Can Theranos resurrect from its ashes?
Notice bibliographique
Résumé
Theranos was a biotechnology company which, in the 2010s, promised to revolutionize traditional clinical chemistry testing by using novel technology, microvolumes of blood obtained by finger pricks, and performance of tests outside traditional clinical chemistry laboratories, such as in pharmacies. Theranos did not publish any details of their technology, nor sought to evaluate it independently. Despite this, it attracted millions of dollars of investments, and at a point, its market valuation reached $9 billion. Around 2015 the Theranos business practices and technology were scrutinized and it was revealed that they misled investors, doctors, and patients by falsely claiming of using their own technology, when in fact, they were using traditional clinical chemistry analyzers. The leaders of Theranos are now serving prison time. This year it was announced that a new effort is underway, by people who are related to Theranos, to start a new company, with objectives that partially overlap with those of the old company. Here, we comment on these new developments, with the hope that the lessons learned from the past will guide the new leaders to find success while mentioning that some new developments in the field will likely pose formidable competition.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,012 |
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 ».