Health Web Science ( HWS ) — это поддисциплина Web Science , которая исследует взаимодействие между науками о здоровье , здоровьем и благополучии и Всемирной паутиной . Предполагается, что каждый домен влияет на другие. Таким образом, HWS дополняет и пересекается с Медициной 2.0 (медицина, основанная на новых технологиях). [1] Исследования выявили эмерджентные свойства , которые возникают, когда люди взаимодействуют друг с другом, с поставщиками медицинских услуг и с самой сетью.
Начало HWS было положено летом 2010 года на собрании по программе Web Science Curriculum в Саутгемптонском университете, где около сорока ученых собрались вместе, чтобы обсудить эту тему. За этим последовал основополагающий семинар в Кобленце в 2011 году под эгидой ACM . [2] [3]
Диалог по более точному определению HWS как поддисциплины веб-науки начался среди веб-исследователей на конференции «Медицина 2.0» в 2012 г. [ 4] [5] и был формализован в 2013 г. [6] . далее описано и развито в монографии «Health Web Science». [7]
Призыв к действию на семинаре ACM Web Science [8] просил сообщество подумать о том, как ускорить дисциплину. В частности, помимо доступных технологий сбора знаний (например , блоги , порталы социальной медицины, анализ опыта, теория графов , сетевой анализ и теория игр ), что еще требуется для работы с новыми свойствами Health Web? Например, что необходимо для курирования, опроса и визуализации комбинации « больших данных », возникающих из все более распространенных источников и сенсоров, включая « Интернет вещей », количественное «я », « умные города ».и умные дома — и данные меньшего масштаба, полученные в результате индивидуальных бесед с пациентами, самоотчетов и самоисследования? Как можно безопасно и эффективно масштабировать небольшие инновации до размеров Интернета и масштабировать их до миллионов пациентов? [9]
Одна исследовательская группа выступала за технологии, которые обеспечивают прогностическую, персонализированную, превентивную и совместную (P4) медицину. [10] Другие заявленные потребности включают в себя «пациента-эксперта», способного понимать медицинскую информацию в Интернете в личном контексте, инструменты для борьбы с информационной перегрузкой , например, с помощью технологий анализа текста и семантики, в частности , с помощью принятия решений с помощью алгоритмов .
На европейской встрече «Медицина 2.0» в 2014 году была сделана аргументация в пользу необходимости разработки индивидуальных веб-обсерваторий здоровья. The Web Science Trust [11] ввел понятие веб-обсерватории [12] как интегрированного набора источников данных и инструментов анализа, позволяющих проводить наблюдения и эксперименты для веб-исследований [13] и позиционировал его для преодоления разрыва между аналитикой больших данных и данные. [14] Таким образом, веб-обсерватория Health Web собирает и связывает данные о здоровье в Интернете (большие данные и общие данные), чтобы отвечать на вопросы. Это способствует «Сингулярности в здравоохранении» [15] , когда переход от кабинета к постели и от эксперимента к практике становится мгновенным. HWS сочетает в себе аксиому «сначала не навреди» (Гиппократ ) с «не делай зла» ( Google ), уделяя особое внимание технологиям и мерам безопасности.