Evolving Paradigm of Precision Medicine in Cardiovascular Disease.
Notice bibliographique
Résumé
In the year 1892, Sir William Osler, the legendary Canadian physician and one of the four founding professors of Johns Hopkins Hospital, said “If it were not for the great variability among individuals, medicine might as well be a science and not an art”. It is this heterogeneity among patients with seemingly homogenous medical conditions, that form the basis of what we today refer to as precision medicine. The fundamental of precision medicine is based on the tenets of ‘The right drug for the right patient at the right time’. Personalized or precision medicine found immense popularity in oncology. With the completion of Human Genome Project and the advent of genomics, big data and artificial intelligence, 21st century saw rapid progress of precision medicine in predicting, diagnosing and treating cancer. However, the same has not happened to cardiovascular diseases, the biggest killer of humanity. In this review article, we aim to address the concepts, components, outcomes and applications of precision medicine in general, and to review the evolving paradigm of how precision medicine is shaping the management of cardiovascular diseases. We delve deep into the aspects of risk prediction, preventative measures, and targeted therapeutic approaches for cardiovascular diseases. We also look at the recent trends and current applications of precision medicine in this area, the problems they solve and the challenges they possess, and what is in store for the future. Finally, we review the application of artificial intelligence specific to cardiovascular diseases, and the role of precision medicine in interventional cardiology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».