数据价值 重新定义 新一代大数据技术下的精准医疗.pptx

1、数据价值 重新定义新一代大数据技术下的精准医疗Precision MedicinePrecision medicine is an emerging approachfor disease treatment and prevention that takesinto account individual variability in genes,environment, and lifestyle for each person.While significant advances in precisionmedicine have been made for select cancers,

2、the practice is not currently in use for mostdiseases. Jul 29, 2015英特尔精准医疗愿景医疗服务支付者医疗服务提供者病人生命科学英特尔精准医疗策略-“向左移动”Level of Community EngagementHome CareIndependentCommunity ClinicHealthy LivingChronic DiseaseManagementDoctors OfficeResidentialCareQualityof LifeAssisted LivingSkilled NursingAcute CareF

3、acilitySpecialty ClinicCommunityHospitalICUCost of Care大数据分析助力精准医疗诊断和健康管理: 可穿戴设备新的治疗方法: 化学信息学基因研究: 协作按需分析: 云平台帕金森症是一种越来越常见的神经变异性疾病1百万美国/5百万/全球1年龄超过60岁/10060,000新增无法治愈,药物治疗只能缓解症状目前没有足够测试也没有帕金森症由多巴胺细胞的死亡导致在症状出现时60到 80%早期评价指标的细胞已经死亡面临的挑战没有3-6 个月医生两次探访间隔变化非常慢并且很难检测客观测量平均临床试验样本数 100临床试验费用量级$百万非常少数量的病人对研究

4、做出贡献个病人解决方案: 连续病人监测1佩戴可穿戴2开始应用分析实时监控24x7x365扩展客观数据评价监测运动等级和各项体征 分析了病人全天运动及颤抖状态与药物治疗之间联系性 提高病人活动自主性 利用信号分析追踪颤动频率Intel Confidential药物清单睡眠控制器校准计步运动治疗提醒安全报告客观数据其他报告颤抖可定义其他集成数据采集登录和注册其他数据问题报告状态评分10引入大数据分析科研临床药品1000个以上病人的数据免费利用可穿戴监测利用各种数据管理本地分析云端分析上一次诊断的准确报告疾病观察 / 价值衡量药物效果客观数据采集行为分析异常自动发现24 x 7 监测Intel Co

5、nfidential药品图表：利用药物信息联网分析提高治疗效果6千5百万种药品化合物一些得到研究大部分没有如何填补空白？关键技术：图表分析与机器学习方法图表学习 标签算法Influencers(e.g. centrality, page rank)Relationship strength(eg. shortest paths, edge weights) 环路传播算法 高斯传播算法图片分析Communitycentral influenceImputed features(Inferred belief states,labels, etc) 访问排序 连通性分析 K线分析 聚类算法 三角学

6、型统计Clusters(eg subgraph detection & operations)13面临的挑战建模复杂度网络规模数据融合6千5百万种药物化合物3百20亿种可能的关系多个数据来源多种数据格式Intel Confidential解决方案: 简化.Intel Analytics ToolkitData Scientist & Developer ToolsAnalytics APIs提供一致性接口 :. 数据库转换特性. 图表: 建立, 数据, 分析, 查信. 机器学习和分析Data Wrangling &Feature CreationToolsGraph Analysis &Mac

7、hine LearningAlgorithms一体化编程语言可伸缩的设计可扩展的核心Cloudera (IA Optimized Hadoop & SPARK)IA Optimized Machine LearningHardware (IA)药品图表：公共资源上的化学信息学更少的计算机技术 ,更多的数据分析学 ,更少的时间16基因测序的未来1234病人来访确定治病基因 & 确定分子路径分之治疗 & 伴随诊断及早治疗PRIMARY ANALYSISSECONDARY ANALYSIS, DNA/RNA PIPELINE + MOREPRECISION MEDICINEPredicted Act

8、ionable VariantsData Driven AssociationHCHCHCHCHCHCHCHCHCHCMultiple sampleanalysis starts hereVariantstoreJointgenotypingClinically Actionable VariantsClinical trialsPop/DisstudyIndividualMultiple individualsKnowledge DatabaseData curation1 到 4 天1 到 3 周 小时周 到 月 天月 & 研究目标 一天之内 202017挑战数据分析. 收集和管理分布于各

