iASiS：面向个体化医疗的异构大数据分析

IASIS 项目的愿景是将迎临我们的大生物医学数据浪潮转化为面向决策者的可行动知识。这通过整合来自不同来源的数据（包括基因组学、电子健康记录和文献），并应用高级分析方法来发现有用模式来实现。目标是将大量可用数据转化为可用于公共卫生活动和政策制定的可行信息。这些异构信息源的整合与分析将实现最佳决策，从而实现诊断和治疗的个体化。该项目提供一种统一的表示模式，用于这些异构数据源。IASIS 基础设施能够将临床笔记转换为可用数据，并将其与基因组数据、相关文献、图像数据等组合，创建全局知识库。这有助于使用智能方法发现不同资源之间的有用模式。通过数据语义整合，生成富有信息性、可审计且可靠的信息的机会，从而为更好的护理、减少错误并增加数据共享的信心，提供更多见解和机会。iASiS 项目探索了两种不同疾病类别的数据资源，分别是痴呆和肺癌。