आज, सीसीसी ने एक प्रतिक्रिया प्रस्तुत की डेटा साइंस 2023-2028 के लिए उनकी रणनीतिक योजना पर राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान (एनआईएच) द्वारा जारी सूचना के लिए अनुरोध. प्रतिक्रिया निम्नलिखित कंप्यूटिंग विशेषज्ञों द्वारा लिखी गई थी: टोनी कैप्रा (कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय-सैन फ्रांसिस्को), डेविड डैंक्स (कैलिफोर्निया सैन डिएगो विश्वविद्यालय, सीसीसी परिषद सदस्य), हेली ग्रिफिन (सीसीसी), कार्ल किंग्सफोर्ड (कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय), रितिका शम्सुद्दीन (ओक्लाहोमा राज्य), केटी ए सीक (इंडियाना यूनिवर्सिटी, सीसीसी काउंसिल सदस्य), मोना सिंह (प्रिंसटन यूनिवर्सिटी, सीसीसी काउंसिल सदस्य), डोना स्लोनिम (टफ्ट्स यूनिवर्सिटी), और टैमी टोस्कोस (पार्कव्यू हेल्थ, सीआरए-आई काउंसिल सदस्य) .
लेखकों ने रणनीतिक योजना में आकांक्षाओं की एक प्रभावशाली सूची के लिए एनआईएच की सराहना की, लेकिन योजना को लागू करने के लिए आवश्यक प्रशिक्षण, विशेषज्ञता, डेटा और अतिरिक्त धन के बारे में चिंता जताई। उन्होंने यह भी कहा कि सुझाव के बजाय अधिक अनुशंसाओं की आवश्यकता होनी चाहिए।
उन्होंने रणनीतिक योजना में सुधार के लिए निम्नलिखित सिफारिशें भी कीं:
कार्यान्वयन को सक्षम करने के लिए आवश्यक अतिरिक्त विवरण:
- विचार करें कि गुणात्मक और मीडिया-समृद्ध डेटा कैसे प्राप्त किया जाए जिसका उपयोग भविष्य के डेटा विज्ञान विश्लेषण में किया जा सकता है।
- मेटाडेटा की परिभाषा और रखरखाव को प्रोत्साहित करें जो एकत्र किए गए डेटा के संदर्भ और इतिहास को कैप्चर करता है।
- स्वास्थ्य आईटी मानकों को अपनाते समय राज्य और स्थानीय स्वास्थ्य विभागों के आईटी नेताओं को शामिल करें।
- व्यक्तियों/समुदायों की सामाजिक आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए रणनीतिक तरीकों के डिजाइन का समर्थन करें ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एकत्र किए गए डेटा प्रतिनिधि, नैतिक रूप से स्रोत और सार्थक रूप से प्रभावशाली हैं।
- अनुसंधान के लिए स्वास्थ्य डेटा के उपयोग के बारे में आम जनता के बीच गलत संचार और जागरूकता की कमी को दूर करने के लिए रणनीतियों को परिभाषित करें, क्योंकि पारदर्शिता स्वचालित रूप से सामुदायिक समझ को जन्म नहीं देती है।
- उच्च शिक्षा संस्थानों को यह दस्तावेज़ बनाने की आवश्यकता है कि वे अंतःविषय अनुसंधान का समर्थन कैसे करते हैं।
- स्वास्थ्य प्रणालियों पर वास्तविक दुनिया के दबाव को ध्यान में रखते हुए सार्वजनिक-निजी भागीदारी को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें और उसका समर्थन करें।
- एआई/एमएल सिस्टम द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डेटा के मुद्दों और अवसरों पर विचार करें।
- गलत डेटा एकीकृत होने पर एक योजना शामिल करें। त्रुटियों की पहचान करने और उन्हें ठीक करने के लिए एआई/एमएल टूल का समर्थन किया जाना चाहिए।
