W dniu dzisiejszym CCC przesłało odpowiedź na a Prośba o informacje wydana przez Narodowe Instytuty Zdrowia (NIH) na temat ich planu strategicznego w zakresie nauki o danych na lata 2023–2028. Odpowiedź napisali następujący eksperci informatyki: Tony Capra (Uniwersytet Kalifornijski-San Francisco), David Danks (Uniwersytet Kalifornijski w San Diego, członek Rady CCC), Haley Griffin (CCC), Carl Kingsford (Carnegie Mellon University), Rittika Shamsuddin (stan Oklahoma), Katie A. Siek (Indiana University, członek Rady CCC), Mona Singh (Princeton University, członek Rady CCC), Donna Slonim (Tufts University) i Tammy Toscos (Parkview Health, członek Rady CRA-I) .
Autorzy pochwalili NIH za imponującą listę aspiracji zawartych w Planie Strategicznym, ale wyrazili obawy dotyczące szkoleń, wiedzy specjalistycznej, danych i dodatkowych funduszy potrzebnych do wdrożenia planu. Zauważyli również, że należy raczej wymagać, a nie sugerować, większej liczby zaleceń.
Przedstawili także następujące zalecenia dotyczące ulepszenia Planu Strategicznego:
Dodatkowe szczegóły potrzebne do umożliwienia wdrożenia:
- Zastanów się, jak przechwycić dane jakościowe i multimedialne, które można wykorzystać w przyszłej analizie analityki danych.
- Zachęcaj do definiowania i utrzymywania metadanych, które oddają kontekst i historię zebranych danych.
- Podczas przyjmowania standardów IT w służbie zdrowia uwzględnij liderów IT ze stanowych i lokalnych departamentów zdrowia.
- Wspieraj projektowanie strategicznych sposobów zaspokajania potrzeb społecznych jednostek/społeczności, aby zapewnić, że gromadzone dane są reprezentatywne, pochodzą z etycznego źródła i mają znaczący wpływ.
- Zdefiniuj strategie mające na celu rozwiązanie problemu nieporozumień w komunikacji i braku świadomości wśród ogółu społeczeństwa na temat wykorzystywania danych dotyczących zdrowia do badań, ponieważ przejrzystość nie prowadzi automatycznie do zrozumienia przez społeczność.
- Wymagaj od instytucji szkolnictwa wyższego dokumentowania sposobu, w jaki wspierają badania interdyscyplinarne.
- Jasno zdefiniuj i wspieraj partnerstwa publiczno-prywatne, aby uwzględnić presję wywieraną w świecie rzeczywistym na systemy opieki zdrowotnej.
- Rozważ problemy i możliwości, jakie niosą ze sobą dane syntetyczne generowane przez systemy AI/ML.
- Dołącz plan na wypadek integracji nieprawidłowych danych. Należy wspierać narzędzia AI/ML umożliwiające identyfikację i korygowanie błędów.
- Wymagać od instytucji kontroli i równowagi, aby zapewnić osobom z grup historycznie wykluczonych prawdziwe doświadczenia badawcze i etyczne traktowanie.
- W razie potrzeby wykorzystuj mechanizmy, dokumentację i raportowanie, aby pokazać, jak finansowane instytucje zadziałały, aby zmniejszyć potrzebę nauczania różnych grup na temat „odporności”.
- Uwzględnij zamknięcie luk w danych społeczności, które nie mają regularnego dostępu do systemów opieki zdrowotnej, jako cel główny lub cel poboczny planu.
- Rozważ luki w możliwościach w dostępie do danych pomiędzy dobrze finansowanymi, uznanymi instytucjami a instytucjami nieposiadającymi tak dużego finansowania i dostępu w budżetach grantów, aby udostępnić finansowanie wszystkim organizacjom zajmującym się ochroną zdrowia.
Dodatkowe fundusze/zasoby wspierające wdrożenie:
- Zwiększanie inicjatyw mających na celu wspieranie stanowisk z podwójną nominacją i stanowisk interdyscyplinarnych.
- Wspieraj szkolenia z zakresu nauk o wdrażaniu, być może w formie wezwania do dostosowania ram nauki o wdrażaniu w rozwoju nowych technologii oprogramowania.
- Wspieraj dostęp do zasobów obliczeniowych, takich jak procesory graficzne, zarówno poprzez finansowanie nowego sprzętu w różnych instytucjach, jak i zapewniaj dostęp do współdzielonych zasobów w chmurze po stawkach, które są przystępne, biorąc pod uwagę obecny poziom budżetu dotacji NIH.
- Wspieraj badania czysto obliczeniowe (podczas sekcji studiów i kryteriów przeglądu), które mają zastosowanie do danych biologicznych, a nie tylko stosowanych badań biomedycznych.
- Obsługuj standardowe formaty danych, które obejmują wymagania dotyczące zawartości danych (wymagane pola, ujednolicona terminologia), aby dane były gotowe do wstawienia do systemów AI i analizy.
