Vis enkel innførsel

dc.contributor.authorMuller, Ashley Elizabeth
dc.contributor.authorAmes, Heather Melanie R
dc.contributor.authorHimmels, Jan Peter William
dc.contributor.authorJardim, Patricia Sofia Jacobsen
dc.contributor.authorNguyen, Hong Lien
dc.contributor.authorRose, Christopher James
dc.contributor.authorvan de Velde, Stijn Rita Patrick
dc.date.accessioned2021-09-17T06:43:30Z
dc.date.available2021-09-17T06:43:30Z
dc.date.created2021-09-15T10:10:40Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.isbn978-82-8406-234-1
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11250/2778777
dc.description.abstractKey messages: In 2020-2021, a team in the Cluster for Reviews and Health Technology Assessments, Division for Health Services at the Norwegian Institute of Public Health (NIPH) ran a project on machine learning (ML) related to the conduct of evidence syntheses. Part of the work involved creating a vision and proposals for expanding ML activities in 2021-2022. This report describes the team’s suggestion for a strategic approach to meeting the continued need for innovation, evaluation, and implementation of ML for health technology assessments, systematic reviews, and other evidence syntheses. We propose a vision and goals, and a novel and flexible team structure. We divide activities into innovation, evaluation, and implementation, and present a risk assessment to inform the roll-out of a future team working on ML activities.
dc.description.abstractHovedbudskap: Et lag i Klynge for vurdering av tiltak, Område for helsetjenester ved Folkehelseinstituttet undersøkte i 2020-2021 bruken av maskinlæring i kunnskapsoppsummeringer. En del av arbeidet var å utforme et overordnet mål og en strategi for å kunne oppskalere maskinlæring i framtida. Denne rapporten beskriver lagets forslag til en strategisk tilnærming for å møte behovet for ytterligere bruk av maskinlæring i metodevurderinger, systematiske oversikter, og andre typer kunnskapsoppsummeringer. Vi forslår en visjon og flere mål, samt en ny og fleksibel lagstruktur. Vi beskriver nøkkelaktiviteter når det gjelder innovasjon, evaluering, og implementering, og presenterer en risikovurdering som kan støtte framtidig oppstart av et nytt maskinlæringslag.
dc.language.isoeng
dc.publisherNorwegian Institute of Public Health, NIPH
dc.relation.urihttps://www.fhi.no/globalassets/dokumenterfiler/rapporter/2021/aims-and-strategy-for-the-implementation-of-machine-learning-in-evidence-synthesis-report-2021.pdf
dc.subject.meshMachine learningen
dc.subject.meshTechnology Assessment, Biomedicalen
dc.subject.meshUnsupervised Machine Learningen
dc.subject.meshSupervised machine learningen
dc.subject.meshSystematic reviewen
dc.subject.meshDeep Learningen
dc.subject.meshDyp læringno
dc.subject.meshHierarkisk læringno
dc.subject.meshIkke-overvåket maskininlæringno
dc.subject.meshVeiledet maskinlæringno
dc.subject.meshSystematisk oversiktno
dc.titleAims and strategy for the implementation of machine learning in evidence synthesis in the Cluster for Reviews and Health Technology Assessments for 2021-2022
dc.title.alternativeMål og strategi for implementering av maskinlæring i kunnskapsoppsummeringer i klynge for vurdering av tiltak 2021- 2022
dc.typeResearch report
dc.description.versionpublishedVersion
dc.source.pagenumber19
dc.identifier.cristin1934431
cristin.ispublishedtrue
cristin.fulltextoriginal


Tilhørende fil(er)

Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel