Gynecology Meets Big Data in the Disruptive Innovation Medical Era: State-of-Art and Future Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Tremendous scientific and technological achievements have been revolutionizing the current medical era, changing the way in which physicians practice their profession and deliver healthcare provisions. This is due to the convergence of various advancements related to digitalization and the use of information and communication technologies (ICTs)-ranging from the internet of things (IoT) and the internet of medical things (IoMT) to the fields of robotics, virtual and augmented reality, and massively parallel and cloud computing. Further progress has been made in the fields of addictive manufacturing and three-dimensional (3D) printing, sophisticated statistical tools such as big data visualization and analytics (BDVA) and artificial intelligence (AI), the use of mobile and smartphone applications (apps), remote monitoring and wearable sensors, and e-learning, among others. Within this new conceptual framework, big data represents a massive set of data characterized by different properties and features. These can be categorized both from a quantitative and qualitative standpoint, and include data generated from wet-lab and microarrays (molecular big data), databases and registries (clinical/computational big data), imaging techniques (such as radiomics, imaging big data) and web searches (the so-called infodemiology, digital big data). The present review aims to show how big and smart data can revolutionize gynecology by shedding light on female reproductive health, both in terms of physiology and pathophysiology. More specifically, they appear to have potential uses in the field of gynecology to increase its accuracy and precision, stratify patients, provide opportunities for personalized treatment options rather than delivering a package of "one-size-fits-it-all" healthcare management provisions, and enhance its effectiveness at each stage (health promotion, prevention, diagnosis, prognosis, and therapeutics).
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».