The Deep Dementia Phenotyping (DEMON) Network: A global platform for innovation using data science and artificial intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The increasing availability of large high‐dimensional data from experimental medicine, population‐based and clinical cohorts, clinical trials, and electronic health records has the potential to transform dementia research. Our ability to make best use of this rich data will depend on utilisation of advanced machine learning and artificial intelligence (AI) techniques and collaboration across disciplinary and geographic boundaries. Method The Deep Dementia Phenotyping (DEMON) Network launched in 20191 to support the growing interest in machine learning and AI. Led by Director Prof David Llewellyn and Deputy Director Dr Janice Ranson, the leadership team additionally includes 5 Theme Leads and 14 Working Group Leads, supported by an international Steering Committee of world‐leading academics. Core funding is provided by Alzheimer’s Research UK, the Alan Turing Institute and the University of Exeter, with additional support from strategic partners including the UK Dementia Research Institute and the Alzheimer’s Society. Grand Challenges were established at a National Strategy Workshop in June 2020. Multidisciplinary Working Groups were formed to coordinate practical activities in seven key areas: Genetics and omics, experimental medicine, drug discovery and trials optimisation, biomarkers, imaging, dementia prevention, and applied models and digital health. Additional Special Interest Groups coordinate topic specific collaborations. Result Membership on 4th February 2022 comprised 1,321 individuals from 61 countries across 6 continents (see Figure). Areas of expertise include dementia research (904; 68%), data science (692; 52%), clinical practice (244; 18%), industry (162; 12%), and regulation (26; 2%). Individual membership is free, and regular knowledge transfer events are provided including a monthly seminar series, talks and workshops, training, networking, and early career development. Each Working Group meets monthly, with multiple grants, reviews, and original research articles in progress. Eight state of the science position papers are in preparation, resulting from a Symposium held in April 2021. In January 2022, 110 early career researchers participated in the Network’s flagship event ‘NEUROHACK’, a 4‐day competitive global hackathon, with pilot grants awarded to those generating the most innovative solutions. Conclusion The DEMON Network is a rapidly growing global platform for innovation that is supporting the global dementia research community to collaborate. Find out more at demondementia.com
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 | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».