Mount Sinai, um neue Präzision-Medizin-supercomputer

Mount Sinai Health System erhalten hat, eine $2-Millionen-Zuschuss von der US Department of Health and Human Services, die helfen, es groß zu anderen „großen omics data engine“ – diese bekannte wie BODE 2 und fast doppelt so mächtig wie der erste.

WARUM ES WICHTIG IST
„Supercomputer unverzichtbar geworden in der biomedizinischen wissenschaftlichen Entdeckung, und der Berg Sinai ist ein führendes Unternehmen in diesem Bereich, Investitionen in computational and data science, die sind im Gange, die unser Verständnis von und Fähigkeit zur Behandlung komplexer Erkrankungen“, erklärt Dr. Dennis S. Charney, Präsident für Akademische Angelegenheiten an der Mount Sinai Health System, eine Erklärung der Bekanntgabe der neuen Lenovo ThinkSystem SR360.

BODE 2 wird die Funktion 3,840 Intel Cascade Lake Kerne, entsprechend dem Gesundheitswesen mit 15 Terabyte an Speicher, 14 Petabyte an Rohdaten-Speicherung und-11 Petabyte nutzbaren Speicher. Das wird gut sein für etwa 28 Millionen core-compute-Stunden pro Jahr bei einer Frequenz von 2,6 GHz, bei einer maximalen Geschwindigkeit von 220 teraflops pro Sekunde – etwa doppelt so viel wie der erste BODE (die verwendet wurde, um mehr als fünf Dutzend translationale Forscher am Mount Sinai und Mitarbeiter bei 75 externe Institutionen) in der Lage war.

„Mit BODE 2, erneuern wir unser Engagement, um die Grenzen der wissenschaftlichen Forschung, der tackle-Fragen, die wir vorher nicht die Rechenleistung auf sich zu nehmen, und Durchbrüche erzielen, die Transformation der klinischen Versorgung weltweit“, sagte Charney.

Zu den klinischen Forschungsprojekten Mount Sinai Hoffnungen zu bewältigen mit dem supercomputer, set online zu gehen später in diesem Jahr: die Leading-edge-Alzheimer-Forschung – Dank BODE 2 die Speicherkapazität für whole-genome-sequencing-Datensätze (von mehr als 10.000 Patienten) und die Fähigkeit zum Anbieter Rechenleistung (vielleicht als viel als 12 Millionen compute Stunden) zu analysieren, die Daten mit Hilfe des maschinellen Lernens.

Ein weiterer Mount-Sinai-initiative, die Trans-Omics für Präzisions-Medizin-Programm, oder TOPMed, profitieren von 1,75 Petabyte Speicherkapazität notwendig für den ganz-Genom-Sequenzierung – wie auch andere omics -, molekular -, Verhaltens -, imaging -, Umwelt-und klinischen Daten für diese beispiellose Erforschung der biologischen Ursachen, die zugrunde liegenden Herz -, Blut -, Lungen -, und Schlafstörungen.

DER GRÖßERE TREND
Mount Sinai wurde, dass Neuigkeiten in diesem Jahr mit einer Reihe von Innovationen rund um die personalisierte Medizin und maschinelles lernen. Im März, dem Gesundheits-system, in Zusammenarbeit mit dem Hasso-Plattner-Institut, startete neue digital-health-Institut, die zur Förderung der biomedizinischen Technik, künstliche Intelligenz und vieles mehr, sowie der Entwicklung von neuen prädiktiven und präventiven digital-health-Instrumenten für Präzisions-Medizin, die Gesundheit der Bevölkerung und Wert-basierte Sorgfalt.

Und im Juni, einer Mount-Sinai-Daten Wissenschaftler zeigte auf, wie ärzte und case Manager gibt es mit der Verarbeitung natürlicher Sprache algorithmen, um den Zugang zu wertvollen sozialen Determinante erfassten Daten in unstrukturierten EHR Fortschritte Notizen, Verfahren und Konsultation Daten, Arztbriefe und vieles mehr.

AUF DER PLATTE
„Der neue supercomputer wird es ermöglichen, uns zu mine tief Datenbanken von genomischen und klinischen Informationen mittels machine-learning-Ansätze treiben die personalisierte Medizin von heute in eine bessere Medizin von morgen“, sagte Eimear Kenny, Direktor des Mount Sinai Center for Genomic Health, und Principal Investigator des TOPMed-Programm, in einer Erklärung. „Die Technologie wird helfen, Kraftstoff innovative Forschungsprogramme zum weiteren Verständnis des Fortschreitens der Krankheit und der Verwaltung.“

„Rechenleistung dieser Größe und Geschwindigkeit ist nicht allgemein verfügbar, und Mount Sinai Investitionen in den Aufbau dieser Infrastruktur wird übersetzen in mehr robuste Genetik und Bevölkerung Analyse der Genexpression, des maschinellen Lernens und der strukturellen und chemischen Biologie Untersuchungen und neue Erkenntnisse und Fortschritte in einem breiten Spektrum von Krankheiten wie Alzheimer, Autismus, influenza -, Prostata-Krebs, Schizophrenie, und substanzstörungen“, sagte Patricia Kovatch, senior associate dean für die Wissenschaftliche Datenverarbeitung und-Wissenschaften an der Icahn School of Medicine am Mount Sinai.

Twitter: @MikeMiliardHITN
E-Mail der Autorin: [email protected]

Healthcare-IT-News ist eine Publikation der HIMSS Medien.