- Wspieraj możliwości prowadzenia letnich badań naukowych dla studentów MS, aby pomóc w pozyskiwaniu przyszłych badaczy zajmujących się analizą danych.
- Zapewnij mentorom fundusze, aby nie tylko pełnili rolę mentorów, ale także kontynuowali badania, korzystając z propozycji finansowania badań o niskim nakładzie ogólnym. Ponadto wymagaj od instytucji dokumentacji dotyczącej tego, jak mentoring badawczy dla grup wykluczonych z przeszłości jest ceniony w kontekście ich awansu i stażu w służbie, nauczaniu i badaniach.
- Zapewnij mechanizmy finansowania, które pomogą stażystom pozostać na etapie szkolenia.
- Opracuj narzędzia, które pomogą użytkownikom w łatwy sposób współtworzyć dane, uzyskiwać do nich dostęp i interpretować informacje pochodzące z tych zasobów (takich jak strona internetowa NIH), aby zwiększyć dostęp i ułatwić wykorzystanie danych.
Autorzy zasugerowali także następujące partnerstwa, w które mógłby zaangażować się NIH:
- Lokalne organizacje non-profit/organizacje społeczne, które pomagają NIH docierać do społeczności o niedostatecznych zasobach, zapewniać fundusze tam, gdzie są najbardziej potrzebne i komunikować się z dotkniętymi populacjami.
- Instytucje federalne wspierające badania nad danymi i/lub systemami, w tym FFRDC, które kładą duży nacisk na naukę danych i zarządzanie danymi (np. Instytut Inżynierii Oprogramowania).
- Eksperci w dziedzinie zdrowia publicznego, ponieważ zrozumienie sieci zdrowia publicznego i sposobu, w jaki dostosowuje się do niej opieka nad pacjentem, jest niezbędne. Pracownicy służby zdrowia często nie dysponują najnowszym EHR ani środkami finansowymi wymaganymi do integracji z technologiami komputerowymi.
- Firmy farmaceutyczne, ponieważ choć jest bardzo mało prawdopodobne, aby udostępniały dane, korzystają z wielu danych publicznych i odpowiadają na potrzeby zdrowia publicznego, więc współpraca z nimi byłaby korzystna.
- NSF (zwłaszcza centra superkomputerowe), w tym instytuty NSF AI skupiające się na wyzwaniach biomedycznych (np. AI-CARING), a także oddziały w dyrekcji CISE zajmujące się systemami, językami programowania, biologią obliczeniową i algorytmami.
- Departament Energii (DOE)
- Wojskowe systemy badawcze
- Sprawy weteranów (VA) – szpitale VA i powiązane z nimi systemy opieki gromadzą duże ilości danych o pacjentach, reprezentujących zarówno typowe (np. sercowo-naczyniowe), jak i unikalne (np. zespół stresu pourazowego związanego z walką) problemy zdrowotne. Współpraca z nimi może zapewnić unikalne zasoby danych i ukazać bardzo różne perspektywy pacjentów i świadczeniodawców.
Autorzy na wysokim poziomie podkreślili, że wiele badań biomedycznych wymaga postępów w podstawowych badaniach z zakresu informatyki, w tym w takich obszarach, jak języki programowania, algorytmy i systemy. Obszary te również wymagają wsparcia na niespotykaną dotąd skalę, aby osiągnąć cele tego planu, zwłaszcza w celu wspierania interoperacyjności danych, powtarzalnego i rozproszonego przetwarzania, dostępności danych o niskim opóźnieniu, kompresji, wyszukiwania i przechowywania danych.
