万博亚洲体育2018年前沿数据服务讲习班:开放研究数据以支持可持续卫生行动

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万博亚洲体育前线很高兴举办第二届数据服务工作坊,将于2018年4月24日在布鲁塞尔万丽酒店举行。这次会议是与欧盟地平线2020项目合作组织的OpenMinTedOpenUp,边疆公司是其中的正万博亚洲体育式合作伙伴,和SwissCore,瑞士欧洲研究联络处,布鲁塞尔的创新和教育。

今年的研讨会侧重于应用开放研究数据支持可持续卫生行动。从最近在数据密集型卫生研究中使用大数据和人工智能方面取得的成功中吸取教训,它的目的是讨论欧洲的政策挑战和必要行动,以释放健康领域开放研究数据的全部潜力,造福社会。

为此,该活动将邀请来自这一数据驱动的健康研究领域的领先机构和公司的专家参加。连同各学术图书馆的代表,病人宣传,研究资助者大学和欧洲委员会。

临时议程和经确认的小组成员如下。

如果你有兴趣参加工作坊,请登记在这里2018年4月12日前。请注意空间有限。

当前的议程

09:00-09:15欢迎

  • Fred Fenter -执行编辑,万博亚洲体育前沿,洛桑瑞士
  • 米歇尔·高曼,董事,医疗保健跨学科创新研究所- I3h,布鲁塞尔,比利时;主编,万博亚洲体育医学前沿

09:15-10:45会议1:数据密集型卫生研究的突破
主持人:Charlotte Geerdink -欧洲创新高级顾问,瑞士欧洲研究联络处,创新和教育

  • 将基因组技术融入公共卫生研究:环境流行病学教授,伦敦帝国理工学院英国;主编,万博亚洲体育公共卫生前沿
  • 开放药物发现:李文华-总监疾病基础网络,战略联盟,结构基因组学财团,牛津大学,英国
  • 文本和数据挖掘与健康状态建模:Michael Rebhan -高级研究员,诺华生物医学研究所,巴塞尔瑞士

11:15-13:15会议2:数据密集型卫生研究的前沿技术和服务
主持人:Fred Fenter -执行编辑,万博亚洲体育前沿

  • 公平的数据和知识管理:Samuel Kerrien -数据和知识工程部门经理- Blue Brain项目/EPFL,洛桑瑞士
  • 数据基础设施:Christine Durinx -副主任,瑞士生物信息学研究所,洛桑,瑞士
  • 研究数据与知识管理:伊恩波特-出版协会全球业务发展经理,Clarivate分析,联合王国
  • 开放存取出版中的人工智能: Mattia Albergante -首席产品经理,万博亚洲体育前沿,洛桑瑞士
  • 文本和数据挖掘:Lucas Anastasiou -项目主管,知识媒体研究所(KMI)开放大学,联合王国

14:15-16:15阶段3:实现卫生方面的公开研究数据-克服欧盟政策,制度、和监管的挑战
主持人:Monica Dietl -科学|商业高级顾问

本次会议汇集了决策者和利益攸关方代表,以确定欧洲在扩大和利用卫生领域开放研究数据方面面临的主要挑战,以及解决这些问题所需的政策。

可能涉及的方面包括:

  • 设计下一个欧盟研究与创新计划,确保根据公平原则(研究成果——出版物和数据——可获得)为卫生领域的大数据研究提供最佳支持,访问,可互操作和可重用)
  • 开放健康研究数据在隐私方面的具体考虑,安全和公共利益(包括公共部门资讯指引)
  • 在数据保护和开放之间取得平衡,以促进创新(包括《一般数据保护规例》和欧盟版权改革)
  • 欧洲开放科学云(EOSC)在卫生研究中的应用,以及实现这些机会所必需的行动
  • 发展必要的研究人员技能基础,以确保所有欧盟成员国能够承担并受益于卫生大数据研究
  • 让患者和公民参与数据密集型健康研究,造福社会

开幕式主题:

  • 科尼利厄斯,脑海战略部门负责人,欧洲委员会,DG研究与创新,布鲁塞尔,比利时

小组成员:

  • DG连接:Saila Rinne,项目官员,单位数据政策与创新,DG连接,卢森堡
  • 开放科学政策平台(OSPP):伊娃门德斯,年轻的欧洲研究型大学,OSPP,马德里,西班牙
  • 公共研究资助人和执行者:Stephan工业,秘书长欧洲科学,布鲁塞尔,比利时
  • 病人组:Tamas Bereczky,协调员EUPATI德国,患者群引领IMI大数据项目和谐,柏林,德国
  • 研究图书馆:珍妮特弗雷,导演拍洛桑副总统书籍,洛桑瑞士
  • DG研究与创新:科尼利厄斯,脑海战略部门负责人,欧洲委员会,DG研究与创新,布鲁塞尔,比利时

16:20-16:30关闭

16:30-18:00网络信号

注册在这里2018年4月12日前。

2018年前沿数据服务研讨万博亚洲体育会评论:开放研究数据以支持可持续卫生行动

  1. Murar Yeolekar博士// 4月3日2018年下午3点40分/ / 回复

    可持续卫生行动是关键问题;开放的研究数据是主要的可操作来源。但它是唯一的吗?

    就像

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