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HealthCon 2019:加速发现和改善患者护理Palantir以下时间2019年4月23日·8分钟阅读

编者注:作者Andrew Girvin是Palantir的生物医学研发主管。

我于2010年加入Palantir,成为首批专注于医疗保健和生物医学研发的员工之一。上个月,我们的几个合作伙伴第一次在一起举办了一次健康活动。我在2019年健康大会上听到的进展激励我反思将我带到帕兰蒂尔的挑战以及在解决这一挑战方面取得的进展。

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2019年健康大会开幕词/Andrew Girvin(Palantir)

2010:一般问题

2010年夏天,我刚刚完成博士学位。在斯坦福大学的免疫学专业,我渴望找到下一个机会。

生物学正在从对单个基因的深入探索转向能够同时检测数万个基因的高通量方法。这些丰富的数据创造了无数新机会,同时也带来了重大挑战。当一个实验开始产生数百个关于基因、蛋白质、微RNA或代谢物的有趣假设时,很难对后续实验进行优先排序。

为了理解一个实验的结果,除了HGNC、uniprot、StringDB、reactome、msigdb、KEGG等孤立的公共资源外,生物学家还必须从他们研究所的大量内部数据集中获取背景信息——列表还有很多。每个数据集使用不同的ID和不同的数据格式。使用所有可用数据做出决策变得异常困难。

每周都会发布一种新的、强大的生物信息学方法,防御cc攻击方法,但这些技术很难共享和复制,而且在某一领域拥有最深入学科专业知识的生物学家无法获得。那些能够分析实验结果的人和那些能够解释这些结果的人之间的鸿沟正在迅速扩大。在某些情况下,用户友好的工具确实存在,ddos防御经验,但它们是为特定的数据类型和特定的问题而构建的,没有足够的灵活性来应对新的组学技术的爆炸。

能够分析实验结果的人和能够解释这些结果的人之间的鸿沟正在迅速扩大。

幸运的是,我住在帕洛阿尔托,找到了去帕兰蒂尔的路,在那里,我遇到了一个计算机科学家团队,他们致力于解决从多个来源收集数据、协调数据、将数据映射到本体并使其对深入的主题专家有用的一般问题。

我知道加入Palantir是在冒险,当时只有一小部分工程团队致力于健康领域。但我也知道,这种问题不可能一次性解决。只有解决一般问题的顶级工程师团队才能构建一个足够灵活的解决方案,以处理今天存在的和明天将要发明的所有数据模式。

2019:"数据为基础"

加速发现/Palantir HealthCon 2019

快进到2019年:3月,帕兰提尔主办了我们的第一届年度健康大会,探讨健康、数据和技术交叉点的筒仓分解。来自癌症中心、制药公司、付款人、提供者和联邦卫生界(包括FDA、NIH、CDC和PEPFAR)的领导人也加入了我们的行列。听到HealthCon舞台上的演讲者让我想起了我们自2010年以来所取得的进步。

在他的发言中,卓越肿瘤中心副主任、FDA知情总监肖恩·科津博士强化了我们对数据集成这一"普遍问题"的概念。"我们传统上是通过专业化来思考医学的在各个专业中,信息的积累总是超出了一个人了解所有事实的能力。为了取得进展,使我们能够成为主题专家,需要数据和组织筒仓。我们已经摘下了低垂的果实——卫生、疫苗。"

"但现在,"他继续说,"我们正在关注下一代——我们如何看待和对待患者。我们必须打破最初将我们带到这里的筒仓,美国高防cdnhostloc,以数据为基础。"

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医疗小组中的数字化/L至R:Akash Jain(Palantir),Sam Michael(NIH NCAT),Sean Khozin博士(FDA知情),John Baldoni博士(ATOM;人工智能医疗联盟)