A roadmap for personalized medicine: the findings of the IC2PerMed project
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Personalized Medicine (PM) tailors prevention and treatment to individuals based on their unique characteristics. It has the potential to improve health outcomes and healthcare sustainability by optimizing resource allocation. Both the European Union (EU) and China have prioritized PM in their health strategies. The IC2PerMed project was established to foster collaboration between the EU and China by developing a joint PM roadmap. Methods: To assess the state of PM in the EU and China, the project conducted a comprehensive mapping of relevant policies, programs, funding mechanisms, and health ecosystems. Additionally, three Delphi surveys were carried out, identifying 65 priorities, which were synthesized into a set of strategic actions. Results: The main output of the project is a joint roadmap for implementing PM in the EU and China. The roadmap promotes best practice exchange and addresses potential barriers to PM adoption. It outlines structural actions including enhancing health literacy, fostering intersectoral and international collaboration, ongoing review of emerging technologies, and facilitating innovation market entry through needs assessment and Health Technology Assessment. Key enablers such as data interoperability and shared standards are highlighted, along with ethical, social, and regulatory considerations that are universally relevant to PM implementation. Discussion: A shared action plan can guide health policy and help policymakers understand the interconnection between healthcare, the economy, and society. By supporting international projects and investing in research and innovation, stakeholders can advance global healthcare.
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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 | 0,101 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».