約翰霍普金斯大學：新的數據分析工具可支持精準醫學研究

更多精彩，敬請關注矽谷洞察官方網站（http://www.svinsight.com）

該數據分析平台將有助於加快精準醫療研究和改善醫療護理服務。

"約翰霍普金斯大學應用物理實驗室（APL）和約翰霍普金斯醫學研究所的研究人員推出了一款新的數據分析工具，以支持精準醫學研究並改善醫療護理服務。

該工具稱為精準醫學分析平台（PMAP），將促進整個JHU企業的大數據研究，並能讓醫療服務供應商提高醫療護理水平。"

霍普金斯醫學院研究副院長安東尼·羅森說：「這是利用大數據的一個重要時刻，因為高性能電腦可以分析最新的醫療數據，包括基因順序，心臟監控、圖像分析和電子醫療記錄數據。」

更深沉次的分析

• UCLA採用Microsoft AI工具提升精準醫療
• 蓋辛格，Intermountain認可精準醫療的努力
• 精準醫療關係能幫助遏製藥品不良事件

「新技術讓過去難以組合分析和量化分析的數據，如醫療數據變成了可能。」

利用精準醫療和大數據，健康醫療系統和醫療提供者能夠更好的分析疾病亞群，這也能更好的幫助病人處理複雜的病情。

APL的項目經理Geoff Osier說：「病人能獲得最優質的治療是他們的權利，減少不必要的醫療試驗和治療。精準醫學分析平台能利用大數據構建一個虛擬的合作空間和工具，從而去建立一個新的演算法，能從根本上幫助改善醫療決定和醫療護理。

APL試圖幫助醫療提供者能更好的去利用大量可用的數據來生成可操作的治療方案。這些數據來源包括電子病歷、研究和從病人報告的調查中收集的信息。APL組建了一個由來自系統工程、雲平台建設、網路安全、數據和計算機科學的專家組成的多學科的團隊。

該團隊創建了一個將生物醫學研究和發現與臨床決策結合起來的IT系統。該系統能更好地支持精準醫學研究和作為醫療系統最基礎的醫療護理，該平台的關鍵幾點包括基因組和成像數據訪問，以及將這些數據轉換和載入到「數據共享」中。

Osier說「我們幫助前列腺癌研究中心的臨床醫生使用自然語言處理機器學習模型從活檢報告中提取有意義的數據。我們找到了更好的方法去研究多發性硬化症的臨床數據。我們還與臨床醫生一起做了一些初步的開發，以創建一些工具，這些工具將有助於允許數據在醫療體系中進行傳達和使用。」

這個工具利用了過去APL為加強約翰霍普金斯大學的精確醫學研究而作出模型。此前，該組織曾開展了針對多發性硬化症和前列腺癌的精準醫療研究。

JHU網路的研究人員和提供者將能夠使用PMAP來提供高質量、量身定製的醫療服務。在未來，該小組希望能將PMAP推廣至各地，讓其他衛生系統也能這樣通過這項技術幫助更多的人。

Osier說:「在精準醫療卓越中心工作的臨床醫生和研究人員面臨著如何更好地和更高效的照顧他們的病人艱巨的挑戰，我們打算與他們合作，在PMAP的數據系統中能獲得新的治療方案。」

「當我們與特定的研究人員一起解決特定的問題時，我們將致力於創建可推廣的工具，其他人可以利用這些工具應對挑戰——在PMAP基礎上創建一個數據科學生態系統是醫院轉型的關鍵目標。」

原文作者： Jessica Kent

原文鏈接：https://healthitanalytics.com/news/johns-hopkins-develops-data-analytics-tool-for-precision-medicine

更多精彩，敬請關注矽谷洞察官方網站（http://www.svinsight.com）

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！