Hari ini, CCC menyampaikan tanggapan terhadap a Permintaan Informasi yang dikeluarkan oleh National Institutes of Health (NIH) tentang Rencana Strategis Ilmu Data 2023-2028. Tanggapannya ditulis oleh pakar komputasi berikut: Tony Capra (Universitas California-San Francisco), David Danks (Universitas California San Diego, Anggota Dewan CCC), Haley Griffin (CCC), Carl Kingsford (Universitas Carnegie Mellon), Rittika Shamsuddin (Negara Bagian Oklahoma), Katie A. Siek (Universitas Indiana, Anggota Dewan CCC), Mona Singh (Universitas Princeton, Anggota Dewan CCC), Donna Slonim (Universitas Tufts), dan Tammy Toscos (Parkview Health, Anggota Dewan CRA-I) .
Para penulis memuji NIH atas daftar aspirasi yang mengesankan dalam Rencana Strategis, namun menyampaikan kekhawatiran tentang pelatihan, keahlian, data dan dana tambahan yang diperlukan untuk melaksanakan rencana tersebut. Mereka juga mencatat bahwa lebih banyak rekomendasi yang diperlukan daripada yang disarankan.
Mereka juga memberikan rekomendasi berikut untuk menyempurnakan Rencana Strategis:
Detail tambahan diperlukan untuk memungkinkan penerapan:
- Pertimbangkan cara menangkap data kualitatif dan kaya media yang dapat digunakan dalam analisis ilmu data di masa depan.
- Mendorong definisi dan pemeliharaan metadata yang menangkap konteks dan sejarah data yang dikumpulkan.
- Libatkan para pemimpin TI dari departemen kesehatan negara bagian dan lokal ketika mengadopsi standar TI kesehatan.
- Mendukung perancangan cara-cara strategis untuk memenuhi kebutuhan sosial individu/komunitas untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan mewakili, bersumber secara etis, dan berdampak bermakna.
- Tentukan strategi untuk mengatasi miskomunikasi dan kurangnya kesadaran masyarakat umum mengenai penggunaan data kesehatan untuk penelitian, karena transparansi tidak serta merta menghasilkan pemahaman masyarakat.
- Mewajibkan institusi pendidikan tinggi untuk mendokumentasikan bagaimana mereka mendukung penelitian interdisipliner.
- Definisikan dengan jelas dan dukung kemitraan pemerintah-swasta untuk memperhitungkan tekanan dunia nyata terhadap sistem kesehatan.
- Pertimbangkan masalah dan peluang data sintetis yang dihasilkan oleh sistem AI/ML.
- Sertakan rencana ketika data yang salah diintegrasikan. Alat AI/ML untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan harus didukung.
- Mewajibkan lembaga-lembaga untuk memiliki pengawasan dan keseimbangan untuk memastikan orang-orang dari kelompok yang secara historis terpinggirkan diberikan pengalaman penelitian yang nyata dan diperlakukan secara etis.
- Gunakan mekanisme, dokumentasi, dan pelaporan jika diperlukan untuk menunjukkan bagaimana lembaga-lembaga yang didanai telah berupaya mengurangi kebutuhan untuk mendidik beragam kelompok tentang “ketahanan.”
- Memasukkan penutupan kesenjangan data masyarakat yang tidak memiliki akses rutin terhadap sistem layanan kesehatan sebagai tujuan atau sub-tujuan utama dalam rencana tersebut.
- Pertimbangkan kesenjangan peluang dalam akses data antara lembaga-lembaga yang memiliki pendanaan besar dan sudah mapan serta lembaga-lembaga yang tidak memiliki banyak pendanaan dan akses terhadap anggaran hibah agar pendanaan dapat diakses oleh semua organisasi kesehatan.
Dana/sumber daya tambahan untuk mendukung implementasi:
- Meningkatkan inisiatif yang bertujuan untuk mendukung posisi pengangkatan ganda dan posisi interdisipliner.
- Mendukung pelatihan sains implementasi, mungkin dalam bentuk seruan untuk mengadaptasi kerangka sains implementasi dalam pengembangan teknologi perangkat lunak baru.
- Mendukung akses ke sumber daya komputasi seperti GPU melalui pendanaan untuk perangkat keras baru di berbagai institusi, dan memberikan akses ke sumber daya cloud bersama dengan harga yang terjangkau mengingat tingkat anggaran hibah NIH saat ini.
- Mendukung penelitian komputasi murni (selama bagian studi dan kriteria peninjauan) yang dapat diterapkan pada data biologis, bukan hanya penelitian biomedis terapan.
- Mendukung format data terstandarisasi yang mencakup persyaratan konten data (kolom wajib diisi, terminologi terstandarisasi) sehingga data siap dimasukkan ke dalam sistem AI dan dianalisis.
