Big data in healthcare: Conceptual network structure, key challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Big data is a concept that deals with large or complex data sets by using data analysis tools (e.g., data mining, machine learning) to analyze information extracted from several sources systematically. Big data has attracted wide attention from academia, for example, in supporting patients and health professionals by improving the accuracy of decision-making, diagnosis and disease prediction. This research aimed to perform a Bibliometric Performance and Network Analysis (BPNA) supported by a Scoping Review (SR) to depict the strategic themes, thematic evolution structure, main challenges and opportunities related to the concept of big data applied in the healthcare sector. With this goal in mind, 4857 documents from the Web of Science covering the period between 2009 to June 2020 were analyzed with the support of SciMAT software. The bibliometric performance showed the number of publications and citations over time, scientific productivity and the geographic distribution of publications and research fields. The strategic diagram yielded 20 clusters and their relative importance in terms of centrality and density. The thematic evolution structure presented the most important themes and how it changes over time. Lastly, we presented the main challenges and future opportunities of big data in healthcare.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».