Notice bibliographique
Résumé
Health care is a human process that generates data from human lives, as well as the care they receive. Machine learning has worked in health to bring new technology into this sociotechnical environment, using data to support a vision of healthier living for everyone. Interdisciplinary fields of research like machine learning for health bring different values and judgements together, requiring that those value choices be deliberate and measured. More than just abstract ideas, our values are the basis upon which we choose our research topics, set up research collaborations, execute our research methodologies, make assessments of scientific and technical correctness, proceed to product development, and finally operationalize deployments and describe policy. For machine learning to achieve its aims of supporting healthier living while minimizing harm, we believe that a deeper introspection of our field’s values and contentions is overdue. In this perspective, we highlight notable areas in need of attention within the field. We believe deliberate and informed introspection will lead our community to renewed opportunities for understanding disease, new partnerships with clinicians and patients, and allow us to better support people and communities to live healthier, dignified lives.
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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 | 0,046 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,062 |
| Communication savante | 0,017 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».