9、个不同的医疗机构. 受保护的健康信息导致隐私泄露风险. 需要几天甚至几周才能完成. 软件生态环境分裂严重. 大部分没有做定量分析 (实际上是可以而且必须的). 很多机构个人和基础设施费用过高. 临床决策支持系统需要从多个机构集成数据以及实施成果. 原始数据无法被转移. 缺乏标准. 分析所需的公共数据很难被获取，并需要强大的内部IT基础构架支持. 分析相关的运算复杂性及强. 度量和电子病历之间的关联很弱或者不存在.癌症治疗协同工作云CloudFor Public DataCentralPartner3Partner1FunctionWorkfloworchestrationLocalLocalC

10、omputeBig DataLocalBig DataSharedDataLocalComputeSecurity withHarmony PointPartner2LocalBig DataLocalCompute一个 开放 平台, 使区域最佳精准医疗分析成为可能癌症治疗协同工作云关键技术工作流优化以减少数据传输量光多级网加速以及图像管道隐私控制下的数据共享可扩展的基因数据库Using Harmony Point to performjoint computations acrossmultiple sites without givingdata awayUsing new Databas

11、etechnologies like TileDB tostore vast amounts of variantdata and perform in-databasecomputationCentral function sendingquery/compute requests to dataLeveraging advanced andcustomized HW and SWoptimizations按需分析快速的开发整体分析模型以及部署应用从模型到应用 挑战数据信息:孤岛型机器学习一次性的、临时的模型重复的手动任务数据分析:单线程,单节点部署专有或纵向集成方案应用代码:单层架构遗留组

12、件推动数据信息分析到大数据分析目标: 应用程序组装和部署可视化应用程序网关队列队列评价数据流数据处理模型测试和更新数据分析师Intel 分析工具多元存储评价引擎Intel Confidential解决方案 | Discovery Peak 平台Application Layer提供一个基于源代码的PaaS平台及云服务，协助数据分析师或者应用软件开发者，迅速开发和部署基于大数据分析的模型或应用程序，并可以迅速拓展。Domain-specificBuilt-in AppsControllerAppsCatalogsRuntimessDistributed MessagingAnalytics La

13、yerData Science KitAPI ServerDistributed Algorithms & Fast ScoringEnginesData LayerDistributed Processing EnginesKVRDBMSDocColumnGraphDistributed File System平台架构连接器处理机存贮器分析执行环境Message Brokers & QueuesKafka, RabbitMQDistributed stream & batchdataOptimized data storesHDFS, HBase, PostgressSQL,MySQL, R

14、edis, MongoDB,Model deployment, scoring,search, charts, dashboardsSpark, Impala, H2OPolyglot app runtimeenvironmentMQTT, WS, RESTHadoop, Spark, GearPumpPython, R, Java, Scala,GoInfluxDB, Cassandra, etc系统运营者数据分析师应用开发者Cross-cutting system monitoring, Updates, Security reviewResource management, Perfor

15、mance optimizationData prep, wrangling,feature engineering, modeltuningDevelop, test, pushapplications. ManagelifecycleInfrastructure (IaaS)Appliance解决方案 | Discovery Peak 平台Application Layer 虚拟层/实例Built-in AppsControllerDomain-specificAppsCatalogsRuntimes 最大化动态分配资源利用 动态可重复配置连接 减少复杂度sDistributed Mess

16、agingAnalytics LayerData Science KitAPI ServerDistributed Algorithms & Fast ScoringEngines 提高生产率Data LayerDistributed Processing EnginesKVRDBMSDocColumnGraphDistributed File System下一个挑战: 加快技术发展技术快速发展的瓶颈 个人有限的知识和能力 新技术成本 专利权开源的技术方案 基于新经济的贡献水平 知识是新财富 多个贡献者，共同的目标 = 快速、开放地发展Watch https:/ . 克服系统化的挑战，. 增大底层构架的利用率，以及True precision medicine. 在开放的标准和平台下驱动创新.这些技术能使科学家和临床医生创造更多可能，催生更多精准科学成果，而不是对研究加以更多的限制.加速科技进步. 转化成果. 即日交付.28