Big data research is everyone's research—Making epilepsy data science accessible to the global community: Report of the <scp>ILAE</scp> big data commission
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy care generates multiple sources of high-dimensional data, including clinical, imaging, electroencephalographic, genomic, and neuropsychological information, that are collected routinely to establish the diagnosis and guide management. Thanks to high-performance computing, sophisticated graphics processing units, and advanced analytics, we are now on the cusp of being able to use these data to significantly improve individualized care for people with epilepsy. Despite this, many clinicians, health care providers, and people with epilepsy are apprehensive about implementing Big Data and accompanying technologies such as artificial intelligence (AI). Practical, ethical, privacy, and climate issues represent real and enduring concerns that have yet to be completely resolved. Similarly, Big Data and AI-related biases have the potential to exacerbate local and global disparities. These are highly germane concerns to the field of epilepsy, given its high burden in developing nations and areas of socioeconomic deprivation. This educational paper from the International League Against Epilepsy's (ILAE) Big Data Commission aims to help clinicians caring for people with epilepsy become familiar with how Big Data is collected and processed, how they are applied to studies using AI, and outline the immense potential positive impact Big Data can have on diagnosis and management.
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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 | 0,078 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,141 | 0,235 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,009 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».