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Enregistrement W3185213748 · doi:10.18280/rces.080206

Research on the Construction of Precision Medical System Under the Background of Big Data-The Roles and Responsibilities of Government, Hospitals and Medical Workers

2021· article· en· W3185213748 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueReview of Computer Engineering Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBig dataGovernment (linguistics)ObligationWork (physics)BusinessField (mathematics)Big governmentPublic relationsData scienceComputer sciencePolitical scienceEngineeringData miningLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the roles and responsibilities of government, hospital and medical workers in the construction of precision medical system under the background of big data, which provide reference advices for setting out big data-related policies by the government, promoting the applications of big data technology in the medical field by the hospital, and using big data technology to help improve the efficiency of clinical diagnosis and treatment or make precise medical practice by medical workers. The main research contents are followed. It presents some problems and countermeasures in setting out big data-related policies by the government. This article studies the work tips of hospitals, as the main body of the implementation of the responsibility and obligation, and how to use big data technology in application. Meanwhile, it tries to analyze the problems and difficulties which hospitals and medical workers need to pay attention to applying big data technology in precision medicine.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,301
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle