Las empresas de ciencias de la vida operan en uno de los sectores con una regulación más estricta y, como tales, son pioneras en la adopción de nuevas tecnologías. Los datos reales desempeñan un papel decisivo en el éxito de estas tecnologías, pero los datos de alta calidad son escasos, caros o están restringidos. Un gran impedimento para la innovación ha sido el enorme volumen de datos y la complejidad para garantizar que cumplan unos criterios éticos y normativos para su uso en modelos de predicción.
El Indiana Bioscience Research Institute (IBRI), el Cardinal Health Fuse Innovation Center y Virtusa formaron un proyecto de colaboración en el otoño de 2018 para abordar los problemas en el uso de datos reales. Este documento analiza la síntesis de datos de registros médicos electrónicos (EMR) poblacionales de alta fidelidad utilizando Proxi (un generador de datos simulados poblacionales) en vLife (la plataforma de innovación abierta de Virtusa) para crear modelos de predicción en torno a la diabetes tipo 2, tal y como la definen los investigadores del IBRI.
Descargue el libro blanco para obtener más información.