जटिल डेटा से स्पष्ट कार्रवाई तक।
सात चरण, प्रत्येक प्रोवेनेंस दर्ज करता हुआ, कच्चे मल्टी-ओमिक्स को ऐसे निर्णयों में बदलते हैं जिन पर चिकित्सक और शोधकर्ता कार्य कर सकें।
सभी छह ओमिक्स परतों में उच्च-गुणवत्ता डेटा, इनजेस्ट पर पाइपलाइन प्रोवेनेंस दर्ज करते हुए।
विविध डेटासेट को एक जैविक फ़्रेम में सामंजस्यित करें, ऐसे गुणवत्ता नियंत्रण गेट के साथ जो केवल टिप्पणी नहीं करते, रोक लगाते हैं।
मशीन लर्निंग परतों के आर-पार ऐसे पैटर्न और सिग्नेचर उजागर करती है जिन्हें एकल-परत विश्लेषण हल नहीं कर सकता।
निष्कर्षों को पाथवे, नेटवर्क और तंत्र से जोड़ें — और पारदर्शी मानदंड इंजन के माध्यम से वर्गीकृत करें।
जोखिम, प्रगति और उपचार प्रतिक्रिया, हर आकलन के साथ कैलिब्रेटेड अनिश्चितता संलग्न।
स्पष्ट, व्याख्या-योग्य, क्लिनिकल रूप से प्रासंगिक आउटपुट, HL7 FHIR Genomics संसाधनों के रूप में।
बेहतर निर्णय और बेहतर परिणाम — मापे गए, मान लिए गए नहीं।
मूल में AI। केंद्र में जीवविज्ञान।
जीनोमिक्स, ट्रांसक्रिप्टोमिक्स, प्रोटिओमिक्स, मेटाबोलोमिक्स, माइक्रोबायोम और एपिजीनोमिक्स प्लेटफ़ॉर्म में प्रवेश करते हैं।
सुरक्षित इनजेशन, सामंजस्यन और गुणवत्ता नियंत्रण विविध डेटा को एकल जैविक फ़्रेम में एकजुट करते हैं।
मशीन लर्निंग, सिस्टम्स बायोलॉजी, नॉलेज ग्राफ़ और कारणात्मक अनुमान जटिलता को डिकोड करते हैं।
इंजन आउटपुट पर निर्मित जोखिम और परिणाम पूर्वानुमान, चिकित्सीय अंतर्दृष्टि और अनुसंधान त्वरण।
इंटरैक्टिव डैशबोर्ड, क्लिनिकल एवं शोध रिपोर्ट, डेवलपर API और पार्टनर इंटीग्रेशन।
ऐसी व्याख्या जिसे आप चार वर्ष बाद भी पुनः उत्पन्न कर सकें।
प्रत्येक परिणाम उस एविडेंस स्नैपशॉट, नियम-समुच्चय संस्करण, मॉडल संस्करण, इनपुट ऑब्ज़र्वेशन संस्करणों और कंटेनर डाइजेस्ट को दर्ज करता है जिनसे वह उत्पन्न हुआ। पुनरुत्पादन प्रोवेनेंस अभिलेख पर एक क्वेरी है, कोई पुरातत्व-अभ्यास नहीं।
इसे अपने डेटा पर चलाएँ।
एंकर पार्टनर एक निर्धारित केस-मात्रा और नामित समीक्षक प्रतिबद्ध करते हैं — और रोडमैप में वास्तविक भागीदारी पाते हैं।