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Vorhersage für Typ-2-Diabetes auf Bevölkerungsebene – Simulierte EMR-Daten

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Life Sciences
Veröffentlicht: April 2, 2019
Population-Level Prediction for Type 2 Diabetes Simulated EMR Data

Unternehmen aus dem Bereich der Life Sciences arbeiten in einer der am strengsten regulierten Branchen und sind daher Vorreiter bei der Einführung neuer Technologien. Für den Erfolg dieser Technologien spielen Daten aus der realen Welt eine entscheidende Rolle, jedoch sind qualitativ hochwertige Daten meist knapp, teuer oder nur eingeschränkt verfügbar. Die schiere Menge an Daten und die Komplexität bei der Sicherstellung, dass diese ethisch vertretbar sind und die regulatorischen Anforderungen für die Verwendung in Prognosemodellen erfüllen, waren bislang ein großes Hindernis für Innovationen.

Das Indiana Bioscience Research Institute (IBRI), das Cardinal Health Fuse Innovation Center und Virtusa haben im Herbst 2018 ein gemeinsames Projekt ins Leben gerufen, um Probleme bei der Nutzung von realen Daten anzugehen. Dieses Paper beschreibt die Synthese von Daten aus elektronischen Krankenakten (Electronic Medical Record, EMR) auf Bevölkerungsebene unter Verwendung von Proxi (ein Datensimulationsgenerator auf Bevölkerungsebene) auf vLife (Virtusas offener Innovationsplattform), um Prognosemodelle für Typ-2-Diabetes zu erstellen, die von Forschern des IBRI definiert wurden.

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