Trong những năm gần đây, nền tảng dữ liệu dựa trên mây đã hình thành lại cảnh quan của nghiên cứu y học. Bằng cách cho phép nhiều tổ chức hợp tác trong thời gian thực, chia sẻ dữ liệu lớn, và chạy các phân tích phức tạp mà không cần gánh nặng quản lý cơ sở hạ tầng, các nền tảng này đã trở nên không thể thiếu. Sự biến đổi này đặc biệt quan trọng trong nghiên cứu tiểu đường, nơi mà sự phức tạp của các loại bệnh đòi hỏi sự kết hợp của các loại dữ liệu khác nhau - tổ hợp từ dữ liệu điện tử (ERR) và liên tục giám sát các thiết bị phân tích protein (GM) mà không có trách nhiệm quản lý dữ liệu, di truyền học di truyền và chuyển bệnh nhân. Kết quả là sự chuyển từ các tổ chức riêng biệt, các thông tin có thể tăng tốc độ của các nhà nghiên cứu về các nguồn thông tin, các yếu tố đã được đưa ra các yếu tố có khả năng giải quyết và các yếu tố có tính chất thuyết, và các yếu tố có tính chất thuyết pháp giải thích hợp nhất định hợp nhất, do đó là không thể giải quyết và các dữ liệu có thể giải quyết và các dữ liệu có thể giải quyết được, do

Sự gia tăng tầm quan trọng của việc quan sát đám mây trong cuộc nghiên cứu tiểu đường

Chẩn đoán liên quan đến một nhóm rối loạn chuyển hóa có đặc điểm là tăng cân siêu đường huyết kinh niên. Với tỷ lệ lây lan toàn cầu - hơn 5 triệu người trưởng thành hiện đang sống với tiểu đường, theo tiểu đường quốc tế liên bang - nhu cầu nghiên cứu đa cơ quan không bao giờ cấp bách hơn. Các phương pháp nghiên cứu truyền thống thường xuyên dựa trên máy chủ cục bộ, thông tin bằng phương tiện truyền thông, và chuyển đổi tuần hoàn. Những phương pháp này được đưa ra để tìm hiểu về bệnh tiểu đường, dữ liệu mâu thuẫn, và phiên bản điều khiển. Các nền tảng dựa trên các vấn đề này giải quyết các chai này bằng cách cung cấp thông tin thống nhất từ các nguồn tài liệu đa dạng, có thể được lưu trữ tại các cơ sở dữ liệu khác nhau và phân tích như thế. [T]

Cơ sở hạ tầng đám mây cũng hỗ trợ xu hướng ngày càng tăng của "dữ liệu lớn" trong nghiên cứu tiểu đường. Nghiên cứu như việc khám phá trí tuệ nhân tạo để dự đoán loại 2 tiểu đường minh họa cách máy tính đám mây cung cấp năng lượng cần thiết cho các thuật toán phức tạp-- mô hình học máy cần thiết để đào tạo hàng triệu điểm dữ liệu. Hơn nữa, khả năng quay máy ảo với hàng trăm lõi trên nhu cầu có nghĩa là các nhà nghiên cứu không cần đầu tư vào phần cứng trước. Tính đàn hồi này là thiết yếu cho các dự án có tính dao động, như là sự kết hợp giữa các nghiên cứu bộ gen (GAS) hoặc dài hơn nữa, khả năng giám sát dữ liệu mật độ phân tích dữ liệu mật độ phân tích của hệ thống. Khi dữ liệu tăng trưởng, các tập tin tăng và các tập hợp năng lưu trữ có thể được đảm bảo có khả năng tích mà không cần phải tiếp tục nghiên cứu.

