यंत्र-अनुवादित — मातृभाषिक पुनरावलोकन बाकी आहे. इंग्रजी आवृत्तीच प्रमाण मानावी.
बुद्धिमत्ता पाइपलाइन

जटिल डेटापासून स्पष्ट कृतीपर्यंत.

सात टप्पे, प्रत्येकी प्रोव्हेनन्स नोंदवत, कच्च्या मल्टी-ओमिक्सचे क्लिनिशियन व संशोधक कृतीत आणू शकतील अशा निर्णयांत रूपांतर करतात.

01
नोंद

सर्व सहा ओमिक्स स्तरांवरील उच्च-गुणवत्तेचा डेटा, इनजेस्टवेळी पाइपलाइन प्रोव्हेनन्स नोंदवून.

02
समाकलन

विविध डेटासेट एकाच जैविक चौकटीत सुसंगत करा, केवळ टिप्पणी न करता अडवणाऱ्या गुणवत्ता-नियंत्रण गेट्ससह.

03
विश्लेषण

एकाच स्तराच्या विश्लेषणाने न उमगणारे नमुने व सिग्नेचर मशीन लर्निंग स्तरांपलीकडे उघड करते.

04
अर्थनिर्णय

निष्कर्षांना पाथवे, नेटवर्क व यंत्रणेशी जोडा — आणि पारदर्शक निकष इंजिनद्वारे वर्गीकरण करा.

05
अंदाज

जोखीम, प्रगती व उपचार प्रतिसाद, प्रत्येक अंदाजासोबत कॅलिब्रेटेड अनिश्चिततेसह.

06
वितरण

HL7 FHIR Genomics संसाधनांच्या स्वरूपात स्पष्ट, अर्थबोधक, क्लिनिकल दृष्ट्या प्रासंगिक आउटपुट.

07
परिणाम

उत्तम निर्णय आणि सुधारित परिणाम — गृहीत नव्हे, मोजलेले.

प्लॅटफॉर्म आर्किटेक्चर

गाभ्यात AI. केंद्रस्थानी जीवशास्त्र.

01
मल्टी-ओमिक्स डेटा इनपुट

जीनोमिक्स, ट्रान्सक्रिप्टोमिक्स, प्रोटिओमिक्स, मेटाबोलोमिक्स, मायक्रोबायोम आणि एपिजीनोमिक्स प्लॅटफॉर्ममध्ये प्रवेश करतात.

02
इन्जेशन व एकत्रीकरण

सुरक्षित इनजेशन, सुसंगतीकरण आणि गुणवत्ता नियंत्रण विविध डेटा एकाच जैविक चौकटीत एकत्र करतात.

03
जैविक बुद्धिमत्ता इंजिन

मशीन लर्निंग, सिस्टीम्स बायोलॉजी, नॉलेज ग्राफ आणि कारणात्मक अनुमान जटिलता उलगडतात.

04
अंतर्दृष्टी व उपयोजन

इंजिनच्या आउटपुटवर आधारित जोखीम व परिणाम अंदाज, उपचारात्मक अंतर्दृष्टी आणि संशोधन गती.

05
डिलिव्हरी व इंटरफेस

इंटरअ‍ॅक्टिव्ह डॅशबोर्ड, क्लिनिकल व संशोधन अहवाल, डेव्हलपर API आणि भागीदार इंटिग्रेशन.

पुनरुत्पादनक्षमता

चार वर्षांनंतरही पुन्हा निर्माण करता येईल अशी व्याख्या.

प्रत्येक निकाल त्याला निर्माण करणारा एव्हिडन्स स्नॅपशॉट, नियम-संचाची आवृत्ती, मॉडेल आवृत्ती, इनपुट ऑब्झर्व्हेशनच्या आवृत्त्या आणि कंटेनर डायजेस्ट नोंदवतो. पुनरुत्पादन म्हणजे प्रोव्हेनन्स नोंदीवरील एक क्वेरी आहे, पुरातत्त्वीय शोधमोहीम नव्हे.

एव्हिडन्स स्नॅपशॉटव्याख्येच्या क्षणी ज्ञानकोशाची अपरिवर्तनीय, निर्धारित स्थिती.
नियम-संचाची आवृत्तीनिर्णय घेतला त्या वेळी लागू असलेले निकष.
मॉडेल ओळखकोणत्याही अनुमान-घटकाचे नाव, आवृत्ती व वेट्स हॅश.
एक्झिक्युशन संदर्भपाइपलाइन आवृत्ती, कंटेनर डायजेस्ट आणि टाइमस्टँप.
समीक्षकाच्या कृतीप्रत्येक तपासणी, संपादन व नकार — कर्ता आणि वेळेसह.
सुरुवात करा

तुमच्या डेटावर चालवा.

अँकर भागीदार निश्चित केस-संख्या व नामनिर्देशित समीक्षक देण्याचे वचन देतात — आणि रोडमॅपमध्ये त्यांचे खरे म्हणणे असते.