本投稿はDatabricksとwisecube.aiの共同によるものです。創業者のVishnu Vettrivel、プリンシパル・データサイエンティストのAlex Thomasへの貢献に感謝します。 Original Blog : Building a Life Sciences Knowledge Graph with a Data Lake 翻訳 : motokazu.ishikawa 製薬企業は世界の最も深刻な疾患のいくつかに対して、画期的な医薬品を発見し開発し市販します。研究開発におけるデータドリブンなアプローチは創薬とともに治験での安全管理の成功率も改善します。しかしながら、この改革における主要な障害は、新しいデータが増加するペースに、科学的な情報を全て活用する能力が追いつかないということです。 研究開発のデータはしばしば何百万のデータポイントと何千のデータソースから生じます。これには、ゲノミクスやプロテオミクスのようなハイスループットな技術、利用が増加している電子健康記録(EHR)、その他のデジタルデ

このブログで参照しているソリューションアクセラレータのノートブックは、 オンライン でご参照いただくか、ノートブックを ダウンロード してお使いの Databricks アカウントにインポートすることで、すぐにご利用いただけます。 米国における 死亡原因 および疾病原因の第 1 位は悪性腫瘍（がん）です。その数は驚異的で、今年、米国では新たに診断される がん患者は約 200 万人 になると予想されています。また、米国における医療費は、悪性腫瘍（がん）に関連するものが大部分を占めており、その額は、2020 年で 2,000 億ドルを超えると推定されています。このため、バイオ医薬品業界では、がん治療のための創薬に特に注力しています。2019 年、2020 年だけでも、FDA によって およそ...

患者 1 人に対して 年間およそ 80 MB の医療データ が生成されるといわれています。数千人規模の患者の生涯に換算すると、貴重な知見の源となるペタバイト級の患者データが生成されることになります。膨大なデータから知見を抽出することで、臨床業務の効率化、創薬研究の加速、患者の転帰の改善が図れます。これを可能にするためには、データを収集するだけでなく、準備段階として、データの前処理が必要です。ダウンストリームの分析や AI で利用できるよう、収集したデータのクリーニングや構造化を行います。ヘルスケア・ライフサイエンス組織のほとんどが、この準備段階に多大な時間を消費しているのが実情です。 業界におけるデータ分析の課題 ヘルスケア・ライフサイエンス業界の組織が抱える、データ準備、分析、AI における課題には数多くの理由が存在しますが、そのほとんどは、データウェアハウス（DWH）上に構築されたレガシーなデータアーキテクチャへの投資に関係するものです。この業界における 4 つの主要な課題は次のとおりです。 課題 1 - ボ

This is a co-authored post written in collaboration with Moritz Steller, AI Evangelist, at John Snow Labs. Don't miss our virtual workshop, Extract...