Lợi thế của các nền tảng mây trong nghiên cứu tiểu đường

Chia sẻ dữ liệu và hợp tác

Một trong những ưu điểm chính là sự dễ dàng của việc chia sẻ dữ liệu qua các tổ chức. Các nhà nghiên cứu từ các bệnh viện, đại học và trung tâm nghiên cứu có thể truy cập và đóng góp vào cơ sở dữ liệu tập trung. Tính năng này giảm sự cố gắng tập trung và khuyến khích một nền văn hóa hợp tác nơi có thể được kiểm tra và xây dựng nhanh chóng. Thí dụ, [FLT: 0] Trung tâm nghiên cứu sức khỏe [FL: 1]. Tính năng đa phân tích (FL:1], thử nghiệm đa tiêu chuẩn) bằng cách sử dụng dữ liệu dựa trên các điểm tập trung đám mây, cho phép tìm kiếm dữ liệu thực và kết quả tìm kiếm kết quả. Tính năng này đã được sử dụng trong các thử nghiệm kiểu tiểu đường dẫn tiểu đường và các hệ thống thử nghiệm nhân tạo bên ngoài. Một nền tảng quan sát cho phép các nhà nghiên cứu, các tập hợp các dữ liệu có khả năng nhận dạng tập hợp ít có khả năng nhận diện các dữ liệu và các tập hợp nhỏ, có thể nhận diện một tập tin không thể nhìn thấy được.

Phân tích và thấu hiểu thời gian thực

Trong các cuộc thử nghiệm và nghiên cứu quan sát, dữ liệu có thể truyền trực tiếp từ các thiết bị thí dụ như máy bơm insulin, máy theo dõi chất béo, và bộ theo dõi tập trung - đến mây, nơi bảng điều khiển cập nhật ngay lập tức. Tính năng này cho phép các nhà nghiên cứu phát hiện các xu hướng sớm, điều chỉnh thông số, và thậm chí thực hiện thiết kế thử thích nghi. Ví dụ, nếu tín hiệu an toàn xuất hiện trong một cánh tay của nghiên cứu, hệ thống dựa trên mây có thể cảnh báo an toàn bảng kiểm tra ngay lập tức, có khả năng giảm nguy cơ của bệnh nhân. Khả năng hiểu biết nhanh hơn về tốc độ của thế hệ có thể cạo bỏ các nghiên cứu dòng thời gian truyền thống, không cần thiết bị khóa hay các nhà nghiên cứu thêm để tìm kiếm thông tin hay giải quyết.

Khả năng tính toán cho việc nghiên cứu lâu dài

Các nền tảng đám mây vốn có thể tăng số lượng, xử lý hàng tỉ điểm dữ liệu mà không bị thoái hóa. khi sóng dữ liệu mới đến từ kiểm tra dữ liệu hàng năm, hoặc bộ phận giám sát liên tục, hoặc mẫu sinh vật ngân hàng có thể được mở rộng, và tính toán có thể tăng cường cho các phân tích phức tạp như GWA hoặc nghiên cứu sâu về dự đoán biến đổi.

Sự hữu dụng và sự quản lý tốn kém, cũng như sự làm báp têm của tài nguyên

Bằng cách chia sẻ cơ sở hạ tầng qua nhiều dự án và tổ chức, nền tảng phân tích giảm đáng kể. Thay vì mỗi tổ chức bảo trì một trung tâm máy tính có hiệu quả cao, các nhà cung cấp dịch vụ cho các nguồn tài nguyên họ tiêu dùng. Mô hình trả lương như bạn, có thể tiếp cận để nâng cao các hệ thống tính toán tạm thời, cho phép các phòng thí nghiệm và các tổ chức nhỏ hơn trong các thiết lập hạn chế tài nguyên để tham gia vào các nghiên cứu tiên tiến trình nghiên cứu. Nhiều nhà cung cấp mây cung cấp hỗ trợ và giảm giá trị cho các nghiên cứu nghiên cứu, các rào cản tăng giá trị hơn. Hơn nữa, khả năng xoay các cụm tính toán tạm thời có nghĩa là tính toán ngắn hạn, tính toán (những công việc này có thể được đào tạo trong khi máy tính toán theo hướng dẫn sử dụng) không cần thiết. Tính toán tiền tệ hơn là các nhà nghiên cứu có thể thực hiện chi phí cao hơn thế hệ thống có thể thực hiện chi phí cho phép và các nhà nghiên cứu về mặt tiền tệ hơn thế hệ.

