Editorial: Integration of Machine Learning and Computer Simulation in Solving Complex Physiological and Medical Questions
Notice bibliographique
Résumé
This Research Topic, "Integration of Machine Learning and Computer Simulation in Solving Complex Physiological and Medical Questions", brings together two powerful computational approaches to investigate complex disease processes: the use of high-fidelity, mechanism-based simulation models (MSMs), and the training of artificial neural networks (ANNs) via machine learning (ML) and artificial intelligence (AI). These two approaches represent distinct aspects of the scientific process: ML/AI involves correlation identification/hypothesis generation whereas MSMs provide an in silico means for hypothesis testing and conceptual model verification, with capabilities that can complement and address each other's limitations. High-fidelity MSMs can contain very large numbers of parameters, which poses challenges to effective parameterization and/or parameter space exploration, and can present prohibitive computational costs in terms of executing simulation experiments. Alternatively, ML/AI approaches are notoriously data-hungry (a considerable issue when dealing with biological data sets that are generally orders of magnitude more sparse compared to other ML applications), are highly limited in terms of testing inferred causal relationships, and are often "black boxes" in terms of interpreting why the ANNs do what they do. This Research Topic brings together work that integrates MSM and ML in a complementary fashion. We have organized these papers in the following general classes of investigation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».