Opportunities for the Cardiovascular Community in the Precision Medicine Initiative
Notice bibliographique
Résumé
The Precision Medicine Initiative recently announced by President Barack Obama seeks to move the field of precision medicine more rapidly into clinical care. Precision medicine revolves around the concept of integrating individual-level data including genomics, biomarkers, lifestyle and other environmental factors, wearable device physiological data, and information from electronic health records to ultimately provide better clinical care to individual patients. The Precision Medicine Initiative as currently structured will primarily fund efforts in cancer genomics with longer-term goals of advancing precision medicine to all areas of health, and will be supported through creation of a 1 million person cohort study across the United States. This focused effort on precision medicine provides scientists, clinicians, and patients within the cardiovascular community an opportunity to work together boldly to advance clinical care; the community needs to be aware and engaged in the process as it progresses. This article provides a framework for potential involvement of the cardiovascular community in the Precision Medicine Initiative, while highlighting significant challenges for its successful implementation.
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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 | 0,149 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,023 |
| Communication savante | 0,034 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,049 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,062 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,006 |
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 ».