Công nghệ tạo năng lượng cho công nghệ đám mây

Nền tảng mây Google (GCP)

Google Cloud cung cấp các giải pháp chăm sóc sức khỏe đặc biệt và sinh học, bao gồm các giải pháp chăm sóc sức khỏe, bao gồm các dữ liệu Health Care API, có thể hấp thụ dữ liệu trong định dạng FHIR, và các công cụ như Vertex Al để học máy. Nó cung cấp dữ liệu phân tích mạnh [FL: 1], như là BigQuery, cho phép các nhà nghiên cứu truy vấn truy vấn thông tin trong giây với tính năng lượng thấp. Việc tích hợp các công nghệ bảo mật của GCPPP với các dịch vụ chăm sóc sức khỏe của H7, bao gồm [FT: 0] Sự hỗ trợ [FT: 0] [FL: 0] [FL: 1], hoặc dữ liệu lâm sàng], làm cho phép nó được tin được tin cậy để xử lý thông tin được bảo vệ. Đối với việc nghiên cứu về bệnh nhân, cho phép kết quả của bệnh nhân, nghiên cứu về u tiểu đường dẫn xuất huyết tuyến, kết quả của các công nghệ cao, kết quả của bệnh nhân và kết quả của bệnh nhân là hệ thống giáo dục, và kết quả của bệnh nhân, kết quả của bệnh nhân, và các bệnh nhân là

Dịch vụ mạng Amazon (AWS)

AWS cung cấp một loạt các dịch vụ toàn diện cho phân tích dữ liệu lớn, bao gồm Amazon S3 để lưu trữ, Amazon EMR để xử lý công việc của Spark, và SageMaker cho việc xây dựng máy học mô hình. AWS cũng cung cấp dịch vụ xây dựng mục đích như Amazon HealthLake, mà sử dụng máy học tập để chuẩn hóa và lưu trữ dữ liệu sức khỏe trong định dạng FHIR-plient. Nhiều trung tâm y tế sử dụng các trung tâm y tế AWS để tạo ra các môi trường nghiên cứu chung với các quy định như là HIPA, GDP, và FedP. Khả năng thiết lập hồ trên S3, kết hợp với các dữ liệu hỗ trợ hỗ trợ các dữ liệu bảo mật, cho phép sử dụng để sử dụng các mạng an ninh để sử dụng.

Microsoft Azure

Azure tích hợp với các công cụ nghiên cứu được sử dụng rộng rãi như sách chép tay Jupyter và cung cấp Azure Synapse Analyics cho dữ liệu lớn. Nó là Azure API cho FHIR các dữ liệu sức khỏe tương tác với nhau. Hơn nữa, khả năng quản lý bản sắc mạnh mẽ của Azuure và điều khiển theo vai trò làm cho dễ dàng hơn để quản lý sự cho phép qua các tổ chức phụ của các tổ chức. Azure Machine học tạo điều kiện phát triển dự đoán, như dự đoán tái tiến trình lão hoá tiểu học, quản lý các cụm và tự động.

Nền tảng con khác

Bên ngoài ba nền tảng chính , như [FBKKK [FLT:]] [FLT:] Bản sao [FLT:] [FLT:]] [FLT:] đang thu thập các thông tin về nghiên cứu. Bông tuyết-nrake] cho phép chia sẻ dữ liệu bảo mật không sao chép dữ liệu (FLTTTTT:] và [Flix] cho phép các nhà nghiên cứu về sức khỏe đa dạng. Đối với các nhà nghiên cứu về các yếu tố di truyền học: [FTK], v. d. d. [F.: Để phân tích các yếu tố di truyền học, các yếu tố di truyền học [F.T.T]: yếu tố phức tạp [F.K], v.

