Lignes directrices EULAR pour les big data

Sanoïa est fière d'être co-auteur des lignes directrices EULAR sur les big data et l'intelligence artificielle, qui fournissent des instructions pour faciliter la collecte, l'analyse et l'utilisation des big data sur les rhumatismes et les troubles musculo-squelettiques.


Contexte La récente expansion des big data et de l'intelligence artificielle a ouvert d'immenses possibilités pour la recherche en santé. Toutefois, il s'agit d'un domaine émergent pour lequel des recommandations pour une utilisation et une mise en œuvre optimales sont nécessaires. L'objectif de ces points de la Ligue européenne contre les rhumatismes (EULAR) est de guider la collecte, l'analyse et l'utilisation des big data sur les rhumatismes et les troubles musculo-squelettiques.


Méthodes Un groupe de travail multidisciplinaire composé de 14 experts internationaux a été constitué, avec des compétences issues de diverses disciplines, notamment l'informatique et l'intelligence artificielle. Sur la base d'une analyse documentaire de l'état actuel des big data dans les rhumatismes et les troubles musculo-squelettiques et dans d'autres domaines de la médecine, des points à prendre en considération ont été formulés. Les niveaux de preuve et les points forts des recommandations ont été répartis et les niveaux moyens d'accord des membres du groupe de travail ont été calculés.


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Sanoïa is proud to be co-author of the EULAR big data and artificial intelligence guidelines providing instructions to facilitate the collection, analysis and the use of big data in rheumatic and musculoskeletal disorders.


Background Tremendous opportunities for health research have been unlocked by the recent expansion of big data and artificial intelligence. However, this is an emergent area where recommendations for optimal use and implementation are needed. The objective of these European League Against Rheumatism (EULAR) points to consider is to guide the collection, analysis and use of big data in rheumatic and musculoskeletal disorders (RMDs).

Methods A multidisciplinary task force of 14 international experts was assembled with expertise from a range of disciplines including computer science and artificial intelligence. Based on a literature review of the current status of big data in RMDs and in other fields of medicine, points to consider were formulated. Levels of evidence and strengths of recommendations were allocated and mean levels of agreement of the task force members were calculated.


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