The centre for health informatics: a novel approach to accelerating the field of health data science
Notice bibliographique
Résumé
Precision Medicine and Precision Public Health are approaches to improve population health. Achieving these goals requires innovation in health informatics. The Centre for Health Informatics (CHI) within the Cumming School of Medicine (CSM) at the University of Calgary (UC), Canada, was created to respond to this need by fostering multidisciplinary collaborations, building capacity by recruiting and training outstanding faculty and students, and harnessing Alberta's rich health data to advance health informatics. To establish CHI as a health informatics leader, CHI has struck partnerships with stakeholders, including Alberta Health Services (AHS), Alberta Health (AH), and the Alberta Strategy for Patient-Oriented Research Unit (AbSPORU) among others. Through these close relationships, the CHI intake team facilitates access to Alberta's rich health data sources and educates researchers on the available health data in Alberta. The concept of a "One Stop Shop" for CSM and UC researchers encourages multidisciplinary collaboration, helps investigators access a wide range of datasets, and receive analytical support. Population-based data sets enable the development of methods to turn raw data into health information, improve health data collection, linkage, analysis, and quality, and applied studies creating clinical decision-support tools, prognostic tools, improved health surveillance methods, and health system performance indicators. CHI's ecosystem of diverse research expertise, cutting-edge technology, and embedded AHS analysts to support data access via a wide-ranging network of partnerships allows our provincial researchers, national and international collaborators tremendous opportunities for empirical research. It paves the way for implementing Precision Medicine in the real world.
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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 | 0,082 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,025 |
| Communication savante | 0,036 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,008 |
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 ».