Administration and Coordination Core (ACC)

行政和协调核心 (ACC)

基本信息

项目摘要

Abstract- Administration and Coordination Core (ACC) The vision of this proposed Artificial Intelligence, Modeling, and Informatics for Nutrition Guidance and Systems (AIMINGS) Center is to implement computational and data science approaches and tools to advance nutrition for precision health in a way that accounts for the complex systems involved. This involves a deep understanding of all of the factors and processes that affect different people's dietary behaviors and intake, absorption and processing of different nutrients, resulting in short- and long-term health outcomes, and the way each of these affect one another. Without assistance, it can be challenging to understand and address complex systems like nutrition and health. Cause-and-effect relationships cross different scales (e.g., cellular-level, organ-level, individual-level, social-and-environmental level), have various feedback loops, and evolve over time. Over the past two decades, computational power and data science have grown substantially. Used correctly, computational approaches can help fill in important gaps, lay out causal relationships, bring them together, and better characterize the system of nutrition; however, used incorrectly, such approaches can result in misleading insights that may incorporate biases and worsen existing disparities. Understanding and addressing complex systems requires both top-down and bottoms-up approaches. Using top-down approaches alone can lead to misconceptions and bias. In contrast, bottoms-up approaches work to rebuild the system by elucidating the mechanisms involved. The AIMINGS Center will aim to advance nutrition for precision health by building both top-down and bottoms-up approaches and tools to leverage existing data to its full potential. Such an approach could not only transform nutritional research and guidance but also do so with other areas of health. Many major health and public health problems are the result of broken systems and thus require more systems approaches to come up with more sustainable solutions. Aim 1 of the Administration and Coordination Core is to coordinate the Center operations to develop both top-down and bottoms-up computational approaches and tools to better understand and address the systems involved in precision nutrition in an ethical and unbiased manner. Aim 2 is to coordinate between the Center and across the Nutrition for Precision Health (NPH) consortium to develop shared approaches and procedures to advance the goals of the research program (e.g., developing protocols to work with data in an ethical and transparent manner, developing procedures and generating artificial intelligence-ready datasets). Aim 3 is to implement a Pilot Grant Program to expand the community of researchers and stakeholders who are working on computational approaches to understand complex data and systems in precision nutrition in an ethical manner. Aim 4 is to catalyze the broader development and use of computational methods and tools that help better understand and approach the systems that affect and are affected by nutrition in as ethical and unbiased manners as possible.
摘要-管理和协调核心 (ACC) 本提议的人工智能、建模和信息学的营养指导愿景 系统(AIMINGS)中心旨在实施计算和数据科学方法和工具 以考虑到所涉及的复杂系统的方式推进营养以实现精准健康。这 涉及对影响不同人饮食的所有因素和过程的深刻理解 行为以及不同营养素的摄入、吸收和加工,从而带来短期和长期健康 结果,以及其中每一项相互影响的方式。如果没有帮助,可能会遇到困难 了解并解决营养和健康等复杂系统。因果关系交叉 不同的尺度(例如细胞水平、器官水平、个体水平、社会和环境水平),有不同的 反馈循环,并随着时间的推移而发展。在过去的二十年里,计算能力和数据科学已经取得了巨大的进步。 大幅增长。如果使用得当,计算方法可以帮助填补重要的空白,阐明因果关系 关系,将它们聚集在一起,更好地描述营养系统的特征;然而,如果使用不当, 这种做法可能会产生误导性的见解,其中可能包含偏见并加剧现有的差距。 理解和解决复杂系统需要自上而下和自下而上的方法。使用 仅自上而下的方法可能会导致误解和偏见。相比之下,自下而上的方法可以 通过阐明所涉及的机制来重建系统。 AIMINGS 中心旨在推进 通过构建自上而下和自下而上的方法和工具来实现精准健康的营养 充分利用现有数据的潜力。这种方法不仅可以改变营养研究 和指导,而且在其他健康领域也这样做。许多重大的健康和公共卫生问题 系统崩溃的结果,因此需要更多的系统方法来提出更可持续的方案 解决方案。行政和协调核心的目标 1 是协调中心的运营以发展 自上而下和自下而上的计算方法和工具,以更好地理解和解决 以道德和公正的方式参与精准营养的系统。目标 2 是协调 中心和精准健康营养 (NPH) 联盟制定共享方法和 推进研究计划目标的程序(例如,制定处理数据的协议) 道德和透明的方式,开发程序并生成人工智能就绪的数据集)。 目标 3 是实施试点资助计划,以扩大研究人员和利益相关者的社区 正在研究计算方法来理解精准营养中的复杂数据和系统 道德的方式。目标 4 是促进计算方法和工具的更广泛开发和使用 有助于更好地理解和处理影响营养以及受营养影响的系统 尽可能不带偏见的方式。

项目成果

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群体模型构建在实施研究中的应用:公共卫生和医疗保健文献的系统回顾
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知道了