目前,新型冠状病毒(COVID-19)仍在全球范围内蔓延,在这种情况下,除了奋战在一线的医护工作者,小到个人,大到国家,都在为防疫工作而努力着。计算机科学家以及机器学习研究人员也在以自己的方式为防疫研究贡献力量。新冠病毒相关的临床数据随着疫情在全球爆发而迅速增长,大数据科学家通过有效地提取海量数据中的价值信息,为针对新冠病毒的医治方案探索提供导向。

近日,新加坡国立大学数据库系统实验室开发出新一代同期群联机分析处理系统COOL,用于支持多种类型的数据分析,包括联机分析处理(Online Analytical Processing, OLAP)和同期群分析(Cohort Analysis),致力于为临床医生提供一站式数据分析解决方案。

目前对于新冠病毒的药物治疗主要有以下三种方式:抗病毒治疗(服用奥司他韦)、抗菌治疗(服用莫西沙星、头孢曲松、阿奇霉素)和接受糖皮质激素治疗。当药物的临床试验完成后,医生上传数据,COOL系统可以评估该药物在时间跨度上(通常是长期)对新冠病毒患者的有效性(如下图)。

COOL系统算法池中的分析算法由各种新冠病毒医学研究人员自愿贡献,COOL系统对其进行整合、维护与共享;用户既可以在算法池中选择已有的分析,也可根据自己的需求进行自定义。COOL系统具有以下特点:

1.灵活性:COOL既支持通用的联机分析和同期群分析,也支持针对特定分析类型进行即时定制;COOL即将在Github上对外开源,其即可在云上以SaaS(软件即服务)的形式为COVID-19的研究提供分析支持,也可做为独立的数据分析引擎,面向单独用户进行集成式部署。

2.易用性:医学从业人员只需要通过声明式语言(类SQL)进行分析定义与定制,COOL系统底层执行查询处理,将传统的联机分析处理的复杂性完全隐藏在系统黑盒当中,最大程度地降低新冠病毒的医学研究人员对于复杂数据分析的使用门槛。

3. COOL可以快速响应复杂分析,并且可应用新数据对已有分析结果进行增量式更新,分析结果具备很强的实时性,通过“以分析驱动研究”的方式协助新冠病毒的医学研究人员探索更为有效的防疫与治疗手段。

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