Precision Medicine: Academic dreaming or clinical reality?
Notice bibliographique
Résumé
Precision medicine can be distilled into a concept of accounting for an individual's unique collection of clinical, physiologic, genetic, and sociodemographic characteristics to provide patient-level predictions of disease course and response to therapy. Abundant evidence now allows us to determine how an average person with epilepsy will respond to specific medical and surgical treatments. This is useful, but not readily applicable to an individual patient. This has brought into sharp focus the desire for a more individualized approach through which we counsel people based on individual characteristics, as opposed to population-level data. We are now accruing data at unprecedented rates, allowing us to convert this ideal into reality. In addition, we have access to growing volumes of administrative and electronic health records data, biometric, imaging, genetics data, microbiome, and other "omics" data, thus paving the way toward phenome-wide association studies and "the epidemiology of one." Despite this, there are many challenges ahead. The collating, integrating, and storing sensitive multimodal data for advanced analytics remains difficult as patient consent and data security issues increase in complexity. Agreement on many aspects of epilepsy remains imperfect, rendering models sensitive to misclassification due to a lack of "ground truth." Even with existing data, advanced analytics models are prone to overfitting and often failure to generalize externally. Finally, uptake by clinicians is often hindered by opaque, "black box" algorithms. Systematic approaches to data collection and model generation, and an emphasis on education to promote uptake and knowledge translation, are required to propel epilepsy-based precision medicine from the realm of the theoretical into routine clinical practice.
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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 | 0,003 | 0,317 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».