Evaluating the Potential Socio-Economic Impact of Personalized Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Since 2000, Québec and Canada have made significant R&D investments in the area of genomics, with a particular focus on technological platform development and genetics. To justify these and future major investments in genomic research, clear benefits of genomic technologies to society must be demonstrated. The goals of the study are to provide methodology to evaluate potential socio-economic impact of personalized medicines, to demonstrate it on two applications of genomic technology and to summarize obstacles to realize the potential socio-economic benefits of genomic research. The following report is the presentation of the project made at Genome Quebec. Depuis 2000, le Québec et le Canada ont investi considérablement en R.-D. dans le domaine de la génomique, en mettant l'accent sur l'élaboration d'une plateforme technologique et sur la génétique. Afin de justifier ces investissements et d'autres à venir dans la recherche génomique, les bénéfices évidents des technologies génomiques pour la société doivent être démontrés. Les objectifs de notre étude est d'offrir une méthodologie pour évaluer l'impact socioéconomique potentiel de la médecine personnalisée, d'en démontrer la méthodologie à l'aide de deux applications de la technologie génomique et d'en résumer les obstacles à la réalisation des bénéfices liés à la recherche génomique. Le rapport qui suit est la reproduction de la présentation du projet qui a été faite à Génome Québec.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».