Làm thế nào các nền tảng mây giúp cho việc phối hợp dữ liệu

Một trong những thách thức dai dẳng nhất trong nghiên cứu tiểu đường đa sắc thể là sự biến đổi dữ liệu. Các bệnh viện và phòng khám khác nhau sử dụng hệ thống ghi chép điện tử khác nhau, tiêu chuẩn mã hóa (v. d., ICD-10, SNOMDDDED), và các giao thức dữ liệu. Các nền tảng cho mây giúp chuyển đổi dữ liệu khác nhau thành mô hình dữ liệu chung, chẳng hạn như hệ thống kết hợp y học sinh vật lý, kết hợp dữ liệu chung (EPMM) hoặc FIRH. Các đường dẫn phụ thuộc vào các công cụ dựa trên địa lý Apache Spark, Cloud, hoặc GWute, có thể chuyển đổi dữ liệu thông tin và tải thông tin vào định dạng chuẩn này. Một khi các nhà nghiên cứu nghiên cứu y khoa học có thể tự động kết hợp với nhau với các dữ liệu có thể truy cập dữ liệu thô, trong khi các tập đoàn vi mô phỏng dữ liệu có thể được xác định dạng ảo. Ví dụ này được báo là có thể kết hợp với các tập hợp với nhau.

Thử thách và tinh thần khích lệ

Sự riêng tư và sự cân đối về dữ liệu

Bảo vệ tính bí mật của bệnh nhân là quan trọng nhất trong nghiên cứu tiểu đường, thường bao gồm dữ liệu sức khỏe nhạy cảm bao gồm giám sát liên tục của hệ thống này, bản ghi insulin và thông tin di truyền. Các quy định như HIPAA trong Hoa Kỳ và GDPR ở châu Âu áp đặt các yêu cầu nghiêm ngặt về lưu trữ dữ liệu, truyền tải và truy cập. Các nhà cung cấp các nhà cung cấp các giá trị cao hơn nữa đã đáp ứng bằng cách cung cấp dịch vụ hỗ trợ dịch vụ hô hấp dẫn, các hợp lệ kinh doanh (BAAAAAAAAAA), và mã hóa dữ liệu tại thời điểm còn lại và trong giao thông. Các nhà nghiên cứu cũng phải thực hiện các công cụ phân hủy dữ liệu không xác định rõ ràng như việc chuyển ngày tháng trực tiếp, và thêm các giá trị tính toán học để áp dụng hợp lệ hoá tính toán học và kiểm soát nghiêm ngặt để truy cập vào cơ sở dữ liệu. Trong đó, bao gồm nhiều thiết lập cơ sở dữ liệu có nhiều thiết lập cấu hình ảnh bảo mật thiết lập tập hợp lệ, các thiết lập tập hợp lệ.

Tiêu chuẩn hóa dữ liệu và khả năng giao thoa

Định dạng dữ liệu mang tính di truyền trên khắp các cơ quan gây ra một thách thức đáng kể. Để phân tích qua các cơ quan, dữ liệu phải được hòa hợp với các tiêu chuẩn chung như OMOP CDM hay FHIR. Nền tảng đám mây có thể tạo điều kiện cho việc chuyển đổi dữ liệu và công cụ để lập bản đồ cho các tiêu chuẩn này. Ví dụ, các dữ liệu này thường tạo ra các nhóm hợp pháp hóa đám mây để xử lý các trường hợp bản đồ và các công cụ định vị.

Name

Quản lý quyền truy cập dựa trên tính chất (ABAC), cho phép nhà quản trị xác định chính xác ai có thể đọc, viết, hoặc phân tích mỗi bộ dữ liệu. Các bản ghi kiểm tra đa năng giúp ngăn chặn truy cập trái phép và cung cấp khả năng kiểm tra dữ liệu. Các hồ sơ kiểm tra thường xuyên và theo khuôn khổ như Nip- 553 được khuyến khích. Để nghiên cứu, tìm kiếm dữ liệu, nơi mà có thể tiếp tục tại cơ sở dữ liệu, dàn xếp có thể truy cập dữ liệu thô mà không cần truy cập dữ liệu thô.

Sở hữu tài sản trí tuệ và dữ liệu

Nghiên cứu hợp tác thường gây ra những câu hỏi về sở hữu dữ liệu và quyền sở hữu trí tuệ. Nền tảng của đám mây không tự giải quyết các vấn đề pháp lý này, nhưng họ có thể hỗ trợ chúng thông qua các tính năng như phân chia dữ liệu và theo dõi sử dụng. Rõ ràng thỏa thuận ở đầu của sự hợp tác là rất quan trọng để tránh tranh chấp sau này. Nhiều nghiên cứu liên kết phụ lục chấp chấp chấp nhận một dữ liệu kết hợp mà xác định những người nhập dữ liệu (như thống kê hay mô hình đào tạo) và cách sử dụng chúng. Việc đăng nhập và phiên bản dựa trên mây cung cấp một hồ sơ không thay đổi dữ liệu truy cập và phân tích có ích trong việc xác nhận quyền sở hữu.

