Notice bibliographique
Résumé
V dnešní době je patrný trend digitalizace zdravotnických ar-chivů a související dokumentace, nastává tedy čas na zapojení technologií označovaných Big Data v oblasti biomedicínské informatiky. Tyto technologie nabízí rychlejší a efektivnější zpra-cování a sdílení obrovského množství dat. Vzhledem k tomu, že zdravotní péče pracuje s velmi citlivými daty, je jedním z hlav-ních zájmů ochrana dat pacientů. V mnoha zemích probíhá programové zavádění elektronizace zdravotní péče. Například v USA probíhá „Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act“, (HITECH). Cílem výzkumu je návrh a de-finice pravidel, která zamezí zneužití a únikům citlivých biome-dicínských dat. Současně však v minimální míře omezí efektivitu jejich zpracování a kvalitu výstupních dat. Hromadnost zpra-cování osobních a citlivých dat se postupně stává obrovským rizikem a současně příležitostí pro nastavení pravidel a procesů vedoucí k minimalizaci, či dokonce eliminaci těchto rizik. Big Data skrývají obrovský potenciál pro výzkum v oblasti biomedicíny v mnoha oblastech ať již při analýze segmentace pacientů, cen a výsledků léčby, kde umožní zjistit zdravotně a cenově nejefektivnější postup léčení pro konkrétního pacien-ta a také například v proaktivní identifikaci pacientů, u nichž by se vyplatila zdravotnická prevence. Principiálně jsou Big Data použitelná k tomu, aby z analýzy výskytu chorob bylo možné dělat epidemiologické závěry a navrhovat preventivní opatření, mohou pomáhat při detekci a minimalizaci pokusů o podvody ve zdravotnictví a veřejném zdravotním pojištění a také přiná-šejí příležitost spolupráce s farmaceutickými společnostmi tak, aby pro ně bylo snazší identifikovat skupinu relevantních paci-entů pro klinické testy (za předpokladu předchozího souhlasu pacientů a dodržení etických norem).Článek si bere za cíl vysvětlit rozdílné přístupy a oblasti bezpečnosti v souvislosti s hromadným zpracováním dat ať již z pohledu bezpečnosti databázových dat jako celku, zamezení možnosti nepřímého získávání konkrétních údajů z neanony-mizovaného nebo i anonymizovaného souboru dat a z oblasti netriviálního dotazování.
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 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 | 0,001 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,171 | 0,518 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».