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ヘルスケアおよびライフサイエンスにおけるビッグデータと分析

インテルのアーキテクチャーは、配列決定装置からアプライアンス、高パフォーマンス・コンピューティング・クラウドまで存在しています。

コンピューティングの力により、ゲノム解読のコストが大幅に削減されました。現在の課題は、爆発的に増大し続けるヘルスケアおよびライフサイエンス向けのビッグデータと分析の管理です。

ジョン・ヘンゲフェルトが、自らの体験を例に取り、コンピューターのシミュレーションが低コスト、低リスクの高度な解決法で病気の治療にどのように役立つかについて解説します。

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ヘルスケアおよびライフサイエンスにおけるビッグデータと分析の活用

ライフサイエンス分析を管理するソリューションの発見は、ビッグデータを実用的な情報に転換するのに役立ちます。こうした実用的な情報は、効率的な治療の提供と医療コストの削減により、個人および国民全体の健康を向上させます。

ビッグデータ

クラウドにおける異種混在のコンピューティング

ライフサイエンスおよびヘルスケアのバリューチェーン全体におけるハイパフォーマンス・コンピューティングとデータの要件を満たすための強力な新しいパラダイムとして、異種混在なコンピューティングとクラウド・コンピューティングの組み合わせが台頭してきています。

ゲノムデータ

ゲノムデータ分析により科学を推進する

ゲノムデータ分析は、コスト効率の高いスケーラビリティで、ビッグデータの照合で強い競争力を実現します。