Salon jardin : avis – code reduction – avis Le coronavirus « infodémique » gêne les scientifiques

Comme si la bataille contre les fausses données ne suffisait pas à vous inquiéter, il y a de plus en plus d’appels effrayés de scientifiques à la recherche de méthodes plus avancées pour faire face à une véritable vague de tests de coronavirus réputés. Le phénomène, surnommé «infodémique» par le World Wellness Group, a rendu difficile pour les chercheurs de digérer pleinement les découvertes en évolution rapide, rendant certaines analyses en cours dépassées encore plus tôt que les évaluations par les pairs.

L’avalanche d’analyses des mois précédents sont les véritables résultats de l’urgence chez les chercheurs de publier des résultats susceptibles d’être utiles aux médecins; Cependant, le problème de la collecte et de l’accès à un corpus croissant de littérature scientifique n’est pas nouveau. Désormais, il existe un nom pour des méthodes entièrement nouvelles, des bases de données centralisées à la science appliquée en passant par l’IA / ML, pour aider les scientifiques à se tenir à jour et à intégrer de nouvelles conclusions d’analyse dans les travaux en cours.

Dans un article d’opinion publié dans le magazine Patterns, Ganesh Mani de l’Université Carnegie Mellon, investisseur, expert en entrepreneuriat et chercheur adjoint de l’école au sein de l’Institut pour l’analyse des programmes logiciels de l’université, et Tom Hope, chercheur postdoctoral à la Allen Institute for AI a simplement publié un tel nom.

« Compte tenu de la quantité croissante d’analyses, il sera probablement difficile pour les individus de suivre », écrivent-ils dans l’article.

Ils sont spécifiquement liés au déluge de tests de coronavirus. La réponse scientifique à la pandémie est un exemple du désavantage croissant. À la mi-août, plus de 8000 exemplaires préliminaires d’articles scientifiques associés au nouveau coronavirus avaient été publiés dans des archives médicales, biologiques et chimiques en ligne. Des dizaines d’articles supplémentaires ont traité des enquêtes associées, correspondant à la mélancolie induite par la quarantaine. Dans la discipline de la virologie, le temps typique pour effectuer un examen par les pairs et publier de nouveaux articles a été réduit de 117 à 60 jours en commun.

Maintenant, il semble de plus en plus attrayant et peut-être obligatoire de mélanger l’expérience humaine à l’intelligence artificielle pour suivre l’explosion de l’analytique. La surabondance de connaissances entraîne non seulement le problème impossible de digérer toutes choses, mais aussi une discrimination entre les données et les résultats utiles et suspects. L’IA pourrait aider à considérer l’analyse et à la classer de manière appropriée.

« Nous aurons le même dialogue avec les vaccins », a prédit Mani. « Nous aurons de nombreux débats. »

En fait, l’expérience seule ne peut pas présenter une résolution complète. Mani et Hope proposent également de nouvelles polices d’assurance, correspondant à la mise en évidence des résultats destructeurs ainsi que des résultats optimistes, ce qui pourrait être nécessaire pour les cliniciens et décourageant d’autres scientifiques de passer par les mêmes impasses, sans doute une analyse redondante limitée. Les différents concepts introduits dans l’article englobent l’identification d’examinateurs de haute qualité et la mise en relation d’articles vers des articles associés, des sites de rétractation ou des résolutions autorisées.

L’intelligence artificielle peut être la clé de voûte, mais elle pourrait également nécessiter une nouvelle étape majeure dans le processus d’écriture sur papier. Cependant, l’intelligence artificielle a des problèmes avec le langage humain, et les auteurs indiquent que les chercheurs pourraient être tenus d’écrire deux variantes d’articles de synthèse, une pour les personnes et une pour les machines.

«La mise en place d’une telle infrastructure aidera la société à faire face au choc stratégique ou au gros problème qui s’ensuivra, qui est susceptible d’être également, sinon plus, intensif en données», ont-ils conclu.