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헬스케어와 생명 과학 분야의 대규모 데이터 및 분석

서열 분석 장치, 어플라이언스, 고성능 컴퓨팅 클라우드 등에서 인텔 아키텍처를 찾아볼 수 있습니다.

계산 기능으로 유전체 서열 분석에 드는 비용을 크게 절감하였습니다. 남은 과제는 헬스케어 및 생명 과학 분야에 폭증하는 대규모 데이터와 분석의 관리입니다.

John Hengeveld는 실제 의료 위기 상황을 예로 들어 컴퓨터 시뮬레이션으로 얻는 고해상도 결과가 비용 및 위험을 낮추어 질병 치유에 도움이 된다고 설명합니다.

컴퓨터 화면을 들여다 보고 있는 세 사람

헬스케어와 생명 과학 분야의 대규모 데이터 및 분석 활용

생명 과학 분야의 분석을 관리하는 솔루션을 사용하면 대규모 데이터를 실용적인 정보로 변환하여 효율적인 치료를 보다 저렴한 비용으로 제공할 수 있어 개인 및 대중의 건강을 개선하는 데 도움이 됩니다.

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대규모 데이터

클라우드의 이기종 컴퓨팅

이기종 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 결합은 생명 과학(LS) 및 헬스케어 가치 사슬 전체에서 고성능 컴퓨팅(HPC)과 데이터 처리량이란 요구 사항을 충족하는 강력하고도 새로운 패러다임으로 부상하고 있습니다.

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유전체 데이터

유전체 데이터 분석을 통한 과학 발전

비용 효율적인 확장성을 활용한 대규모 데이터 조사 덕분에 유전체 데이터 분석에서 경쟁 우위를 차지할 수 있습니다.

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