- Dukung peluang penelitian musim panas bagi mahasiswa MS untuk membantu jalur peneliti ilmu data masa depan.
- Memberikan dana kepada mentor tidak hanya untuk membimbing, tetapi juga untuk menjaga agar penelitian mereka tetap berjalan dengan proposal pendanaan penelitian yang rendah biaya. Selain itu, memerlukan dokumentasi dari lembaga-lembaga tentang bagaimana pendampingan penelitian terhadap kelompok yang secara historis terpinggirkan dinilai dalam promosi dan masa jabatan mereka dalam pelayanan, pengajaran, dan penelitian.
- Menyediakan mekanisme pendanaan yang membantu peserta pelatihan tetap mengikuti jalur pelatihan.
- Kembangkan alat untuk membantu pengguna berkontribusi dengan mudah, mengakses data di dalamnya, dan menafsirkan informasi yang diperoleh dari sumber daya ini (seperti situs web NIH) untuk memperluas akses dan kemudahan memanfaatkan data.
Para penulis juga menyarankan kemitraan berikut yang dapat dilakukan NIH:
- Organisasi nirlaba/komunitas lokal untuk membantu NIH menjangkau komunitas yang kekurangan sumber daya, menyediakan dana di tempat yang paling membutuhkan, dan berkomunikasi dengan populasi yang terkena dampak.
- Institusi federal yang mendukung penelitian data dan/atau sistem, termasuk FFRDC yang memiliki penekanan besar pada ilmu data dan manajemen data (misalnya, Institut Rekayasa Perangkat Lunak).
- Pakar kesehatan masyarakat, karena memahami jaringan kesehatan masyarakat dan cara perawatan pasien merupakan hal yang penting. Profesional kesehatan masyarakat seringkali tidak memiliki EHR terbaru, atau dana yang diperlukan untuk berintegrasi dengan teknologi komputasi.
- Meskipun perusahaan farmasi sangat kecil kemungkinannya untuk berbagi data, mereka menggunakan banyak data publik dan memenuhi kebutuhan kesehatan masyarakat, sehingga bekerja sama dengan perusahaan farmasi akan bermanfaat.
- NSF (khususnya pusat superkomputer), termasuk Institut AI NSF dengan fokus pada tantangan biomedis (misalnya AI-CARING) serta divisi dalam direktorat CISE yang fokus pada sistem, bahasa pemrograman, biologi komputasi, dan algoritma.
- Departemen Energi (DOE)
- Sistem penelitian militer
- Urusan Veteran (VA) – Rumah sakit VA dan sistem perawatan terkait mengumpulkan sejumlah besar data pasien yang mewakili tantangan kesehatan yang umum (misalnya kardiovaskular) dan unik (misalnya PTSD terkait perang). Bermitra dengan mereka mungkin menyediakan sumber data yang unik dan menyoroti perspektif pasien dan penyedia layanan yang sangat berbeda.
Pada tingkat tinggi, penulis menekankan bahwa banyak upaya penelitian biomedis memerlukan kemajuan dalam penelitian ilmu komputer mendasar, termasuk di bidang-bidang seperti bahasa pemrograman, algoritma, dan sistem. Bidang-bidang ini juga perlu didukung pada skala yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk memenuhi tujuan rencana ini, terutama untuk mendukung interoperabilitas data, pemrosesan yang dapat direproduksi dan didistribusikan, ketersediaan data latensi rendah, kompresi, pencarian, dan penyimpanan data.
