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它的可扩展性满足了快速获取临床信息的要求

在医学史上,最激动人心的创新之一是精准医疗,即利用个人基因组分子信息进行个性化治疗,以获得更好的疗效。精准医疗的前景不仅对患者来说是鼓舞人心的,而且对前卫的医疗机构来说也是一个很好的机会。

但不是所有人都为将来做好了准备。尽管基因组数据集的规模大约每八个月翻一番,但是许多机构仍然只依靠少数几位临床遗传学家与陈旧的计算基础设施来分析这些数据。这是一个严重的瓶颈,阻碍了精准医疗的大众化。

为将精准医疗用于拯救更多患者的生命,医疗机构需获得更快、更准确、成本更低的基因组检测技术。

“数分钟”取代“数月”

人工智能 (AI) 在这方面的作用。新一代的机器辅助基因组学科分析能够使专家自动整理大量的数据,并以惊人的速度和准确性将其转化为有意义的见解。人工智能的这些进展正在改变生物信息学领域,尤其是当通过英特尔可扩展系统框架与具突破性的高性能计算相结合的时候。

不需再花费数周或数月的时间去了解患者独特的基因信息。由下一代硬件驱动的人工智能,几分钟就能从海量数据中提取出有用信息。“在实践中,自动化意味着检测分析可以更快开始,因此医务人员可以在更短的时间内获取结果,” Ramon Felciano 说道,。“自动化还能进行大量的检测,而不必雇佣数百名依靠人工阅读报告并完成文献搜索的临床遗传学家和分子病理学家。”

赋予员工“超能力”

这些新技术并不能代替人类的判断。相反,作为一种支持系统,它们能使最耗时的、机械化的数据分析实现自动化,使现有员工的工作更有价值、更有效率。其结果是成为混合诊断过程,将复杂的生物信息学技术和先进算法与人类的专业知识相结合。

QIAGEN 生物信息学和英特尔共同创造了一个系统,赋予人类专家“超级诊断能力”,使他们能够提供比单纯依靠人类认知能力更快速、更全面的临床信息。在某些情况下,这意味着临床实验室人员的工作效率可以提高 四倍, Felciano 说。

该方法的好处已经得到验证。在哥本哈根的基因组医学中心 (the Center for Genomic Medicine) 与癌症患者共事的生物化学家 Lars Joensen 博士说,由于该技术极大地提高了分析速度,人工智能助力诊断对个性化治疗的价值是巨大的。“从样本到结果,我们共花了五天时间,”Joensen 说。

推动医疗进步

QIAGEN 生物信息学和英特尔是主导推动下一代测序数据分析实现自动化的关键。通过将 QIAGEN 在基因组学方面独一无二的专长与英特尔尖端的医疗技术相结合,两家公司正在突破基因测试的关键瓶颈。

请考虑 QIAGEN 临床见解,它由英特尔的可扩展系统框架提供技术支持。英特尔 SSF 兼具速度和可扩展性,能使下一代测序成本更低,特别是在临床应用上。英特尔 SSF 所提供的计算能力对实验室影响深远,它快速、准确地处理大量患者数据的能力不仅扫除了临床阻碍,也减轻了患者经济负担。

QIAGEN 生物信息学和英特尔进行了所有权总成本 (TCO) 分析,将商业化 QIAGEN 解决方案与等效的开放资源替代方案进行了比较。根据 TCO 结果,保守估计 QIAGEN/英特尔 SSF 解决方案四年可以减少所有权总成本 达130万美元

不仅仅是成本削减值得关注。通过与英特尔合作,QIAGEN 创建了一个端到端解决方案,包含快速和节约成本的设置。因此,不需要为临床实验室配备专门的技术专家充分发挥解决方案的潜力。

下一代保健

随着与医学诊断相关的医疗和生物数据量增长,对辅助系统的需求也会增加,以帮助研究人员、医生和患者对数据的理解。

在医学进步方面,几乎没有能与精准医疗的前景相媲美的,而 QIAGEN 基于人工智能的诊断工具(由Intel’s Scalable Solution Framework(英特尔可扩展解决方案框架)提供技术支持)正走在这条道路的最前沿。通过将人工智能的速度与人类专业知识的可靠性结合起来,这些先进的系统可以为任何机构提供必要的工具,以加快诊断医学下一代测序的步伐和扩展。

“随着基因组测序需求的增加,需处理、存储和管理的数据量也在增加,”英特尔全球健康与生命科学总经理 Jennifer Esposito 说。随着精准医疗领域的扩张,围绕大数据的挑战只会持续增加。“工欲善其事必先利其器”,任何人想在工作领域占有一席之地,得先选择合适的工具。