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2025年1月
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發布時間: 2021-07-12
近年來，隨著信息化技術的不斷推進，臨床研究也增加了新的工具和手段，研究數據來源和利用方式更加多元化。
大型隊列研究利用大規模隊列人群的生物學樣本和流行病學數據，可闡明疾病的發病機制和患病風險，提高疾病防控水平，是實現精準醫療的重要手段。
日前，由中科曙光為北京大學建設的分布式存儲系統，存放大型隊列數據，通過對海量醫療數據的管理和共享，形成的一種開放、友好且可持續發展的生物資源和數據信息綜合平臺，實現“從大數據獲取到臨床診療應用”的全過程研究。
挖掘隊列數據價值，為新的醫療手段提供依據
在精準醫學和大數據時代的今天，大型人群隊列研究成為流行病學研究的主旋律之一，它采用計算機科學和統計學方法與特定專業領域相結合，發現數據背后的規律和知識，為疾病防治策略和措施的制定提供新的證據。
大型人群隊列的特點不僅僅是大樣本量，它的數據質量更高，涵蓋內容更全，支持文檔豐富，便于傳遞和共享，對數據標準化程度要求更高。大型人群隊列研究因具有大樣本量、多時間點等特點，使得其在病因學研究領域具有獨特優勢，同時也帶來了數據管理與質量控制方面的難度。北京大學新建的大型隊列研究數據庫，除了實現數據統一存儲與共享，更要高效支持醫療數據的分析、深度挖掘與應用。
高效穩定，智能運維，曙光ParaStor構建存儲底座
曙光ParaStor擁有100Gb/s EDR Infiniband高速存儲網絡，高效解決平臺對海量醫療數據大文件存儲場景高聚合帶寬、小文件存儲場景高IOPS的存儲需求。大數據平臺產生的數據速度增長極快，曙光ParaStor具備EB級的擴展能力，性能與容量的線性增長，滿足其對存儲系統數據處理能力和擴展性的要求。
同時，ParaStor分布式存儲系統通過多種技術手段，從物理底層到邏輯層全方位保證存儲系統高可靠性和高可用性，為醫療數據的存儲、管理、應用和共享保駕護航。
ParaStor可進行多維度的資源管理，多重故障預警機制，數十種亞健康狀態自動探測與處理，更好地保障系統穩定運行。通過可視化的運維和多套集群統一管理，降低運維壓力，減少運維成本。
在曙光ParaStor的支撐下，北大通過高效的隊列數據研究，可有效揭示疾病的病因、評價預防效果、揭示疾病的自然史、掌握人口健康狀況、引導實驗設計，同時將知識轉化為臨床和人群早期診斷和干預策略，從而提高疾病的防治水平，降低社會衛生負擔。
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