医疗技术的影响可以使用构造图表文献计量学来预测
Lawrence Jiang1, Ashir Raza2, Abdel-Badih El Ariss3
1Duke University, Durham, USA. lawrence.jiang@duke.edu.
这项研究使用机器学习和文献计量学来预测高影响力的科学研究,改善资助决策. 我们的模型准确地识别了具有影响力的研究,支持医学研究的资源配置.
科学领域:
- 图书统计学 图书统计学
- 机器学习 机器学习
- 医学研究 医学研究
背景情况:
- 科学资金分配依赖于预测研究影响.
- 文献计量和基于引用的指标是影响评估的传统工具.
- 需要更准确的方法来确定资助决策的高影响力研究.
研究的目的:
- 开发和评估一条机器学习管道,用于预测高影响力的医学研究.
- 与仅基于引用的指标相比,提高识别潜在影响力的研究的准确性.
- 展示数据驱动算法的实用性,以支持研究资金分配.
主要方法:
- 利用机器学习管道分析高维图表特征.
- 训练随机森林分类模型对28个文献计量特征进行了训练.
- 分析了1485,958篇医学出版物的数据集,以进行回顾性预测.
主要成果:
- 随机森林模型实现了超过0.95.9的平衡准确度得分.
- 接收器运行特征曲线下的面积超过0.99.
- 这些模型在预测具有高影响力的出版物方面表现出很高的表现.
结论:
- 机器学习算法在预测高影响力研究方面显示出显著的前景.
- 提出的模型可以有效地支持医学研究的融资决策.
- 数据驱动的文献计量分析提高了影响预测的准确性.
更多相关视频
07:35A Knowledge Graph Approach to Elucidate the Role of Organellar Pathways in Disease via Biomedical Reports
Published on: October 13, 2023
06:55Inverse Probability of Treatment Weighting Propensity Score using the Military Health System Data Repository and National Death Index
Published on: January 8, 2020
相关概念视频
Issues And Trends In Healthcare Delivery System
Cost Containment
Payment for healthcare services has historically promoted adoption of costly and often unnecessary or inefficient...
Statistical Software for Data Analysis and Clinical Trials
Kaplan-Meier Approach
Types of Biopharmaceutical Studies: Controlled and Non-Controlled Approaches
Non-controlled studies, commonly employed for initial exploration, lack a control group, rendering them susceptible to biases and external influences. In contrast,...
Health Information Technology and Healthcare Information System
Health Information Technology, commonly called HIT, integrates advanced information systems and technology in healthcare settings. Its primary functions include:
Overview of Biostatistics in Health Sciences
