FRINK Linked Data Fragments server

Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W3024662906> ?p ?o ?g. }

• W3024662906 endingPage "30" @default.
• W3024662906 startingPage "25" @default.
• W3024662906 abstract "Using big data for disease surveillance and drug safety monitoring. The ongoing global growth in internet usage and data sharing has generated tremendous amounts of big data that can be analyzed for public health purposes. In addition to electronic medical records, new paradigms are emerging, leveraging the combination of patient-generated data with data from traditional health systems. As the two data sources have complementary strengths - high veracity in the data from traditional sources, high velocity and variety in the data from patient-generated data - they can be combined to build more robust public health systems. Here, we will focus on two areas of public health: infectious disease surveillance, and adverse drug event monitoring. The problem with these data sources are that they are completely unstructured and highly context-dependent, posing essentially a machine learning challenge. Some of the recent examples in these two domains indicate that the technical challenges can be solved, but as long as the two systems are separate, they will be constrained by their intrinsic limits.Quelles perspectives pour l’utilisation des big data ? L’actuelle croissance de l’utilisation d’Internet et le partage de plus en plus répandu des données ont généré une production massive d’informations qui pourraient être mieux utilisées dans le champ de la santé publique. En plus des dossiers médicaux informatisés, l’intérêt pour de nouveaux modes d’utilisation des données est en train d’émerger, cherchant à associer les sources de données traditionnelles aux données produites par les patients euxmêmes. Les deux sources de données ont chacune leurs forces : plus grande validité des données issues des sources traditionnelles ; accès plus rapide et origines plus variées des données générées par les patients. Combinés, ces flux d’informations peuvent contribuer à renforcer le système de santé. Cet article présente deux champs importants de la santé publique : la veille sanitaire et la sécurité sanitaire des produits de santé (ou pharmacovigilance). L’un des problèmes rencontrés avec ces données massives (big data) est leur polymorphisme, et les limites contextuelles de leur interprétation, posant des défis technologiques en termes d’algorithmes d’auto-apprentissage (machine learning). Il y a plusieurs cas dans les domaines étudiés qui montrent que l’on a su relever ces défis avec plus ou moins de succès, même si le fossé qui sépare encore ces deux sources de données rend complexes les analyses et les interprétations que l’on peut encore en faire aujourd’hui." @default.
• W3024662906 created "2020-05-21" @default.
• W3024662906 creator A5010649096 @default.
• W3024662906 creator A5077750825 @default.
• W3024662906 date "2017-01-01" @default.
• W3024662906 modified "2023-10-01" @default.
• W3024662906 title "[Using big data for disease surveillance and drug safety monitoring]." @default.
• W3024662906 hasPubMedId "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30512429" @default.
• W3024662906 hasPublicationYear "2017" @default.
• W3024662906 type Work @default.
• W3024662906 sameAs 3024662906 @default.
• W3024662906 citedByCount "1" @default.
• W3024662906 countsByYear W30246629062021 @default.
• W3024662906 crossrefType "journal-article" @default.
• W3024662906 hasAuthorship W3024662906A5010649096 @default.
• W3024662906 hasAuthorship W3024662906A5077750825 @default.
• W3024662906 hasConcept C110875604 @default.
• W3024662906 hasConcept C124101348 @default.
• W3024662906 hasConcept C136764020 @default.
• W3024662906 hasConcept C138816342 @default.
• W3024662906 hasConcept C142724271 @default.
• W3024662906 hasConcept C144133560 @default.
• W3024662906 hasConcept C159110408 @default.
• W3024662906 hasConcept C166957645 @default.
• W3024662906 hasConcept C204787440 @default.
• W3024662906 hasConcept C205649164 @default.
• W3024662906 hasConcept C2776361769 @default.
• W3024662906 hasConcept C2776480101 @default.
• W3024662906 hasConcept C2779343474 @default.
• W3024662906 hasConcept C2779965156 @default.
• W3024662906 hasConcept C41008148 @default.
• W3024662906 hasConcept C71924100 @default.
• W3024662906 hasConcept C75684735 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C110875604 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C124101348 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C136764020 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C138816342 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C142724271 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C144133560 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C159110408 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C166957645 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C204787440 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C205649164 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C2776361769 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C2776480101 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C2779343474 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C2779965156 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C41008148 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C71924100 @default.
• W3024662906 hasConceptScore W3024662906C75684735 @default.
• W3024662906 hasIssue "1" @default.
• W3024662906 hasLocation W30246629061 @default.
• W3024662906 hasOpenAccess W3024662906 @default.
• W3024662906 hasPrimaryLocation W30246629061 @default.
• W3024662906 hasRelatedWork W1552320111 @default.
• W3024662906 hasRelatedWork W1860051005 @default.
• W3024662906 hasRelatedWork W1938897318 @default.
• W3024662906 hasRelatedWork W2085827856 @default.
• W3024662906 hasRelatedWork W2104923010 @default.
• W3024662906 hasRelatedWork W2125523620 @default.
• W3024662906 hasRelatedWork W2619149464 @default.
• W3024662906 hasRelatedWork W2767941709 @default.
• W3024662906 hasRelatedWork W2947258557 @default.
• W3024662906 hasRelatedWork W2978936593 @default.
• W3024662906 hasVolume "67" @default.
• W3024662906 isParatext "false" @default.
• W3024662906 isRetracted "false" @default.
• W3024662906 magId "3024662906" @default.
• W3024662906 workType "article" @default.