医疗保健领域的数据分析和机器学习

真实世界数据(RWD)可以用于生成真实世界证据(RWE)，从而为制药公司提供临床试验之外的患者健康和药物疗效的新见解。这个加速器笔记本可以帮助你在数据库里建立一个真实世界证据的湖屋。我们将向您展示如何摄取患者群体的样本EHR数据，使用OMOP公共数据模型构建数据，然后运行大规模分析，例如调查药物处方模式。

现代成像技术使医疗保健提供者能够快速数字化高分辨率病理切片。这些大型数据集可用于通过机器学习构建自动化诊断，从而帮助提供者提高诊断癌症和传染病的效率和有效性。该解决方案加速器提供了一种自动化的方法，可以通过深度学习快速识别整个幻灯片图像中的转移区域。

对真实世界数据(RWD)的分析是识别有慢性疾病风险的患者的最强大的工具之一。这个解决方案加速器笔记本提供了一个模板，用于构建一个机器学习模型，该模型基于患者的遭遇史和人口统计信息，在给定的时间窗口内评估患者特定疾病的风险。

包含在非结构化的基于文本的病理报告中是可用于改进肿瘤研究和治疗的关键信息。我们与John Snow实验室的联合解决方案加速器可以使用自然语言处理(NLP)从现实数据中轻松生成肿瘤学见解。

全基因组关联研究有助于识别与特定疾病相关的遗传变异。这些信息可用于更好地检测、治疗和预防哮喘、癌症、糖尿病和心脏病等慢性疾病。这个解决方案加速器和开源项目为全基因组回归提供了一种新的可扩展方法。