Мир различий: технический обзор в борьбе против КОВИД-19

Using Continuous Active Learning® (CAL®) Technology-Assisted Review (TAR) — a supervised machine learning approach that Professors Grossman and Cormack originally developed to expedite the review of documents in high-stakes legal cases — they have now applied this same method to automate literature searches in massive databases containing health-related studies for systematic reviews.

en flag
nl flag
et flag
fi flag
fr flag
de flag
pt flag
ru flag
es flag

Примечание редактора: Хорошо, когда передовые технологии и протоколы раскрытия электронных данных могут быть применены к аудиту, расследованию и судебным разбирательствам, чтобы повысить эффективность и результативность обнаружения. Тем не менее, это здорово, когда эти же технологии и протоколы могут быть применены, чтобы помочь медицинским исследователям и врачам сэкономить время на выявлении и оценке информации, которая может помочь в разработке политики и методов лечения COVID-19. В следующих двух статьях выдержки из Университета Ватерлоо, Маура Гроссман и Гордон Кормак работы по поддержке исследователей, клиницистов и должностных лиц общественного здравоохранения через экспертное приложение Technology-Assisted Review (TAR) с Continuous Active Learning® (CAL®) приводится в качестве примера широкое использование передовых технологий и протоколов обнаружения электронных данных.

Использование технического обзора для поиска эффективных методов лечения и процедур для смягчения последствий КОВИД-19

Выдержка из статьи, опубликованной Университетом Ватерлоо (Cheriton School of Computer Science)

С начала пандемии COVID-19 исследователи и клиницисты спешили понять доступные методы лечения и процедуры, чтобы смягчить эту быстро растущую угрозу здоровью человека. Огромный объем исследований, опубликованных на COVID-19 в странах мира, а также уроки, извлеченные из предыдущих эпидемий и пандемий, просто не может быть достаточно быстро собран и оценен с использованием традиционных ручных методов во время кризиса.

Актуальность пандемии КОВИД-19 обусловила необходимость трансформации междисциплинарного сотрудничества, а также процесса завершения систематических обзоров доказательной медицины, с тем чтобы обзоры, которые раньше проводились исследователями в течение многих месяцев, могли быть проведены в течение нескольких дней или недель.

Чтобы направлять решения медицинских работников на переднем крае кризиса в сфере здравоохранения, профессора Школы компьютерных наук Черитона Мора Р. Гроссман и Гордон В. Кормак работали с группой синтеза знаний в больнице Святого Михаила в Торонто, от имени Канадской сети Frailty Network и Здоровье Канады, чтобы автоматизировать эти поиски литературы. Цель их усилий заключается в том, чтобы помочь команде быстро определить клинические исследования, которые оценили эффективность и безопасность различных мер по обеспечению безопасности медицинских учреждений, а также лечения пациентов с COVID-19. Результаты этих систематических обзоров затем используются для поддержки принятия решений по вопросам лечения и политики. Важно отметить, что новые данные должны интерпретироваться в свете уроков, извлеченных из исследований, проведенных в ходе предыдущих эпидемий и пандемий, таких, как тяжелый острый респираторный синдром (ТОРС), который стал причиной вспышки заболевания начиная с 2002 года, и Ближневосточный респираторный синдром (БВРС), вызвавший заболевание вспышка, начавшаяся в 2012 году.

Используя технологию Continuous Active Learning® (CAL®) Technology-Assisted Review (TAR) — контролируемый подход к машинному обучению, разработанный профессорами Гроссманом и Кормаком для ускорения рассмотрения документов в судебных делах с высокими ставками — они теперь применяют тот же метод для автоматизации поиска литературы в массивные базы данных, содержащие исследования, связанные со здоровьем, для систематических обзоров.

Читайте полную статью об использовании технического анализа для поиска эффективных методов лечения и процедур для смягчения последствий КОВИД-19

ИИ помогает врачам и политикам получить нужную им информацию COVID-19

Выдержка из статьи, опубликованной Университетом Ватерлоо (Медиа Отношения)

Новый инструмент искусственного интеллекта используется для того, чтобы помочь медицинским исследователям в больнице в районе Торонто брить месяцы времени, необходимое им для выявления клинических исследований, которые помогут врачам лечить пациентов с КОВИД-19.

При создании инструмента поиска на основе искусственного интеллекта исследователи из Университета Ватерлоо использовали подход машинного обучения, первоначально разработанный для ускорения рассмотрения документов в тяжбах с высокими ставками, чтобы помочь исследователям добывать тысячи новых исследований на COVID-19 быстро.

