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Enregistrement W2537494674 · doi:10.1109/fskd.2016.7603389

Characteristics and classification of big data in health care sector

2016· article· en· W2537494674 sur OpenAlexaff
Kaiyu Wan, Vangalur Alagar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBig dataContext (archaeology)Health careService (business)Human servicesBusinessKnowledge managementService providerData scienceComputer scienceInternet privacyMarketingData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information technology has advanced during the last five decades to the stage where its impact is being felt by the society in every service that it gets from media, business, health care, consumer electronics, energy and power, and transportation domains. During this course of human-technology interaction enormous amount of data and knowledge transfer takes place directly between service providers and their clients, as well as indirectly between clients. Because human tendency is to “analyze” its past in order to predict the “future”, keeping track of this dynamically streaming voluminous heterogeneous data, called Big Data (BD), and analyzing it for meaningful discovery of knowledge that leads to value-added business becomes an important research activity. It is in this context that research in Big Data (BD) computing has emerged. Meaningful decisions can be based only on significant knowledge discovery, which in turn requires a good understanding of the characteristics of the accumulated data, an appropriate classification of this huge collection, and an efficient analysis of it. Health care sector is a critical infrastructure because its services affect the lives of humans and the lack of service continuity may be disastrous to the economy and human lives. The large amount of data collected by this sector from its clients is structured into Electronic Health Records (EHR) which is BD, and is used along with pharmaceutical and regulatory data in providing health services. More BD is generated while administering services and measuring their impacts on clients after administering the services. It is in this larger context that we investigate the types and sources of Health Care BD (HBD), its characteristics, and give a classification of it.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,029
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,470
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,014 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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