Data and Mined-Knowledge Interoperability in eHealth Systems
Notice bibliographique
Résumé
Current healthcare infrastructures in the advanced societies can not fulfil the demands for quality public health services which are characterized by patient-centric, seamless interoperation of heterogeneous healthcare systems, and nation-wide electronic health record services. Consequently, the governments and healthcare institutions are embracing new information and communication technologies to provide the necessary infrastructures for healthcare and medical services. In this chapter, we attempted to cover background preparation, advanced technology, architectural considerations, and research avenues within the new and critical domain of electronic health to address these emerging demands and presented the state-of-the-art solutions. The emphasize has been on the exploration power of data mining techniques to extract patterns and trends from large healthcare databases, and the means to deliver these knowledge along with the healthcare data to the point of use for enhanced decision making by professionals. Also, we discussed the trends towards raising the level of abstraction of services to the users which resulted in adopting service oriented architecture by the nation-wide healthcare infrastructures. Such high-level abstraction of healthcare services provides ease of use, vendor-independence, and seamless integration of the legacy systems with new systems. Healthcare domain is pioneer in systematically tackling the semantic interoperability by providing large and comprehensive terminology systems that allow common understanding of the medical terms and concepts. Furthermore, healthcare domain provides a well-defined process for representing and refining the whole body of medical information to develop standard HL7 messages for communication. As a result, the healthcare domain has acquired the necessary means to evolve towards a nation-wide and fully interoperated network of healthcare systems. Such a healthcare network is characterized by collaborating service providers and service users and enhanced techniques for more accurate clinical decision making.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».