Biowissenschaften
Data Analytics and Machine Learning for the Life Sciences Industry
Harness the power of big data and AI to accelerate R&D in the life sciences industry
Smarter Drug Development with Data Analytics and AI
Enable life sciences companies to leverage data analytics, machine learning and AIto improve therapeutics while reducing costs — powered by the Databricks Unified Data Analytics Platform.
Genomik und Arzneimittelforschung
Beschleunigen Sie die Medikamentenentwicklung und verbessern Sie die Retargeting-Bemühungen, indem Sie große Kohorten von DNA-Sequenzdaten zusammen mit anderen biomedizinischen und bildgebenden Datensätzen verarbeiten und analysieren.
Beweise aus der realen Welt
Erstellen Sie Machine Learning Modelle auf der Grundlage verschiedener Datensätze aus der realen Welt, um das Studiendesign, die Identifizierung von Krankheiten, die Einhaltung von Medikamenten und viele andere Anwendungsfälle zu verbessern.
Kommerzielle Analytics
Steigern Sie die Marketing- und Vertriebseffektivität mit sehr gezielten Verordner- und Patientenprogrammen durch Machine Learning und Predictive Analytics.
Discovering New Treatments with Data Analytics and AI
Regeneron Accelerates Drug Discovery with Genomic Insights at Population Scale
Extracting Real-world Insights from Population-scale Clinical Data
Learn how Prognos built ML pipelines on 25 billion clinical lab records with Databricks, Apache Spark™ and AWS
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Vorhersage von Krankheitsrisiken mit Deep Learning von medizinischen Bildern
Erfahren Sie, wie Human Longevity Inc, ein führendes Unternehmen im Bereich der medizinischen Bildgebung und Genomik, mit Databricks, Spark und MLFlow eine umfassende Imaging-Datenbank mit 14.000 de-identifizierten Personen aufbaut und eine agile Umgebung für Machine Learning ermöglicht.
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Copay Anomalie-Erkennung bei McKesson mit Azure Databricks
Sehen Sie sich diesen Vortrag von Spark + AI Summit an und erfahren Sie, wie die Daten- und Analyseteams von McKesson Azure Databricks, Apache Spark und Machine Learning einsetzen, um Schadensfalldaten zu analysieren und Copay-Anomalien zu erkennen.
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Beschleunigung der Genomforschung im Biobank-Scale
Erfahren Sie, wie Regeneron eine der weltweit größten Genetik-Datenbanken auf Basis von Apache Spark™, Databricks und AWS aufgebaut hat, zusammen mit einer Live-Demo eines ML-Modells für genomweites Krankheitsrisiko-Scoring.
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Automatisierte Überwachung von medizinischen Produktdaten mit Machine Learning
Erfahren Sie, wie Regeneron eine der weltweit größten Genetik-Datenbanken auf Basis von Apache Spark™, Databricks und AWS aufgebaut hat, zusammen mit einer Live-Demo eines ML-Modells für genomweites Krankheitsrisiko-Scoring.
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Real-World Evidence Analytics at Scale
Learn how to accelerate drug development and improve healthcare delivery with a unified approach to analyzing population-scale real-world data.
Download Now„Dank der Databricks Unified Analytics-Plattform kann jeder in unserem integrierten Medikamentenentwicklungsprozess – vom medizinischen Wissenschaftler, bis hin zum Computerbiologen – leicht auf alle Daten zugreifen, sie analysieren und Erkenntnisse aus ihnen gewinnen.“Fallstudie lesen
Jeffrey Reid, PhD, Head of Genome Informatics, Regeneron
