Making Big Data Useful for Health Care: A Summary of the Inaugural MIT Critical Data Conference
Notice bibliographique
Résumé
With growing concerns that big data will only augment the problem of unreliable research, the Laboratory of Computational Physiology at the Massachusetts Institute of Technology organized the Critical Data Conference in January 2014. Thought leaders from academia, government, and industry across disciplines-including clinical medicine, computer science, public health, informatics, biomedical research, health technology, statistics, and epidemiology-gathered and discussed the pitfalls and challenges of big data in health care. The key message from the conference is that the value of large amounts of data hinges on the ability of researchers to share data, methodologies, and findings in an open setting. If empirical value is to be from the analysis of retrospective data, groups must continuously work together on similar problems to create more effective peer review. This will lead to improvement in methodology and quality, with each iteration of analysis resulting in more reliability.
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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 | 0,071 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,020 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».