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Accès ouvert déclaré 2019 conference-paper

iASiS: Towards Heterogeneous Big Data Analysis for Personalized Medicine

15Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
9Institutions déclarées
4Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : gr, de, es, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The vision of IASIS project is to turn the wave of big biomedical data heading our way into actionable knowledge for decision makers. This is achieved by integrating data from disparate sources, including genomics, electronic health records and bibliography, and applying advanced analytics methods to discover useful patterns. The goal is to turn large amounts of available data into actionable information to authorities for planning public health activities and policies. The integration and analysis of these heterogeneous sources of information will enable the best decisions to be made, allowing for diagnosis and treatment to be personalised to each individual. The project offers a common representation schema for the heterogeneous data sources. The iASiS infrastructure is able to convert clinical notes into usable data, combine them with genomic data, related bibliography, image data and more, and create a global knowledge base. This facilitates the use of intelligent methods in order to discover useful patterns across different resources. Using semantic integration of data gives the opportunity to generate information that is rich, auditable and reliable. This information can be used to provide better care, reduce errors and create more confidence in sharing data, thus providing more insights and opportunities. Data resources for two different disease categories are explored within the iASiS use cases, dementia and lung cancer.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
iASiS: Towards Heterogeneous Big Data Analysis for Personalized Medicine
Date Crossref
01/06/2019
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • National Centre of Scientific Research "Demokritos" pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Institute of Informatics & Telecommunications pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Leibniz University Hannover pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Centro de Investigación Biomédica en Red pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • University of London St George's pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Athens Technology Center (Greece) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Alzheimer’s Research UK pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Centre for Genomic Regulation pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Institute of Informatics and Telecommunications NCSR “Demokritos” pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover pays non établi dans la notice
    Institution
  • Department of Computer Systems Languages and Sw Engeneering pays non établi dans la notice
    Institution

National Centre of Scientific Research "Demokritos", Institute of Informatics & Telecommunications et Leibniz University Hannover, avec 9 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

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