Breakthrough Knowledge of DiseaseJu

Breakthrough Knowledge of Disease

Just as our nation looked in awe of Neil Armstrong’s walk on the moon, the dream of space exploration became a reality. Today we are looking at huge volumes of digital data to extract knowledge and insights about disease and treatment. By huge, we mean a terabyte or even larger, moving towards a petabyte (a thousand terabytes) of data. Within less than year of the National Institutes of Health receiving $200 million in funding for the International 1000 Genomes Project, researchers were able to validate a scientific discovery related to Alzheimer’s disease. This “big data” project is expected to contain the world’s largest set of data on human genetic variation, and aims to sequence the entire genome of 2,600 people from around the world. The data is supported by a cloud storage system hosted by Amazon Web Services. A cloud up in sky? Not exactly, the data is on hundreds of remote servers in off-site data centers. With the genomic data publicly available to researchers on the cloud, a huge benefit is that information can be retrieved quickly and inexpensively. The AWS “big data cloud” is beginning to show signs of its true potential as biomedical data from genomics, imaging and electronic health records continues to grow. This past summer, Dr. Stephen Sherry, Chief of the National Center Biotechnology Information, was able to confirm a recent discovery of a rare genetic mutation that may offer protection against Alzheimer’s disease. For 2013, NIH continues to promote innovative health informatics and in addition, seeks to hire a new Data Scientist.

It’s All About the Patient and Spend

The hospitals and the insurance companies are finally putting on their moon boots on and taking their first steps together into uncharted Big Data territory. Last week, the Mayo Clinic and Optum, the health IT unit of UnitedHealth, announced they will share 5 million clinical records covering 15 years of medical treatments and claims data on 100 million patients going back 20 years. So far the Mayo-Optum “big data” project is the largest joint effort to fully understand the healthcare delivery system, with a focus on answer big healthcare questions on best practices, better patient care and affordable cost. Unlike other large healthcare organizations, Optum and the Mayo Clinic will publicly release all results to benefit patients everywhere. Retrospective-longitudinal data tracks pre and post hospitalizations, and is pivotal for studying high cost conditions such as congestive heart failure. What is truly exciting is that such information story boards the patient care processes and disease triggers enabling researchers to understand why heart failure patients are readmitted. Claims data tracks encounter-level activity such as what has been done to the patient and where have they gone for care, whereas clinical data is good for tracking the outcomes of those encounters such as what is the condition of the patient and what has been the result of the encounters. Several research goals include finding optimal treatment protocols, studying variations in care and examining different patient care programs. Also high on the list is cost effectiveness of medical devices, Hepatitis C detection and understanding health disparities among the elderly.

結果 (英文) 1:

突破性的疾病知识

只是看着我们的国家敬畏的尼尔·阿姆斯特朗在月球上行走，太空探索的梦想变成了现实。今天，我们正在寻找在数量巨大的数字数据提取有关疾病和治疗的知识和见解。是巨大的，我们的意思是TB级，甚至更大，走向PB级（一千万亿字节）的数据。在低于年美国国立卫生研究院获得2亿美元的资金，为国际千人基因组计划的时间内，研究人员能够验证一个科学的发现与阿尔茨海默氏症相关的。这个“大数据”的项目包含世界上最大的人类遗传变异数据，预计的目标是2的全基因组序列，来自世界各地的600人。主办的亚马逊网络服务的云存储系统的数据支持。在天空中的云？不完全的数据是数百个在异地数据中心的远程服务器上。与基因组的研究人员在云上的数据公开，一个巨大的好处是，信息可以快速，低成本地进行检索。AWS的“大数据云”的迹象，其真正的潜力开始显现，生物医学基因组学，影像学和电子健康记录的数据不断增长。过去的这个夏天，博士。斯蒂芬的雪利酒，首席国家中心生物技术信息，能确认最近发现一种罕见的遗传突变，可以提供对阿尔茨海默氏病的保护。在2013年，美国国立卫生研究院将继续推动创新的健康信息学和此外，寻求聘请一个新的数据科学家。

它的所有有关病人和花

在医院和保险公司是终于把他们的月球靴上，并综合他们的第一个步骤到未知的大数据领土。最后一周内，梅奥诊所和optum的，医疗单位美国联合，宣布，他们将分享500万占地15多年的医疗和索赔数据可以追溯到20年前的100万患者的临床记录。到目前为止，梅奥optum“大数据”项目是最大的共同努力，充分认识医疗服务体系，与一家专注于大医疗问题的答案的最佳实践，更好地照顾病人和负担得起的成本。与其他大型医疗机构不同的是，optum和梅奥诊所将公布所有结果到处患者受益。回顾性纵向数据跟踪前，后住院，学习成本高的条件，如充血性心脏衰竭的关键。什么是真正令人兴奋的是，这些信息使研究人员能够明白，为什么心脏衰竭的病人再次入院病人护理过程和疾病引发的故事板。索赔数据轨道的遭遇级的活动，如什么已经做了的病人和照顾他们到哪里去了，而临床数据跟踪这些交流活动的成果，如什么是好是患者的病情和的遭遇了什么样的结果。几个研究目标包括寻找最佳的治疗方案，在照顾学习差异，研究不同病人的护理计划。名单上的成本效益的医疗器械也高，丙型肝炎的检测和了解的健康差距，尤其是老人。

結果 (英文) 2:

疾病

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老人。