Baca tanggapan lengkap CCC di sini.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://feeds.feedblitz.com/~/873633950/0/cccblog~CCC-Responds-to-RFI-on-NIH%e2%80%99s-Strategic-Plan-for-Data-Science/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- 1
- a
- Tentang Kami
- mengakses
- dapat diakses
- Akun
- menyesuaikan
- Tambahan
- Selain itu
- alamat
- Mengadopsi
- uang muka
- Urusan
- terjangkau
- AI
- Sistem AI
- AI / ML
- ditujukan
- algoritma
- Semua
- juga
- antara
- jumlah
- an
- analisis
- dianalisis
- dan
- Aplikasi
- terapan
- penunjukan
- ADALAH
- daerah
- AS
- terkait
- At
- penulis
- secara otomatis
- tersedianya
- kesadaran
- saldo
- BE
- bermanfaat
- antara
- biologi
- biomedis
- Blog
- kedua
- anggaran belanja
- Anggaran
- tapi
- by
- california
- panggilan
- CAN
- menangkap
- yang
- Carl
- Carnegie Mellon
- ccc
- Blog CCC
- Dewan CCC
- Pusat
- tantangan
- Cek
- penutupan
- awan
- mengumpulkan
- Umum
- menyampaikan
- Masyarakat
- masyarakat
- Perusahaan
- komputasi
- menghitung
- komputer
- Komputer Ilmu
- komputasi
- Kekhawatiran
- Konten
- konteks
- menyumbang
- bisa
- Dewan
- CRA-I
- kriteria
- terbaru
- data
- akses data
- manajemen data
- ilmu data
- David
- mengurangi
- menetapkan
- definisi
- departemen
- Berasal
- Mendesain
- rincian
- Pengembangan
- Diego
- berbeda
- didistribusikan
- beberapa
- do
- dokumen
- dokumentasi
- kelinci betina
- tidak
- Dont
- ganda
- selama
- e
- memudahkan
- mudah
- Pendidikan
- upaya
- tekanan
- menekankan
- aktif
- energi
- mengikutsertakan
- Teknik
- memastikan
- kesalahan
- terutama
- penting
- mapan
- Bahkan
- dikecualikan
- Lihat lebih lanjut
- Pengalaman
- keahlian
- ahli
- Fields
- cocok
- Fokus
- berikut
- Untuk
- bentuk
- kerangka
- Francisco
- dari
- penuh
- mendasar
- yg disimpan
- pendanaan
- dana-dana
- masa depan
- kesenjangan
- Umum
- khalayak ramai
- dihasilkan
- diberikan
- tujuan
- Anda
- akan
- GPU
- memberikan
- Grifon
- Grup
- Perangkat keras
- Memiliki
- Kesehatan
- Perawatan Kesehatan
- Sistem kesehatan
- membantu
- High
- lebih tinggi
- Pendidikan yang lebih tinggi
- Menyoroti
- secara historis
- sejarah
- rumah sakit
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- HTTPS
- mengidentifikasi
- dampak
- berdampak
- melaksanakan
- implementasi
- impresif
- meningkatkan
- in
- memasukkan
- Termasuk
- salah
- informasi
- inisiatif
- Lembaga
- lembaga
- mengintegrasikan
- terpadu
- Interoperabilitas
- ke
- masalah
- IT
- Menjaga
- Kekurangan
- Bahasa
- besar
- Latensi
- Terbaru
- memimpin
- pemimpin
- Tingkat
- adalah ide yang bagus
- leveraging
- 'like'
- Daftar
- lokal
- Lot
- Rendah
- terbuat
- pemeliharaan
- utama
- membuat
- pengelolaan
- banyak
- mekanisme
- Pelajari
- Mellon
- anggota
- penasihat
- mentoring
- mentor
- Metadata
- mungkin
- lebih
- paling
- MS
- banyak
- nasional
- Institut Kesehatan Nasional
- perlu
- Perlu
- dibutuhkan
- kebutuhan
- jaringan
- New
- perangkat keras baru
- NIH
- terkenal
- NSF
- of
- sering
- Oklahoma
- on
- hanya
- Peluang
- Kesempatan
- or
- urutan
- organisasi
- atas
- Bermitra
- kemitraan
- pasien
- Konsultan Ahli
- mungkin
- perspektif
- pipa saluran
- rencana
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- populasi
- posisi
- tekanan
- Princeton
- pengolahan
- profesional
- Pemrograman
- bahasa pemrograman
- promosi
- Proposal
- memberikan
- disediakan
- pemberi
- PTSD
- publik
- kesehatan masyarakat
- murni
- kualitatif
- menonjol
- Tarif
- agak
- mencapai
- siap
- nyata
- dunia nyata
- rekomendasi
- reguler
- dirilis
- Pelaporan
- wakil
- mewakili
- membutuhkan
- wajib
- Persyaratan
- penelitian
- peneliti
- Sumber
- tanggapan
- ulasan
- San
- San Diego
- Skala
- Ilmu
- Pencarian
- bagian
- layanan
- Share
- berbagi
- harus
- Menunjukkan
- So
- Sosial
- Perangkat lunak
- rekayasa Perangkat Lunak
- bersumber
- standar
- Negara
- tinggal
- penyimpanan
- Strategis
- strategi
- Siswa
- Belajar
- disampaikan
- seperti itu
- musim panas
- Superkomputer
- mendukung
- Didukung
- sintetis
- data sintetis
- sistem
- Pengajaran
- Teknologi
- masa jabatan
- terminologi
- dari
- bahwa
- Grafik
- mereka
- Mereka
- Ini
- mereka
- ini
- meskipun?
- untuk
- Tony
- alat
- Pelatihan
- Transparansi
- diperlakukan
- memahami
- pemahaman
- unik
- universitas
- University of California
- mungkin
- belum pernah terjadi sebelumnya
- menggunakan
- bekas
- Pengguna
- dihargai
- sangat
- melalui
- adalah
- Cara..
- cara
- Situs Web
- BAIK
- ketika
- dengan
- dalam
- tanpa
- bekerja
- kerja
- akan
- tertulis
- zephyrnet.dll