Data That Heals: A Three Horizon Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades we have seen a major disruption to all major industries as a result of changing consumer demands, consumer empowerment, big data, and shifting demographics. Evidence of this can be seen in the disruption of major industries such as the automotive industry, retail, banking and manufacturing. Data is enabling a shift in power from large companies to smaller, emerging players. \n \nBig Pharma has long enjoyed a privileged position, having grown with the healthcare system since its inception in the United States. We are at a moment in time where there is emerging capability to bring about radical change in the way that healthcare is delivered as a result of new technologies and the advancement of science. Digital Therapeutics and alternatives to pharmacological response to disease are becoming not only viable, but necessary, to contain costs and improve health outcomes. These changes are creating a risk of disruption for Big Pharma, if there is not a radical reassessment of organizational strategies and investment. \n \nUsing the Three Horizon’s Foresight Methodology, this paper explores the needs, barriers and opportunities for each major stakeholder – pharma, emerging technology players, payers, patients and providers – given an overview to the present situation, the ideal future and presenting strategies to bridge these two horizons. The result is an understanding of the potential areas of disruption to health therapeutics industry and an understanding of how the pharmaceutical industry may adapt to build resiliency by transitioning and rethinking its core product, facilitating and partnering with emerging players, and moving towards a strategy of improving health outcomes (real value creation) rather than revenue increases and identifying new revenue opportunities in the process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».