摘要

本文介绍的iASiS项目旨在通过整合来自不同来源的生物医学大数据，包括基因组学、电子健康记录和文献，应用先进的分析方法来发现有用的模式，从而为决策者提供可操作的知识。该项目的目标是将大量可用数据转化为可操作的信息，以支持公共卫生活动的规划和政策制定。通过整合和分析这些异构信息源，iASiS项目能够为每个个体提供个性化的诊断和治疗决策。

原理

iASiS项目的工作原理基于三个主要支柱：首先，通过统一的概念模式整合多模态大数据集，如临床记录、基因组学、CT扫描等；其次，使用自然语言处理（NLP）或其他机器学习技术对这些数据进行初步分析，以提取结构化的有意义知识；最后，应用高级分析模型，如链接预测或社区检测，以识别患者和化合物的有意义模式，并提供预测分析。这些方法的先进性在于其能够处理和整合多种类型的数据，并通过知识图谱的形式提供深入的分析和洞察。

流程

iASiS项目的工作流程包括数据采集、统一表示、数据语义索引和初步分析、以及知识与模式提取。具体步骤如下：

1. 数据采集：从电子健康记录、基因组数据、开放文献数据等多个来源收集数据。
2. 统一表示：定义和实施一个统一的模式，即iASiS知识图谱（KG），以实现不同数据集之间的互操作性。
3. 数据语义索引和初步分析：应用NLP技术从电子健康记录中提取知识，并将其整合到知识图谱中。
4. 知识与模式提取：在知识图谱上应用挖掘工具，以发现和揭示未知模式，并提供给决策者。

应用

iASiS项目的应用前景广泛，特别是在个性化医学领域。通过提供一个整合和分析异构生物医学大数据的平台，iASiS能够支持临床医生和政策制定者在个性化诊断和治疗方面的决策。此外，该项目还有助于提高数据共享的信心，减少医疗错误，并为公共卫生服务提供更深入的见解和机会。