数据分析和机器学习在生命科学


现实世界的数据(RWD)可用于生成真实的证据(RWE)反过来为制药公司提供了新的见解病人健康和药物功效以外的临床试验。这个加速器笔记本可以帮助您构建一个Lakehouse砖真实的证据。我们将向您展示如何摄取EHR患者人群的数据样本,使用OMOP常见数据结构数据模型,然后运行分析大规模调查药物处方模式。

最有力的工具之一确定一种慢性病的危险的患者是现实世界中数据的分析(RWD)。这个解决方案加速器笔记本提供一个模板来构建一个机器学习模型,评估病人的风险对于一个给定的条件在一个给定的时间窗内基于病人的接触历史和人口统计信息。

现代成像技术使医疗服务提供者能够快速高分辨率数字化病理幻灯片。这些大型数据集可以用来构建自动化诊断与机器学习,反过来,帮助供应商提高效率和有效性的诊断癌症和传染病。这个解决方案加速器提供了一个自动化的方法迅速识别地区转移全部幻灯片图像与深度学习。

全基因组关联研究帮助识别与特定疾病相关的遗传变异。这个信息可以用来更好的检测,治疗和预防慢性疾病如哮喘、癌症、糖尿病和心脏病。这个解决方案加速器和开源项目提供了一个新的可扩展的全基因组回归的方法。

包含在非结构化文本的病理报告是至关重要的信息,可以用来提高肿瘤研究和治疗。我们共同解决方案与约翰·斯诺加速器实验室很容易从真实数据生成肿瘤见解使用自然语言处理(NLP)。