Data and Digitally Enabled Innovation in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Like in every other aspect of society, digital transformation is impacting cancer control.It is becoming increasingly evident that traditional approaches to data collection and curation will not accommodate the scale of observation and insight extraction needed to unravel the complexity of cancer; hence, data and digitally enabled innovation affect every chapter in this book in one way or another.This section specifically seeks to highlight the demand for the data and technologies to meet the challenges of cancer.Brierley, O'Sullivan and Gospodarowicz highlight the current and growing demand for data in cancer control as we more fully realise the complexity of cancer.While a great deal has been invested in understanding the scale of the global cancer burden, the data available today lacks depth and coverage both for personalised cancer care and for the design of cancer services at large.The important challenges of data privacy, data quality and the need for harmonisation are highlighted while also illuminating the opportunities for coordination and maturity in our thinking on the value of data for society more broadly.Chung provides a detailed perspective on the need and opportunity to mature our approach to data management as a necessary step towards realising the full potential of digitalisation to impact cancer control.Central to this argument is the need for organisations to establish a culture and capacity that nurture data literacy and data stewardship.Such approaches should not be limited to single organisations, but rather work to expand the paradigm and bridge across the multiple scales of health systems -from institutions to health systems and to countriesworking together to address the global challenge of cancer control.Jaffray and Berlin demonstrate the radical pace of change that digitalisation is bringing to cancer care today.Advances in digital connectivity, data capture and computational horsepower are making virtual care and personalised care that accommodate image-and genomics-based assessment and treatment a reality.Artificial intelligence (AI) technologies are also transforming diagnostics and working to increase the efficiency of care and access to expertise in a world of expanding data.This dependence on digital capabilities heightens the impact of cyberattacks and cancer services are among those most severely impacted when cybercriminals are successful.Beyond the care for the individual, digitalisation also brings the potential to combine these datasets with the computational capacity to both design the cancer services of tomorrow and motivate rational investment.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 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 ».