Các ứng dụng và nghiên cứu trường hợp trên thế giới

Chương trình nghiên cứu của tất cả chúng ta

Mặc dù không chỉ tập trung vào tiểu đường, nhưng hệ thống NH [FLT: 0] Tất cả chúng ta đều dùng nền tảng dựa trên mây để lưu trữ và phân tích dữ liệu sức khỏe từ hơn một triệu người tham gia. Các nhà nghiên cứu có thể truy cập vào hệ thống dữ liệu để nghiên cứu tiểu đường, yếu tố gây nguy hiểm di truyền, và sự khác biệt về sức khỏe. Cơ sở tầng lớp đám mây giúp đảm bảo, kiểm soát được sự chia sẻ rộng lớn này trong cộng đồng nghiên cứu. Bằng cách sử dụng hệ thống thông tin hộ chiếu, tất cả chúng tôi cho phép phân tích dữ liệu qua một công việc dựa trên mây mà không cần tải dữ liệu, trong khi đang bảo vệ tính riêng tư liệu sâu sắc của khoa học.

Thử nghiệm đa khoa cho dạng 1 tiểu đường

Trong loại 1 tiểu đường, Trung tâm Nghiên cứu Sức khỏe ) thử nghiệm đa trung tâm bằng cách lấy dữ liệu dựa trên mây. Việc giám sát thời gian thực chất và kết quả bệnh nhân cho phép nhận diện nhanh hơn các tín hiệu an toàn hoặc xu hướng hiệu quả, cải tiến hiệu suất thử nghiệm. Ví dụ, trong một thử nghiệm gần đây của hệ thống phân phối insulin, dữ liệu từ hàng trăm người tham gia đã được luồng đến một cơ sở dữ liệu, nơi mà nó được tự động làm sạch và ghi điểm. Nhóm này cho phép phát hiện thiết bị trục trặc trong vòng vài ngày, thay vì giám sát các cuộc viếng thăm nơi Mạng có thể xảy ra vài tuần sau đó.

Consortia quốc tế cho tiểu đường

Dự án như Dự án « Sáng kiến gen di truyền ) dựa vào sự kết hợp đám mây để kết hợp dữ liệu liên kết giữa bộ gen từ các tổ chức trên toàn cầu. Bằng cách lưu trữ các kiểu gen thô và kiểu pinotes trong kho đám mây được kiểm soát [FLT: 1], các nhà nghiên cứu có thể thực hiện mega-nalys mà không thể đăng nhập với hệ thống địa phương. Đám mây cũng cho phép tái thiết lại khả năng nghiên cứu: phân tích và lưu trữ được gói như hộp chứa (Docker) và có thể được chạy lại bởi bất kỳ kết quả hợp tác viên nào, có tính chất trong suốt và chắc chắn.

Hướng tương lai: AI, Federated learning, và phối hợp toàn cầu

Kiến thức trí tuệ nhân tạo và máy móc

Các nền tảng của mây cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết cho việc đào tạo các mô hình AI phức tạp như mạng lưới thần kinh sâu dự đoán bệnh tiểu đường từ các hình ảnh võng mạc, mô hình dự đoán các sự kiện hạ đường cong bằng cách sử dụng dữ liệu CGM và hoạt động, hoặc mô hình mà insulin tối ưu hóa. Khi các công cụ Azurec giảm thiểu và các công cụ AI trở nên dễ tiếp cận hơn, các mô hình này có thể được triển khai trong các thiết lập lâm sàng để hỗ trợ việc đưa ra quyết định. Khả năng điều chỉnh lại các mô hình dữ liệu mới từ nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau cải tiến tính chính xác và tính năng đại khái quát. Các dịch vụ AI dựa trên Google CloudM, AzL, Azuretive, và Amazon Siretive, và làm cho phép các nhóm tự động cơ sở dữ liệu tăng cường độ chuyên gia để dự đoán kết quả của đường dẫn sâu sắc.

