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Letter to the editor: quantifying outcome gains in AI-empowered rehabilitation models

Yanmei Yin et al · Elsevier · 2026

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This letter addresses the review by Liu and Xie on AI-empowered rehabilitation models, specifically regarding the integration of real-time assessments and adaptive interventions. While the authors present compelling figures about recovery time reduction and increased adherence in AI models, the basis for these figures remains unclear. The letter requests clarification on the sources and definitions of these metrics, such as recovery time and adherence, and how they relate to algorithm performance and clinical outcomes. A more precise mapping of the quantified claims to specific sources would improve the clarity and applicability of the proposed model for clinical use.

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APA 7

al, Y. Y. E. (2026). Letter to the editor: quantifying outcome gains in AI-empowered rehabilitation models. https://doi.org/10.1016/j.slast.2026.100414

MLA

al, Yanmei Yin et. "Letter to the editor: quantifying outcome gains in AI-empowered rehabilitation models." 2026. https://doi.org/10.1016/j.slast.2026.100414.

Chicago

al, Yanmei Yin et. 2026. "Letter to the editor: quantifying outcome gains in AI-empowered rehabilitation models.". https://doi.org/10.1016/j.slast.2026.100414.

Harvard

al, Y. Y. E. 2026, Letter to the editor: quantifying outcome gains in AI-empowered rehabilitation models, Elsevier, available at: https://doi.org/10.1016/j.slast.2026.100414 [Accessed 29 Jun. 2026].

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Título
Letter to the editor: quantifying outcome gains in AI-empowered rehabilitation models
Autor / colaboradores
Yanmei Yin et al
Editorial
Elsevier
Año de publicación
2026
ISSN
2472-6303
ISSN
2472-6303
Idioma
eng

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