- यह सुनिश्चित करने के लिए कि ऐतिहासिक रूप से बहिष्कृत समूहों के लोगों को वास्तविक अनुसंधान अनुभव प्रदान किए जाएं और उनके साथ नैतिक व्यवहार किया जाए, संस्थानों में नियंत्रण और संतुलन की आवश्यकता है।
- यह दिखाने के लिए आवश्यक तंत्र, दस्तावेज़ीकरण और रिपोर्टिंग का उपयोग करें कि कैसे वित्त पोषित संस्थानों ने विभिन्न समूहों को "लचीलेपन" के बारे में सिखाने की आवश्यकता को कम करने के लिए काम किया है।
- योजना में एक प्रमुख लक्ष्य या उपलक्ष्य के रूप में उन समुदायों के डेटा में अंतराल को बंद करना शामिल करें जिनके पास स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों तक नियमित पहुंच नहीं है।
- सभी स्वास्थ्य संगठनों के लिए फंडिंग को सुलभ बनाने के लिए अच्छी तरह से वित्त पोषित, स्थापित संस्थानों और अधिक फंडिंग और अनुदान बजट तक पहुंच के बिना संस्थानों के बीच डेटा पहुंच में अवसर अंतराल पर विचार करें।
कार्यान्वयन में सहायता के लिए अतिरिक्त धनराशि/संसाधन:
- दोहरी नियुक्ति पदों और अंतःविषय पदों का समर्थन करने के उद्देश्य से पहल बढ़ाएँ।
- कार्यान्वयन विज्ञान प्रशिक्षण का समर्थन करें, शायद नई सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकियों के विकास में कार्यान्वयन विज्ञान ढांचे को अनुकूलित करने के आह्वान के रूप में।
- विभिन्न संस्थानों में नए हार्डवेयर के लिए फंडिंग के माध्यम से जीपीयू जैसे कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुंच का समर्थन करें, और वर्तमान एनआईएच अनुदान बजट स्तरों को देखते हुए सस्ती दरों पर साझा क्लाउड संसाधनों तक पहुंच प्रदान करें।
- शुद्ध कम्प्यूटेशनल अनुसंधान का समर्थन करें (अध्ययन अनुभागों और समीक्षा मानदंडों के दौरान) जिसमें केवल लागू बायोमेडिकल अनुसंधान के बजाय जैविक डेटा का अनुप्रयोग हो।
- मानकीकृत डेटा प्रारूपों का समर्थन करें जिसमें डेटा सामग्री (आवश्यक फ़ील्ड, मानकीकृत शब्दावली) पर आवश्यकताएं शामिल हैं ताकि डेटा एआई सिस्टम में डालने और विश्लेषण करने के लिए तैयार हो।
- भावी डेटा विज्ञान शोधकर्ताओं की पाइपलाइन में मदद करने के लिए एमएस छात्रों के लिए ग्रीष्मकालीन अनुसंधान अवसरों का समर्थन करें।
- न केवल मार्गदर्शन करने के लिए, बल्कि कम ओवरहेड अनुसंधान फंडिंग प्रस्तावों के साथ अपने शोध को जारी रखने के लिए सलाहकारों को वित्त पोषण प्रदान करें। इसके अतिरिक्त, संस्थानों से दस्तावेज़ीकरण की आवश्यकता है कि ऐतिहासिक रूप से बहिष्कृत समूहों की अनुसंधान सलाह को उनकी पदोन्नति और सेवा, शिक्षण और अनुसंधान में कार्यकाल में कैसे महत्व दिया जाता है।
- वित्त पोषण तंत्र प्रदान करें जो प्रशिक्षुओं को प्रशिक्षण पाइपलाइन में बने रहने में मदद करें।
- उपयोगकर्ताओं को आसानी से योगदान करने, डेटा तक पहुंचने और इन संसाधनों (जैसे एनआईएच की वेबसाइट) से प्राप्त जानकारी की व्याख्या करने में मदद करने के लिए उपकरण विकसित करें ताकि पहुंच का विस्तार हो और डेटा का लाभ उठाने में आसानी हो।
