Medical-Blocks―A Platform for Exploration, Management, Analysis, and Sharing of Data in Biomedical Research: System Development and Integration Results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biomedical research requires health care institutions to provide sensitive clinical data to leverage data science and artificial intelligence technologies. However, providing researchers access to health care data in a simple and secure manner proves to be challenging for health care institutions. OBJECTIVE: This study aims to introduce and describe Medical-Blocks, a platform for exploration, management, analysis, and sharing of data in biomedical research. METHODS: The specification requirements for Medical-Blocks included connection to data sources of health care institutions with an interface for data exploration, management of data in an internal file storage system, data analysis through visualization and classification of data, and data sharing via a file hosting service for collaboration. Medical-Blocks should be simple to use via a web-based user interface and extensible with new functionalities by a modular design via microservices (blocks). The scalability of the platform should be ensured through containerization. Security and legal regulations were considered during development. RESULTS: Medical-Blocks is a web application that runs in the cloud or as a local instance at a health care institution. Local instances of Medical-Blocks access data sources such as electronic health records and picture archiving and communication system at health care institutions. Researchers and clinicians can explore, manage, and analyze the available data through Medical-Blocks. Data analysis involves the classification of data for metadata extraction and the formation of cohorts. In collaborations, metadata (eg, the number of patients per cohort) or the data alone can be shared through Medical-Blocks locally or via a cloud instance with other researchers and clinicians. CONCLUSIONS: Medical-Blocks facilitates biomedical research by providing a centralized platform to interact with medical data in collaborative research projects. Access to and management of medical data are simplified. Data can be swiftly analyzed to form cohorts for research and be shared among researchers. The modularity of Medical-Blocks makes the platform feasible for biomedical research where heterogeneous medical data are required.
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.
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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».