Oggi, CCC ha presentato una risposta a a Richiesta di informazioni rilasciata dal National Institutes of Health (NIH) sul piano strategico per la scienza dei dati 2023-2028. La risposta è stata scritta dai seguenti esperti informatici: Tony Capra (Università della California-San Francisco), David Danks (Università della California San Diego, membro del Consiglio CCC), Haley Griffin (CCC), Carl Kingsford (Carnegie Mellon University), Rittika Shamsuddin (Stato dell'Oklahoma), Katie A. Siek (Università dell'Indiana, membro del consiglio CCC), Mona Singh (Università di Princeton, membro del consiglio CCC), Donna Slonim (Tufts University) e Tammy Toscos (Parkview Health, membro del consiglio CRA-I) .
Gli autori hanno applaudito l'NIH per l'imponente elenco di aspirazioni contenute nel piano strategico, ma hanno sollevato preoccupazioni circa la formazione, le competenze, i dati e i fondi aggiuntivi necessari per attuare il piano. Hanno inoltre osservato che un numero maggiore di raccomandazioni dovrebbe essere richiesto piuttosto che suggerito.
Hanno inoltre formulato le seguenti raccomandazioni per migliorare il piano strategico:
Ulteriori dettagli necessari per consentire l'implementazione:
- Considera come acquisire dati qualitativi e ricchi di contenuti multimediali che possano essere utilizzati nelle future analisi di data science.
- Incoraggiare la definizione e il mantenimento di metadati che catturino il contesto e la storia dei dati raccolti.
- Includere i leader IT dei dipartimenti sanitari statali e locali quando si adottano gli standard IT sanitari.
- Supportare la progettazione di modalità strategiche per rispondere ai bisogni sociali degli individui/delle comunità al fine di garantire che i dati raccolti siano rappresentativi, di provenienza etica e di notevole impatto.
- Definire strategie per affrontare gli errori di comunicazione e la mancanza di consapevolezza da parte del grande pubblico sull’uso dei dati sanitari per la ricerca, poiché la trasparenza non porta automaticamente alla comprensione da parte della comunità.
- Richiedere agli istituti di istruzione superiore di documentare il modo in cui supportano la ricerca interdisciplinare.
- Definire e sostenere chiaramente i partenariati pubblico-privato per tenere conto della pressione reale sui sistemi sanitari.
- Considerare i problemi e le opportunità dei dati sintetici generati dai sistemi AI/ML.
- Includere un piano per quando vengono integrati dati errati. Dovrebbero essere supportati gli strumenti AI/ML per identificare e correggere gli errori.
- Richiedere alle istituzioni di disporre di controlli ed equilibri per garantire che le persone appartenenti a gruppi storicamente esclusi ricevano esperienze di ricerca reali e siano trattate eticamente.
- Utilizzare meccanismi, documentazione e reporting necessari per mostrare come le istituzioni finanziate hanno lavorato per ridurre la necessità di insegnare a diversi gruppi la “resilienza”.
- Includere la chiusura delle lacune nei dati delle comunità che non hanno accesso regolare ai sistemi sanitari come obiettivo principale o secondario del piano.
- Considerare le lacune di opportunità nell’accesso ai dati tra istituzioni ben finanziate e consolidate e istituzioni senza tanti finanziamenti e accesso ai budget delle sovvenzioni al fine di rendere i finanziamenti accessibili a tutte le organizzazioni sanitarie.
Fondi/risorse aggiuntivi per supportare l’implementazione:
- Incrementare le iniziative volte a sostenere posizioni a doppio incarico e posizioni interdisciplinari.
- Sostenere la formazione scientifica dell’implementazione, magari sotto forma di un invito ad adattare i quadri di scienza dell’implementazione nello sviluppo di nuove tecnologie software.
- Supportare l’accesso a risorse di elaborazione come le GPU sia tramite finanziamenti per nuovo hardware presso diverse istituzioni, sia fornendo accesso a risorse cloud condivise a tariffe convenienti considerati gli attuali livelli di budget delle sovvenzioni NIH.
