Leveraging open data analytics and machine learning to improve diagnosis of diseases, patients’ care, and support: Proceedings from the 2023 Inter-University Big Data and AI Challenge
Notice bibliographique
Résumé
STEM Fellowship’s Inter-University Big Data Challenge offers a distinctive opportunity for university students globally to engage in a hands-on learning experience that combines computational thinking and Big Data exploration to seek solutions to health-related challenges at the national, regional, community, and individual levels. It serves as an innovative platform for identifying and nurturing research and development talent through the application of computational science and effective scholarly communication. Within this program, participants gain access to a diverse range of workshops focused on data analytics, programming, and science communication. Through these workshops, students acquire valuable skills in Python, R, machine learning, LaTeX, and Overleaf, enabling them to tackle complex data-driven problems. By providing these tools and fostering experiential learning, the program equips students with the necessary knowledge and expertise to contribute meaningfully to the field of Data Science and its applications in various domains, including healthcare. This year, the program participants explored the theme of “Leveraging Open Data Analytics and Machine Learning to Improve Diagnosis of Diseases, Patients’ Care and Support” and suggested a whole spectrum of original Open Data and Machine Learning based ideas and solutions. The research topics presented encompass a wide range of areas, spanning from repurposing drugs for the treatment of rare diseases and employing machine learning techniques to detect the progression of Parkinson’s disease, to developing an ESG-focused governance framework aimed at enhancing patient care. Overall, we received submissions from student teams from practically all leading Canadian universities, mixed teams of students from Canada and the US, and Asian universities. On behalf of the STEM Fellowship, we extend our sincere congratulations to all students who participated in the program and wish them the best for their future academic and professional endeavors. We want to express our appreciation to all the mentors and volunteers. This program would not be possible without generous support of our sponsors: Canadian Science Publishing, IntechOpen, JMIR Publications and adMare Community.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».