Medicina di precisione: stratificazioni di Big Data a scopo predittivo
Medicina di precisione: stratificazioni di Big Data a scopo predittivo
La trasformazione digitale coinvolge anche il settore della salute: l’utilizzo di tecnologie informatiche applicate alla raccolta, condivisione e gestione dei dati della sanità pubblica è diventata oggetto di significativi investimenti da parte dei Governi dei Paesi sviluppati e privati, in particolare le aziende Biotech.
Tecnologie Abilitanti:
Big Data & Analytics
Tecnologia abilitante: Big data & Analytics /sistemi di controllo model-based per sistemi multivariabili;
Settore industriale: Farmaceutico;
Cliente target: Aziende Biotech.
Problema affrontato: Tempi lunghi e costi alti del trial clinico.
Soluzione tecnica proposta: Al fine di ridurre i tempi della fase pre-clinica e clinica, la possibilità per il personale sanitario di disporre di reti interconnesse di molte unità cliniche rende più efficiente e quindi meno costosa la fase del trial clinico, anche offrendo un risultato più preciso e completo.
ARTES 4.0 si muove in questa direzione occupandosi del processo di High Throughput Screening dedicato allo screening di librerie molecolari per l’identificazione di nuovi target terapeutici e la scoperta di nuovi farmaci.
Unicità della soluzione: L’Università di Siena ha un dipartimento di eccellenza europeo che fa ricerca su questi sistemi.
Risultati in termini numerici: Riduzione tempi fase pre-clinica e clinica del 20%, gestione dati smplificata.
Keywords: big data, biotech, sistemi eterogenei per stratificazioni predittive;
Fonte: Università di Siena
Per maggiori informazioni sull'autore del caso d'uso: www.artes4.it/Contattaci