Przeczytaj pełną odpowiedź CCC tutaj.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://feeds.feedblitz.com/~/873633950/0/cccblog~CCC-Responds-to-RFI-on-NIH%e2%80%99s-Strategic-Plan-for-Data-Science/
- :ma
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- 1
- a
- O nas
- dostęp
- dostępny
- Konto
- przystosować
- Dodatkowy
- do tego
- adres
- Przyjęcie
- zaliczki
- Sprawy
- przystępne
- AI
- Systemy SI
- AI / ML
- wymierzony
- Algorytmy
- Wszystkie kategorie
- również
- wśród
- kwoty
- an
- analiza
- analizowane
- i
- Zastosowanie
- stosowany
- spotkanie
- SĄ
- obszary
- AS
- powiązany
- At
- Autorzy
- automatycznie
- dostępność
- świadomość
- salda
- BE
- korzystny
- pomiędzy
- biologia
- biomedyczny
- Blog
- obie
- budżet
- Budżety
- ale
- by
- California
- wezwanie
- CAN
- zdobyć
- który
- Carl
- Carnegie Mellona
- ccc
- Blog CCC
- Rada CCC
- Centra
- wyzwania
- Wykrywanie urządzeń szpiegujących
- zamknięcie
- Chmura
- zbierać
- wspólny
- komunikować
- społeczności
- społeczność
- Firmy
- obliczeniowy
- obliczać
- komputer
- Computer Science
- computing
- Obawy
- zawartość
- kontekst
- przyczynić się
- mógłby
- Rada
- CRA-I
- Kryteria
- Aktualny
- dane
- dostęp do danych
- zarządzanie danymi
- nauka danych
- David
- spadek
- określić
- definicja
- Działy
- Pochodny
- Wnętrze
- detale
- oprogramowania
- Diego
- różne
- dystrybuowane
- inny
- do
- dokument
- dokumentacja
- łania
- robi
- nie
- podwójny
- podczas
- e
- łatwość
- z łatwością
- Edukacja
- starania
- nacisk
- podkreślił
- umożliwiać
- energia
- zobowiązany
- Inżynieria
- zapewnić
- Błędy
- szczególnie
- niezbędny
- ustanowiony
- Parzyste
- wyłączony
- Rozszerzać
- Doświadczenia
- ekspertyza
- eksperci
- Łąka
- pasuje
- Skupiać
- następujący
- W razie zamówieenia projektu
- Nasz formularz
- Ramy
- Francisco
- od
- pełny
- fundamentalny
- finansowane
- Finansowanie
- fundusze
- przyszłość
- luki
- Ogólne
- ogółu społeczeństwa
- wygenerowane
- dany
- cel
- Gole
- będzie
- GPU
- przyznać
- Griffin
- Grupy
- sprzęt komputerowy
- Have
- Zdrowie
- Opieka zdrowotna
- systemy ochrony zdrowia
- pomoc
- Wysoki
- wyższy
- Wyższa edukacja
- Atrakcja
- historycznie
- historia
- szpitale
- W jaki sposób
- How To
- HTTPS
- identyfikacja
- wpływ
- wpływowy
- wdrożenia
- realizacja
- imponujący
- poprawy
- in
- zawierać
- Włącznie z
- nieprawidłowy
- Informacja
- inicjatywy
- Instytut
- instytucje
- integrować
- zintegrowany
- Interoperacyjność
- najnowszych
- problemy
- IT
- Trzymać
- Brak
- Języki
- duży
- Utajenie
- firmy
- prowadzić
- Przywódcy
- poziom
- poziomy
- lewarowanie
- lubić
- Lista
- miejscowy
- Partia
- niski
- zrobiony
- konserwacja
- poważny
- robić
- i konserwacjami
- wiele
- Mechanizmy
- Poznaj nasz
- Mellon
- członek
- mentor
- mentoring
- mentorzy
- Metadane
- może
- jeszcze
- większość
- MS
- dużo
- narodowy
- Narodowy Instytut Zdrowia
- niezbędny
- Potrzebować
- potrzebne
- wymagania
- sieć
- Nowości
- nowy sprzęt
- NIH
- zauważyć
- NSF
- of
- częstokroć
- Oklahoma
- on
- tylko
- Szanse
- Okazja
- or
- zamówienie
- organizacji
- nad głową
- Partnerstwo
- partnerstwa
- pacjent
- Ludzie
- może
- perspektywy
- rurociąg
- krok po kroku
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- populacje
- Pozycje
- nacisk
- Princeton
- przetwarzanie
- specjalistów
- Programowanie
- języki programowania
- promocja
- Propozycje
- zapewniać
- pod warunkiem,
- dostawca
- PTSD
- publiczny
- zdrowie publiczne
- czysty
- jakościowy
- ceny
- raczej
- dosięgnąć
- gotowy
- real
- Prawdziwy świat
- zalecenia
- regularny
- wydany
- Raportowanie
- przedstawiciel
- reprezentowanie
- wymagać
- wymagany
- wymagania
- Badania naukowe
- Badacze
- Zasoby
- odpowiedź
- przeglądu
- San
- San Diego
- Skala
- nauka
- Szukaj
- działy
- usługa
- Share
- shared
- powinien
- pokazać
- So
- Obserwuj Nas
- Tworzenie
- Inżynieria oprogramowania
- pozyskiwany
- standardy
- Stan
- pobyt
- przechowywanie
- Strategiczny
- strategie
- Studenci
- Badanie
- składane
- taki
- lato
- Superkomputery
- wsparcie
- Utrzymany
- syntetyczny
- dane syntetyczne
- systemy
- Nauczanie
- Technologies
- tenuta
- terminologia
- niż
- że
- Połączenia
- ich
- Im
- Te
- one
- to
- chociaż?
- do
- Tony
- narzędzia
- Trening
- Przezroczystość
- leczony
- zrozumieć
- zrozumienie
- wyjątkowy
- uniwersytet
- University of California
- mało prawdopodobne,
- bez precedensu
- posługiwać się
- używany
- Użytkownicy
- wyceniane
- początku.
- przez
- była
- Droga..
- sposoby
- Strona internetowa
- DOBRZE
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- w
- w ciągu
- bez
- pracował
- pracujący
- by
- napisany
- zefirnet