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数据共享经济学 - 意见书
因此，我们将一方面分析数据空间中的参与者（通常既是数据和相关服务的用户也是提供者），另一方面分析组织生态系统的协调者。数据生态系统汇集了希望交换数据和互补服务的一系列利益相关者。这些生态系统被视为“俱乐部”，因为要想生存下去，它们必须使参与者能够从他们对公共资源池（即共享数据和衍生服务）的贡献中获益。我们还将研究协调者商业模式的多样性：从纯粹的技术促进者到商业整合代理，这取决于他们所涉及的价值链的组织。事实上，生态系统协调者可能只是提供技术服务（标准、提供平台、用户/供应商目录）或一组商业服务（增值服务、销售丰富数据等）。
探索人工智能在实现可互操作和赋能的工业 4.0 方面的可能性和局限性 Francesco Lelli 1 1 蒂尔堡大学，瓦兰德
摘要 本文旨在提高人们对某些互操作性问题的认识，因为我们打算塑造工业 5.0，以实现以人为本的弹性社会。我们主张，随着基于人工智能的解决方案变得越来越普遍，共享小型和特定数据的需求将变得更加强烈。因此，应精心设计数据空间以满足这一需求。我们通过展示人力资源案例研究来推进对话，该案例研究展示了如何预测员工流失的可能性。我们的实验结果表明，我们需要超过 500 个样本来开发一个足以概括问题的机器学习模型。因此，我们的实验结果表明了这个想法的可行性。然而，在中小型公司中，由于样本数量有限，这种方法无法实施。同时，我们主张，如果多家公司加入共享数据空间，则可以克服这一障碍，从而引发互操作性问题。关键词 1 工业 4.0、工业 5.0 互操作性、机器学习、人工智能、人力资源、人员流失。
人工智能观察 2020 年人工智能在健康和医疗领域的应用
本文件为 AI Watch 提供了对医疗和医疗保健领域人工智能的部门分析，AI Watch 是欧盟委员会的知识服务机构，负责监测欧洲人工智能的发展、应用和影响。其主要目的是作为未来报告版本的基准，以便能够评估人工智能在医疗保健领域的应用和影响随时间的变化，这符合 AI Watch 的使命。报告承认，我们在采用人工智能方面仍处于早期阶段，人工智能在短期内为提高行政和运营流程效率提供了许多机会，在中长期内为临床应用、患者护理和增强公民权能提供了许多机会。同时，这一敏感领域的人工智能应用引发了许多伦理和社会问题，塑造发展方向以便我们能够最大限度地发挥效益并降低风险是一个关键问题。在全球范围内，欧洲拥有强大的研究基础和出色的健康数据，这是开发有益的人工智能应用的先决条件。欧洲在将研究和创新转化为工业应用方面处于劣势，在风险投资方面也处于劣势，风险投资能够支持创新公司在成功后成立并扩大规模。不过，也有一个明显的例外，那就是 BioNTech，它正在领导一种 COVID-19 疫苗的开发。还应该注意的是，在人工智能驱动的健康初创公司中，许多公司都处于药物发现领域，即 BioNTech 领域。投资医疗人员的教育和培训以及为软件开发人员和医疗从业者之间的多学科知识交流创造环境是其他关键领域。报告承认，许多重要的政策发展已经制定，将决定未来的方向，包括欧洲数据战略，该战略正在为健康建立一个共同的数据空间，一个基于风险的人工智能监管框架将于 2020 年底到位，以及即将启动的“地平线欧洲”计划和“数字欧洲”计划，这些计划将在人工智能、计算基础设施、网络安全和培训方面投入大量资金。新冠疫情也推动了人工智能在医疗领域的应用，以及商业、研究、教育和公共行政领域的数字化转型。此外，2020 年 7 月达成的复苏计划中前所未有的投资可能会以超出预期的速度推动数字技术和医疗领域的发展。因此，我们正处于一个可能非常特殊的变革时期，我们将能够在未来几年根据本报告设定的基准来衡量这一变革。
社论：人类和医学基因组学洞察：2022
在过去的几十年里，基因组学已经相当成熟。越来越多的基因组规模的遗传数据伴随着其他组学数据：代谢组学、蛋白质组学、表观遗传学或甲基组学、单细胞和空间、脂质组学、多种器官或组织类型、外泌体、成像、体内和模型生物、电子健康记录 (EHR)、可穿戴设备、认知或内在能力以及其他健康和健康寿命数据。在基因组学的前沿，我们越来越欢迎整合多种数据类型的研究。更重要的是：基因组学的成熟不仅仅是扩展到多维组学数据空间的更多维度，还包括在分析和解释中应用越来越多的智慧（Weiskittel 等人，2021 年）。大多数现代转化科学建立在两个认识论支柱之上：统计显着性和强度。然而，20 世纪最具影响力的转化知识——吸烟致癌——要求使用更加多样化和稳健的认识论技术，统称为 Hill 标准（图 1）。系统生物学整合了所有这些证据，提供了对生物医学问题的整体看法（Brigandt，2013）。这些分析通过将数据集合与先前知识一致地拟合，特别利用了连贯性和合理性的认识论概念。在转化研究的背景下，这种强调被称为生物学合理性（Fedak 等人，2015）。这种协同作用源于来自各种证据流的知识整合，尤其是多组学（Hood，2013）。生物学合理性将当前的研究连贯一致地置于先前研究的背景下。对新的观察结果的解释不仅要基于过去和现在的观察，还要基于先前的知识。今天，与几年前相比，更全面地实施转化基因组学的认识论更加可行 — — 因为那时我们对人类分子生理学的了解要少得多。对于复杂疾病，包括许多对公共健康有重大影响的疾病，如痴呆症、过敏症、传染病、癌症、自身免疫性疾病和代谢疾病，有必要调整认识论一致性的标准。复杂疾病的假设必须假设多种原因和潜在的干预措施。因此，在寻找一致性证据时，我们不应预期单一统一的一致性系统，而应预期几个潜在不同的一致性系统。奥卡姆剃刀原理很少适用于研究这些复杂疾病，因为大量证据已经指向由非简约进化过程形成的复杂相互作用。通过一次检查一个维度是无法理解复杂系统的。以单维假设为中心的研究组合将耗费数个世纪的时间，