今天,CCC针对此事做出了回应。 美国国立卫生研究院 (NIH) 发布的关于 2023-2028 年数据科学战略计划的信息请求。回复由以下计算专家撰写:Tony Capra(加州大学旧金山分校)、David Danks(加州大学圣地亚哥分校,CCC 理事会成员)、Haley Griffin (CCC)、Carl Kingsford(卡内基梅隆大学)、Rittika Shamsuddin(俄克拉荷马州)、Katie A. Siek(印第安纳大学,CCC 理事会成员)、Mona Singh(普林斯顿大学,CCC 理事会成员)、Donna Slonim(塔夫茨大学)和 Tammy Toscos(Parkview Health、CRA-I 理事会成员) 。
作者对 NIH 在战略计划中列出的一系列令人印象深刻的愿望表示赞赏,但对实施该计划所需的培训、专业知识、数据和额外资金表示担忧。他们还指出,更多的建议应该是需要的,而不是建议的。
他们还就改进战略计划提出了以下建议:
实施所需的其他详细信息:
- 考虑如何捕获可用于未来数据科学分析的定性和媒体丰富的数据。
- 鼓励定义和维护捕获所收集数据的上下文和历史的元数据。
- 在采用卫生 IT 标准时,请包括州和地方卫生部门的 IT 领导者。
- 支持设计战略方法来满足个人/社区的社会需求,以确保收集的数据具有代表性、来源道德且具有有意义的影响力。
- 制定策略来解决公众对健康数据用于研究的沟通不畅和缺乏认识的问题,因为透明度并不会自动导致社区理解。
- 要求高等教育机构记录其如何支持跨学科研究。
- 明确定义和支持公私伙伴关系,以应对现实世界对卫生系统的压力。
- 考虑人工智能/机器学习系统生成的合成数据的问题和机遇。
- 包括整合错误数据时的计划。应支持用于识别和纠正错误的人工智能/机器学习工具。
- 要求机构进行制衡,以确保历史上被排除在外的群体的人们能够获得真实的研究经验并受到道德的对待。
- 根据需要使用机制、文件和报告来展示资助机构如何努力减少向不同群体传授“韧性”的需要。
- 将弥补无法定期获得医疗保健系统的社区的数据差距作为该计划的主要目标或子目标。
- 考虑资金充足、成熟的机构和没有足够资金和拨款预算的机构之间在数据获取方面的机会差距,以使所有卫生组织都能获得资金。
支持实施的额外资金/资源:
- 增加旨在支持双重任命职位和跨学科职位的举措。
- 支持实施科学培训,也许以呼吁在新软件技术开发中调整实施科学框架的形式。
- 通过资助不同机构的新硬件来支持对 GPU 等计算资源的访问,并以考虑到当前 NIH 拨款预算水平的价格提供对共享云资源的访问。
- 支持应用于生物数据而不仅仅是应用生物医学研究的纯计算研究(在研究部分和审查标准期间)。
- 支持标准化数据格式,包括数据内容要求(必填字段、标准化术语),以便数据准备好插入人工智能系统并进行分析。
- 支持硕士生的暑期研究机会,以帮助培养未来的数据科学研究人员。
- 向导师提供资金不仅可以指导他们,而且还可以通过低管理费用的研究资助提案使他们的研究继续进行。此外,还需要机构提供文件,说明如何重视对历史上被排除在外的群体的研究指导,以促进他们在服务、教学和研究中的晋升和任期。
- 提供资助机制,帮助学员留在培训渠道中。
- 开发工具来帮助用户轻松贡献、访问其中的数据并解释从这些资源(如 NIH 的网站)衍生的信息,以扩大数据的访问范围并简化数据利用。
作者还建议 NIH 可以参与以下合作伙伴关系:
- 当地非营利组织/社区组织帮助 NIH 接触资源不足的社区,在最需要的地方提供资金,并与受影响的人群进行沟通。
- 支持数据和/或系统研究的联邦机构,包括主要强调数据科学和数据管理的 FFRDC(例如软件工程研究所)。
- 公共卫生专家,因为了解公共卫生网络和患者护理方式至关重要。公共卫生专业人员通常没有最新的 EHR,也没有与计算技术集成所需的资金。
- 制药公司,尽管他们不太可能共享数据,但他们使用大量公共数据并满足公共卫生需求,因此与他们合作将是有益的。
- NSF(尤其是超级计算中心),包括专注于生物医学挑战(例如 AI-CARING)的 NSF AI 研究所以及专注于系统、编程语言、计算生物学和算法的 CISE 理事会内的部门。
- 能源部(DOE)
- 军事研究系统
- 退伍军人事务部 (VA) – 退伍军人事务部医院和相关护理系统收集大量代表常见(例如心血管)和独特(例如与战斗相关的创伤后应激障碍)健康挑战的患者数据。与他们合作可能会提供独特的数据资源,并突出患者和提供者截然不同的观点。
作者强调,许多生物医学研究工作需要在基础计算机科学研究方面取得进展,包括编程语言、算法和系统等领域。为了实现该计划的目标,这些领域还需要得到前所未有的规模支持,特别是支持数据互操作性、可复制和分布式处理、低延迟数据可用性、数据压缩、搜索和存储。
阅读 CCC 的完整回复 相关信息.
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