लेखकों ने निम्नलिखित साझेदारियों का भी सुझाव दिया जिसमें एनआईएच शामिल हो सकता है:
- स्थानीय गैर-लाभकारी/सामुदायिक संगठन एनआईएच को कम संसाधन वाले समुदायों तक पहुंचने में मदद करते हैं, जहां इसकी सबसे अधिक आवश्यकता होती है वहां धन मुहैया कराते हैं और प्रभावित आबादी के साथ संवाद करते हैं।
- संघीय संस्थान जो डेटा और/या सिस्टम अनुसंधान का समर्थन करते हैं, जिनमें एफएफआरडीसी भी शामिल है जिनका डेटा विज्ञान और डेटा प्रबंधन (उदाहरण के लिए, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग संस्थान) पर बड़ा जोर है।
- सार्वजनिक स्वास्थ्य विशेषज्ञों के लिए, सार्वजनिक स्वास्थ्य नेटवर्क और रोगी देखभाल के तरीके को समझना आवश्यक है। सार्वजनिक स्वास्थ्य पेशेवरों के पास अक्सर नवीनतम ईएचआर नहीं होता है, न ही कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियों के साथ एकीकृत करने के लिए आवश्यक धन होता है।
- फार्मास्युटिकल कंपनियाँ, हालाँकि डेटा साझा करने की बहुत कम संभावना रखती हैं, फिर भी वे बहुत सारे सार्वजनिक डेटा का उपयोग करती हैं और सार्वजनिक स्वास्थ्य आवश्यकताओं को पूरा करती हैं, इसलिए उनके साथ काम करना फायदेमंद होगा।
- एनएसएफ (विशेष रूप से सुपरकंप्यूटिंग केंद्र), जिसमें बायोमेडिकल चुनौतियों (उदाहरण के लिए, एआई-केयरिंग) पर ध्यान केंद्रित करने वाले एनएसएफ एआई संस्थान और साथ ही सीआईएसई निदेशालय के भीतर डिवीजन शामिल हैं जो सिस्टम, प्रोग्रामिंग भाषाओं, कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान और एल्गोरिदम पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
- ऊर्जा विभाग (DOE)
- सैन्य अनुसंधान प्रणाली
- वयोवृद्ध मामले (वीए) - वीए अस्पताल और संबंधित देखभाल प्रणालियाँ आम (जैसे हृदय संबंधी) और अद्वितीय (जैसे युद्ध-संबंधी पीटीएसडी) स्वास्थ्य चुनौतियों का प्रतिनिधित्व करने वाले बड़ी मात्रा में रोगी डेटा एकत्र करती हैं। उनके साथ साझेदारी अद्वितीय डेटा संसाधन प्रदान कर सकती है और बहुत अलग रोगी और प्रदाता दृष्टिकोण को उजागर कर सकती है।
उच्च स्तर पर, लेखकों ने इस बात पर जोर दिया कि कई बायोमेडिकल अनुसंधान प्रयासों के लिए मौलिक कंप्यूटर विज्ञान अनुसंधान में प्रगति की आवश्यकता है, जिसमें प्रोग्रामिंग भाषा, एल्गोरिदम और सिस्टम जैसे क्षेत्र शामिल हैं। इस योजना के लक्ष्यों को पूरा करने के लिए, विशेष रूप से डेटा अंतरसंचालनीयता, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य और वितरित प्रसंस्करण, कम विलंबता डेटा उपलब्धता, संपीड़न, खोज और डेटा के भंडारण का समर्थन करने के लिए इन क्षेत्रों को भी अभूतपूर्व पैमाने पर समर्थन की आवश्यकता है।
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- स्रोत: https://feeds.feedblitz.com/~/873633950/0/cccblog~CCC-Responds-to-RFI-on-NIH%e2%80%99s-Strategic-Plan-for-Data-Science/
