Establishing an interdisciplinary research team for cardio-oncology artificial intelligence informatics precision and health equity
Notice bibliographique
Résumé
Study objective: A multi-institutional interdisciplinary team was created to develop a research group focused on leveraging artificial intelligence and informatics for cardio-oncology patients. Cardio-oncology is an emerging medical field dedicated to prevention, screening, and management of adverse cardiovascular effects of cancer/ cancer therapies. Cardiovascular disease is a leading cause of death in cancer survivors. Cardiovascular risk in these patients is higher than in the general population. However, prediction and prevention of adverse cardiovascular events in individuals with a history of cancer/cancer treatment is challenging. Thus, establishing an interdisciplinary team to create cardiovascular risk stratification clinical decision aids for integration into electronic health records for oncology patients was considered crucial. Design/setting/participants: Core team members from the Medical College of Wisconsin (MCW), University of Wisconsin-Milwaukee (UWM), and Milwaukee School of Engineering (MSOE), and additional members from Cleveland Clinic, Mayo Clinic, and other institutions have joined forces to apply high-performance computing in cardio-oncology. Results: The team is comprised of clinicians and researchers from relevant complementary and synergistic fields relevant to this work. The team has built an epidemiological cohort of ~5000 cancer survivors that will serve as a database for interdisciplinary multi-institutional artificial intelligence projects. Conclusion: Lessons learned from establishing this team, as well as initial findings from the epidemiology cohort, are presented. Barriers have been broken down to form a multi-institutional interdisciplinary team for health informatics research in cardio-oncology. A database of cancer survivors has been created collaboratively by the team and provides initial insight into cardiovascular outcomes and comorbidities in this population.
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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 | 0,051 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».