A scalable, secure, and interoperable platform for deep data-driven health management


Posted: 2021-10-02 19:00:00
The large amount of biomedical data derived from wearable sensors, electronic health records, and molecular profiling (e.g., genomics data) is rapidly transforming our healthcare systems. The increasing scale and scope of biomedical data not only is generating enormous opportunities for improving health outcomes but also raises new challenges ranging from data acquisition and storage to data analysis and utilization. To meet these challenges, we developed the Personal Health Dashboard (PHD), which utilizes state-of-the-art security and scalability technologies to provide an end-to-end solution for big biomedical data analytics. The PHD platform is an open-source software framework that can be easily configured and deployed to any big data health project to store, organize, and process complex biomedical data sets, support real-time data analysis at both the individual level and the cohort level, and ensure participant privacy at every step. In addition to presenting the system, we illustrate the use of the PHD framework for large-scale applications in emerging multi-omics disease studies, such as collecting and visualization of diverse data types (wearable, clinical, omics) at a personal level, investigation of insulin resistance, and an infrastructure for the detection of presymptomatic COVID-19.

参考サイト PubMed: covid-19


Powered by Kreditvergleich


バイオクイックニュース日本語版:COVID-19特集

バイオクイックニュース日本語版
9月 06, 2021 バイオアソシエイツ

COVID-19ウイルスの広範な変異種から防御する抗体を発見。変異種間で変化の少ない受容体結合ドメイン(RBD)を標的としている。

現在のCOVID-19を引き起こすウイルスは、はるか昔の2019年12月に最初に人々を病気にしたウイルスと同じではない。現在流行している亜種の多くは、元のウイルスに基づいて開発された抗体ベースの治療薬の一部に部分的に耐性を持っている。パンデミックが続くと、必然的にさらに多くの亜種が発生し、耐性の問題は大きくなる一方だ。ワシントン大学医学部(セントルイス)の研究者らは、広範囲のウイルス亜種に対して低用量で高い保護効果を示す抗体を発見した。さらに、この抗体は、ウイルスの亜種間でほとんど違いのない部分に結合するため、この…

ゲスト 742人 と メンバー 6人 がオンラインです