Abstract-Tanken att den rent fenomenologiska kunskap som vi kan extrahera genom att analysera stora mängder data kan vara användbar inom sjukvården verkar motsäga VPH-forskares önskan att bygga detaljerade mekanistiska modeller för enskilda patienter. Men i praktiken är ingen modell någonsin helt fenomenologisk eller helt mekanistisk. Vi föreslår i detta ställningstagande att big data analytics framgångsrikt kan kombineras med VPH-teknik för att producera robusta och effektiva Silico medicinlösningar. För att kunna göra detta måste stordatatekniken vidareutvecklas för att klara av vissa särskilda krav som följer av denna tillämpning. Sådana krav är: arbete med känsliga data; analys av komplexa och heterogena datautrymmen, inklusive icke-textuell information; distribuerad datahantering under säkerhets- och prestandabegränsningar; specialiserad analys för att integrera bioinformatik och systembiologisk information med kliniska observationer på vävnads-, organ- och organismvågar; och specialiserad analys för att definiera det "fysiologiska kuvertet" under varje patients dagliga liv. Dessa domänspecifika krav tyder på ett behov av riktad finansiering, där stordatateknik för Silico medicin blir forskningsprioritering. Index Terms-Big data, hälso-och sjukvård, virtuell fysiologisk människa.
Med hjälp av big data kan kunskapen från den stora mängden medicinska data bidra till att förbättra datahanteringen med säkerhets- och prestandabegränsningar REF.
Big Data, Big Knowledge: Big Data for Personalized Healthcare
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}