Học cách bảo tồn quyền riêng tư

Một phương pháp hứa hẹn để vượt qua các thách thức về việc học tập về dữ liệu cá nhân được giáo dục, nơi mà các mô hình máy học tập được đào tạo qua các nguồn dữ liệu phân loại mà không chuyển đổi dữ liệu thô. Nền tảng đám mây có thể sắp xếp cho phép sử dụng các dữ liệu lớn, đa dạng trong khi duy trì sự trao đổi giữa các nút liên kết. Ví dụ, mô hình dự đoán bệnh tiểu đường đã được báo cáo trong dự đoán, và phương pháp tiếp cận được dự đoán trong nhiều dữ liệu chuẩn bị để đối mặt với các dữ liệu.

Sự hợp tác toàn cầu

Các môi trường đám mây có thể hỗ trợ các nguồn giáo dục, các đường dẫn phân tích chuẩn, và các thiết lập chuẩn, khuyến khích khả năng xây dựng và tham gia công suất công suất cao và cân bằng. Các thiết lập như [FLT: 0] Di dân (FLLSSGB) Mạng nghiên cứu [FL:1) đang điều khiển các nguồn tài nguyên giáo dục, đường dẫn phân tích hóa, và tăng tốc độ để bảo đảm hiệu quả hơn trong việc bảo hiệu quả quản lý và hiệu quả hơn. Bằng cách cung cấp tính năng tăng tiền công trạng và tính toán thấp cho các nhà cung cấp các vùng có tiền mặt, hỗ trợ các nhà cung cấp các đám mây, cũng giúp đỡ chơi các cấp cấp cấp cấp cấp cấp cấp cấp cấp cấp dịch vụ đám mây, và tìm kiếm thông tin đa dạng đám mây.

Những thực hành tốt nhất cho các dữ liệu nghiên cứu về mây

Để tối đa hóa lợi ích của nền tảng mây, mạng nghiên cứu tiểu đường nên áp dụng một số cách tốt nhất. Thứ nhất, thiết lập một ủy ban quản lý dữ liệu gồm có đại diện từ tất cả các tổ chức tham gia để xác định định định định định định định nghĩa dữ liệu, ngưỡng chất lượng và các chính sách truy cập. Thứ hai, sử dụng một cấu trúc đa thức: lưu trữ, xử lý và trình bày để đảm bảo tính hiệu chỉnh trên môi trường khác nhau. Thứ ba, thực hiện kiểm tra tự động hóa dữ liệu hợp lệ tại điểm hấp thụ để phát hiện lỗi trước. Thứ tư, sử dụng công cụ này để kiểm tra lại các bước cần thiết để kiểm tra lại dữ liệu, và phân tích lại dữ liệu cần thiết cho việc chuyển đổi, và phân tích các bước cần thiết trong tương lai.

Kết luận, nền tảng dữ liệu dựa trên mây đã trở nên cần thiết cho nghiên cứu tiểu đường hợp tác. họ phá vỡ rào cản các tổ chức, cho phép phân tích thời gian thực, và quy mô để đáp ứng các tập dữ liệu khổng lồ mà các nghiên cứu hiện đại tạo ra. trong khi thách thức như sự riêng tư, tiêu chuẩn hóa và quyền kiểm soát truy cập đòi hỏi sự chú ý cẩn thận, những lợi ích vượt xa các rào cản. như công nghệ như Al và nuôi dưỡng sự học tập thành thục, đám mây sẽ tiếp tục phục vụ như là xương sống của một nghiên cứu liên kết nối toàn cầu nhắm đến sự hiểu biết và chinh phục tiểu đường. con đường phía trước là rõ ràng: bao gồm các cơ sở hạ tầng hầm, đầu tư dữ liệu trong việc đầu tư dữ liệu, đầu tư vào sự gây hại và thúc đẩy một nền văn hóa khoa học, sự hợp tác, sự hợp tác.