英特尔首个精准医疗解决方案发布，2017年基因数据分析一体机是重点
发布时间： 2017-02-28 18:42:41 点击量：
英特尔憋的大招来了
对基因检测行业稍有了解的人应该知道，现在依托于基因检测的精准医疗效率仍旧很低。肿瘤的靶向用药基因检测，目前国内做的最快的公司大概也需要7天才能出结果，其他的疑难杂症就更别提了。「一个疑难杂症罕见病的检测，平均要走10多个医院，3到5年才能诊断出来」，上海交通大学生命科学学院教授吕晖在「英特尔精准医疗解决方案」的发布会上说。 如果仅仅是慢，也就罢了。但是它不仅慢，还不精准。「现在精准医疗的解决方案不够准，75%的癌症用药没有效，无法真正对服药人起效。目前很多医疗解决方案，都是所谓的试错法，不断的试不同的药，每个人去医院看病都知道，医生说你试试这个药，让我看看效果怎么样，不行再换药。」英特尔医疗与生命科学集团亚太区总经理李亚东先生说。 虽然现在的生命大数据在以每3到4个月翻一番的速度不断涌来，但是由于受数据的存储、计算、通讯，以及数据的隐私、安全、协同等问题的限制，我们对这些数据的认识还非常有限。 为了解决这个难题，英特尔在2015年提出了「24小时精准医疗」(All in One Day)愿景，即在2020年，一天之内完成基因组数据的收集、分析、解读和临床方案制定。 2月15日，英特尔发布「英特尔精准医疗解决方案建议书」，旨在为精准医疗和生命科学领域搭建计算、存储和网络平台提供方案参考。该建议书围绕计算技术如何助力精准医疗行业发展展开，指出精准医疗实践需要开放、创新、协作、共赢的技术解决方案，并强调了英特尔的核心方案和价值主张，包括构建可扩展的精准医疗数据中心、精准医疗混合云平台、精准医疗分析一体机等。同时，重点针对来自数据管理与分享、安全和隐私、速度与效率、可扩展性等计算挑战，提供了应对方法。 李亚东表示，英特尔首先会为客户精准医疗数据中心建设带来前沿技术和最佳实践，满足高通量测序数据分析对于高性能的计算、网络和存储需求，降低整体拥有成本；其次在医院、研究机构，以方便快捷高效的本地化数据分析方案，2017年将重点推介精准医疗的分析一体机；最后，搭建混合云平台，英特尔会和阿里云等公有云及私有云合作伙伴一起，为客户提供混合云架构的解决方案，服务于客户对于扩展性、灵活性和协作需求。 作为2017年重点推介的对象，一体机也是发布会各方关注的焦点。一体机主要是用于解决哪些问题？如何使用一体机助推精准医疗？我们且看看各位与会嘉宾的观点。 一体机主要是用于解决哪些问题？ 金鑫，华大基因股份有限公司研发中心总监，BGI Online平台负责人： 今天王东辉总（荣之联董事长）提到了「基因的数据，类型不丰富，只是量大，实际上是胖数据」，很有意思。一体机要解决的是尽可能把这个数据上云之前先瘦下来。因为中国的网络环境等，导致这个数据要很便捷、很快的传到云上去，不是不能克服，但依然是瓶颈。目前阶段在数据上移之前先让它尽可能的「瘦」，这个「瘦」的过程尽可能的标准化，尽可能让硬件解决，这就是我们考虑一体机的目的。 李亚东，英特尔医疗与生命科学集团亚太区总经理： 考虑整个计算架构、整个框架的时候，其实计算是一方面，成本也很重要。「最后一公里」很贵，很多人为什么要把数据预处理，或者处理得更细再上传？因为成本的问题。现在大家很多还是寄硬盘，而不是通过云，有很多是成本的限制，还有速度的问题。 另外，还有数据的安全性和隐私的问题。有的时候，用户是不愿意把数据分享出来，只能提供一些信息给你分享。比如跨国、跨医院、跨不同的机构时，这个问题是自然会发生的。这时候，一体机在当中就显得非常重要。一体机根据用户的需求，进行适当的配置，满足用户的成本和隐私考虑，同时还有性能的要求。一体机本身的性能也很强。你可以想象，一体机的形态，可以是桌面机，也可以是服务器的机架，简单来说，说大一点，国家基因库就是一个超大的一体机，但是这个一体机和别人交互，也需要有很多的数据交换在里面。 吕晖，上海交通大学生命科学学院教授，上海市儿童医院生物信息研究中心主任，上海交通大学-耶鲁联合生物统计中心联席主任： 
一体机这个方案解决的就是，既然用户不愿意直接（把数据）给出来，英特尔说你就在这里自己处理。处理过以后的数据，已经不是原始的数据，已经提取了具体的问题。提取具体问题的数据大家是可以看到的，没有隐私的问题。像我们测试的模式，处理过之后的结果，放到上海交通大学，或者任何一个云里，你再去理解、解读基因组的数据，这是可以做得到的。 如何使用一体机助推精准医疗？ 李亚东，英特尔医疗与生命科学集团亚太区总经理： 今天王东辉董事长也讲了一点，和我们的理念非常一致。他讲的就是我们想说的事情，他说不要让数据动起来，让运算动起来。这就是我们所说的数据交换的概念，数据还是你的数据，但是在不同的节点上运算，最终得到你想要的东西。这听起来很简单，算法过去，结果出来。 现在能够用一体机解决的，很大程度上是本地的数据处理。将来，迫切需要解决的是跨不同的数据源，实现集成式的数据分析。再往后，可能会把人工智能或者是更新的技术引入进来，实现更好的临床决策系统。
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