«Поиск и поиск исследований для систематических обзоров традиционно был трудоемким и трудоемким процессом, который использует поиск ключевых слов», — говорит Маура Гроссман, профессор компьютерных наук Университета Ватерлоо. «Это долгий процесс, который включает ручную проверку тезисов и, наконец, полные статьи». Гроссман работал с главным разработчиком инструмента, профессором информатики в Университете Ватерлоо Гордоном Кормаком. Этот инструмент внедряется совместно с группой по обобщению знаний в больнице Св. Михаила от имени Министерства здравоохранения Канады, которая заказала проведение систематического обзора.

Читайте полную статью ИИ, помогая врачам и политикам получить нужную им информацию COVID-19

Дополнительное чтение

Все ли это относительно? Исследование технологий и протоколов прогнозного кодирования - результаты весны 2020

Непрерывное активное обучение® для TAR (Маура Гроссман и Гордон Кормак) PDF

Источник: КомплексДискавери

Классификации, проблемы и понятия: эталонные архитектуры и промышленный Интернет вещей

The expected disruptive developments collectively referred to as the Internet of...

Вопрос ценообразования? Текущая обновленная информация о полугодовых опросах цен на обнаружение электронных данных

First administered in December of 2018 and conducted four times during...

Пять отличных данных по раскрытию электронных данных за май 2020 года

From review market sizing revisions to pandemeconomic pricing, the May 2020...

Учитывая кибербезопасность? Национальная кибербезопасность на практике: новый справочник

"There are several international standards and guidelines for developing the cybersecurity...

A Running List: Top 100+ eDiscovery Providers

Based on a compilation of research from analyst firms and industry...

Руководство по покупателям систем электронного раскрытия информации — издание 2020 года (Эндрю Хаслам)

Authored by industry expert Andrew Haslam, the eDisclosure Buyers Guide continues...

Гонка на стартовой линии? Недавние объявления о безопасному удаленному обзору

Not all secure remote review offerings are equal as the apparent...

Включение удаленного обнаружения электронных данных? Снимок DaaS

Desktop as a Service (DaaS) providers are becoming important contributors to...

Изменения и решения? Новые соображения по безопасному удаленному проверку обнаружения электронных данных

One of the key revision and decision areas that business, legal,...

A Macro Look at Past and Projected eDiscovery Market Size from 2012 to 2024

From a macro look at past estimations of eDiscovery market size...

An eDiscovery Market Size Mashup: 2019-2024 Worldwide Software and Services Overview

While the Compound Annual Growth Rate (CAGR) for worldwide eDiscovery software...

An eDiscovery Market Size Mashup: 2018-2023 Worldwide Software and Services Overview

The annual eDiscovery Market Size Mashup estimates the combined worldwide eDiscovery...

Вопрос ценообразования? Текущая обновленная информация о полугодовых опросах цен на обнаружение электронных данных

First administered in December of 2018 and conducted four times during...

Пандемиэкономический показатель? Результаты опроса цен на обнаружение электронных данных летом 2020 года

Based on the complexity of data and legal discovery, it is...

COVID-19 Ограничен? Влияние шести вопросов на бизнес раскрытия электронных данных

In the spring of 2020, 51.2% of respondents viewed budgetary constraints...

Причина для паузы? Операционные показатели раскрытия электронных данных весной 2020 года

In the spring of 2020, 150 eDiscovery Business Confidence Survey participants...

Слияния, поглощения и инвестиции в сфере электронных открытий в первом квартале 2020 года

From HaystackID and Everlaw to Cellebrite and Carbonite, ComplexDiscovery findings, data...

Поставщик технологий электронного обнаружения Everlaw поднял 62 млн долларов США

"Everlaw is changing the way legal teams uncover the truth buried...

OpenText покупает безопасный обмен информацией и лидер по унифицированным коммуникациям XMedius

“We welcome XMedius’s customers, strong partner network and employees to OpenText,"...

TCDI получает инвестиции в частный капитал от Trivest Partners

“We are excited to partner with TCDI and Bill Johnson to...

Пять отличных данных по раскрытию электронных данных за май 2020 года

From review market sizing revisions to pandemeconomic pricing, the May 2020...

Пять великих читов по раскрытию электронных данных за апрель 2020 года

From business confidence to the boom of Zoom, the April 2020...

Пять великих поданных по раскрытию данных и легальным раскрытию за март 2020 года

From business continuity considerations to cybersecurity attacks, the March 2020 edition...

Пять великих поданных по раскрытию данных и юридическому раскрытию за февраль 2020 года

From cyber operations to pricing data points on eDiscovery, the February...