Visual analytics in personalized health: A study of the expert analyst – health consumer relationship in a direct-to-consumer service
Notice bibliographique
Résumé
In the era of “big data analytics” for healthcare, the personalized medicine promise offers a shift to the provision of care enabled by our technical ability to quantify and assess large volumes of biomedical data. This message however, often seems to strengthen a notion of healthcare from a “biomedical positivism framework”, that is, that diagnosis of disease, medical image analysis, integration of devices, and ultimately, the selection of the appropriate therapy is empowered by volumes of data and algorithmic accuracy, thus improving the patient’s illness. In this research program, we approached expert biomolecular analysts, recorded their sensemaking process, and analyzed the role of data visualization technologies while they performed analysis of multi-omic data for a direct-to-consumer service of personalized health. We uncovered the nature of the analysts turning to their human-interaction skillset to address the health reality of each consumer they worked for. Assertions about the scientific validity and the amount of data, often emphasize the claims of this personalized health approach, but in practice, the analysts turned to attend goals, preferences, to find actionable evidence in the data, and to frame a relatable health summary story for the clients. The role of technology design in scenarios like this one will be fundamental in properly translating and bridging the effort from these emergent providers (the analysts) in communication with the end consumers. Our findings suggest that both parties benefit from analytic capacities to explore and understand the strength of each piece of evidence in the case, including the evidence that is provided by the clients themselves beyond their biological samples. We believe that this work, along with the research methodologies deployed in work-settings, are a contribution to the Visual Analytics community to support the tasks of bio scientists in personalized medicine, as much as an HCI initiative in support of evidence-based models of preventive healthcare with large amounts of data.
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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 | 0,030 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».