检测健康错误信息:方法,挑战和机遇
Xiaoye Feng1,2, Jia Luo1,2, Yang Yang1
1College of Economics and Management, Beijing University of Technology, Beijing, China.
本综述探讨了检测健康错误信息的方法,强调了机器学习和深度学习.
科学领域:
- 数字健康数字健康
- 公共卫生信息学 公共卫生信息学
- 计算社会科学 计算社会科学
背景情况:
- 错误的健康信息对公共健康构成重大风险.
- 有效地检测健康错误信息对于缓解工作至关重要.
- 现有的检测方法研究需要全面的综合.
研究的目的:
- 进行关于健康错误信息检测方法的综合文献审查.
- 分析健康错误信息的特征,数据集和评估指标.
- 检查各种检测方法的优点和局限性.
主要方法:
- 谷歌学者的系统文献搜索 (2016年1月 - 2025年2月).
- 包括100个全文,英语研究,关于检测健康错误信息.
- 对研究特征,检测方法,数据集和评估指标的分析.
主要成果:
- 机器学习和深度学习方法显示出有前途,集体方法和基于嵌入的表示增强了性能.
- 挑战包括类不平衡,不一致的注释,高计算成本和深度学习模型的低解释性.
- 先进的方法提高了准确性和可解释性,但引发了对人工智能产生的错误信息和道德方面的担忧.
结论:
- 检测健康错误信息的最先进技术需要跨学科的合作.
- 以人为中心的设计和道德考虑对于开发有效的检测系统至关重要.
- 未来的研究应该解决人工智能产生的错误信息和道德影响.
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