Towards Open Collaborative Health Informatics - The Role of Free/Libre Open Source Principles
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: : To analyze the contribution of Free/Libre Open Source Software in health care (FLOSS-HC) and to give perspectives for future developments. METHODS: The paper summarizes FLOSS-related trends in health care as anticipated by members of the IMIA Open Source Working Group. Data were obtained through literature review and personal experience and observations of the authors in the last two decades. A status quo is given by a frequency analysis of the database of Medfloss.org, one of the world's largest platforms dedicated to FLOSS-HC. The authors discuss current problems in the field of health care and finally give a prospective roadmap, a projection of the potential influences of FLOSS in health care. RESULTS: FLOSS-HC already exists for more than 2 decades. Several projects have shown that FLOSS may produce highly competitive alternatives to proprietary solutions that are at least equivalent in usability and have a better total cost of ownership ratio. The Medfloss.org database currently lists 221 projects of diverse application types. CONCLUSIONS: FLOSS principles hold a great potential for addressing several of the most critical problems in health care IT. The authors argue that an ecosystem perspective is relevant and that FLOSS principles are best suited to create health IT systems that are able to evolve over time as medical knowledge, technologies, insights, workflows etc. continuously change. All these factors that inherently influence the development of health IT systems are changing at an ever growing pace. Traditional models of software engineering are not able to follow these changes and provide up-to-date systems for an acceptable cost/value ratio. To allow FLOSS to positively influence Health IT in the future a "FLOSS-friendly" environment has to be provided. Policy makers should resolve uncertainties in the legal framework that disfavor FLOSS. Certification procedures should be specified in a way that they do not raise additional barriers for FLOSS.
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 | 0,092 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,026 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».