大数据技术为分析过量模式和实现干预提供了潜力.
- 目前还没有对人工智能在解决阿片类药物危机方面的有效性进行全面审查.
研究的目的:
- 对与阿片类药物危机相关的人工智能和大数据技术的最新进展进行范围审查.
- 评估人工智能驱动技术在发现,治疗,预防和应对阿片类药物危机方面的有效性.
- 确定未来的研究方向,利用人工智能和大数据应对阿片类药物危机.
主要方法:
- 在PubMed,科学网络,工程村和PsycInfo数据库 (2013-2023) 中进行系统的电子搜索.
- 包括参考清单和灰色文献.
- 使用Covidence进行查,提取AI/大数据技术,算法和评估指标的数据.
主要成果:
- (研究正在进行中,结果将被合成和分析.)
- (关于人工智能/大数据有效性的具体发现正在等待合成.)
- (将详细介绍用于阿片类药物危机的AI应用中的趋势和差距的识别.)
结论:
- 对人工智能和大数据在阿片类药物危机中的作用的全面理解至关重要.
- 这次审查将综合当前的证据,以指导未来的干预措施.
- 调查结果将为开发更有效的数据驱动策略提供信息,以应对阿片类药物危机.
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