- Sostenere la ricerca computazionale pura (durante le sezioni di studio e i criteri di revisione) che abbia applicazione ai dati biologici piuttosto che solo alla ricerca biomedica applicata.
- Supportare formati di dati standardizzati che includano requisiti sul contenuto dei dati (campi obbligatori, terminologia standardizzata) in modo che i dati siano pronti per essere inseriti nei sistemi di intelligenza artificiale e analizzati.
- Sostenere le opportunità di ricerca estive per gli studenti di SM al fine di favorire la formazione di futuri ricercatori di scienza dei dati.
- Fornire finanziamenti ai mentori non solo per fare da mentori, ma anche per portare avanti la loro ricerca con proposte di finanziamento della ricerca a basso costo. Inoltre, richiedere documentazione alle istituzioni su come il tutoraggio nella ricerca di gruppi storicamente esclusi viene valutato nella loro promozione e permanenza nel servizio, nell’insegnamento e nella ricerca.
- Fornire meccanismi di finanziamento che aiutino i tirocinanti a rimanere nel percorso formativo.
- Sviluppare strumenti per aiutare gli utenti a contribuire, accedere ai dati e interpretare facilmente le informazioni derivate da queste risorse (come il sito Web dell'NIH) per espandere l'accesso e la facilità di utilizzo dei dati.
Gli autori hanno inoltre suggerito le seguenti partnership in cui gli NIH potrebbero impegnarsi:
- Organizzazioni locali non-profit/comunitarie per aiutare gli NIH a raggiungere comunità con risorse insufficienti, fornire finanziamenti dove sono più necessari e comunicare con le popolazioni colpite.
- Istituzioni federali che supportano la ricerca su dati e/o sistemi, compresi gli FFRDC che pongono un'enfasi particolare sulla scienza e sulla gestione dei dati (ad esempio, il Software Engineering Institute).
- Esperti di sanità pubblica, poiché è essenziale comprendere la rete sanitaria pubblica e il modo in cui si inserisce l'assistenza ai pazienti. I professionisti della sanità pubblica spesso non dispongono delle cartelle cliniche elettroniche più recenti, né dei finanziamenti necessari per l'integrazione con le tecnologie informatiche.
- Le aziende farmaceutiche, anche se è molto improbabile che condividano i dati, utilizzano molti dati pubblici e rispondono alle esigenze di salute pubblica, quindi lavorare con loro sarebbe vantaggioso.
- NSF (in particolare centri di supercalcolo), compresi gli istituti di intelligenza artificiale NSF focalizzati sulle sfide biomediche (ad esempio AI-CARING), nonché divisioni all'interno della direzione CISE che si concentrano su sistemi, linguaggi di programmazione, biologia computazionale e algoritmi.
- Dipartimento dell'Energia (DOE)
- Sistemi di ricerca militare
- Veteran Affairs (VA) – Gli ospedali VA e i sistemi di assistenza associati raccolgono grandi quantità di dati sui pazienti che rappresentano sfide sanitarie sia comuni (ad esempio cardiovascolari) che uniche (ad esempio PTSD correlato al combattimento). La collaborazione con loro potrebbe fornire risorse di dati uniche ed evidenziare prospettive molto diverse di pazienti e fornitori.
Ad alto livello, gli autori hanno sottolineato che molti sforzi di ricerca biomedica richiedono progressi nella ricerca informatica fondamentale, anche in aree come linguaggi di programmazione, algoritmi e sistemi. Anche queste aree devono essere supportate su una scala senza precedenti per raggiungere gli obiettivi di questo piano, in particolare per supportare l’interoperabilità dei dati, l’elaborazione riproducibile e distribuita, la disponibilità dei dati a bassa latenza, la compressione, la ricerca e l’archiviazione dei dati.
Leggi la risposta completa di CCC qui.
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- Fonte: https://feeds.feedblitz.com/~/873633950/0/cccblog~CCC-Responds-to-RFI-on-NIH%e2%80%99s-Strategic-Plan-for-Data-Science/
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