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適用於醫療保健與生命科學的 Azure 高效能運算

利用近乎無限高效能的生物資訊學基礎結構,加速取得基因體分析、精準醫學、醫學造影和臨床試驗見解。

藉由在臨床試驗模擬資料上部署分析和機器學習工具,從醫學資料取得更深入的見解。

醫療保健與生命科學 HPC 案例

利用基因體分析、精準醫療、醫學成像及臨床試驗模擬,讓新一代的醫療保健實現突破性的發展。深入了解醫療保健客戶如何透過 Azure 醫療保健平台進行雲端轉型。

基因體分析

使用適用於基因體分析和計算的 Azure,克服調整、共同作業及合規性的挑戰,同時將成本和複雜度降到最低。利用領先業界的隱私權、當地合規性和效能功能。

分子動力學

使用來自 Azure 的大量計算資源,提高模擬原子和粒子移動分析中使用的數學公式精確度—這是第一個將分子動力學程式碼 CP2K 調整為 20,000 個核心 的公用雲端。

蛋白質體學科學家使用 Azure 輕鬆地共用縮氨酸資料。

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臨床試驗模擬

利用計算密集型推測建模和模擬工作負載 (例如母體藥物動力學和藥物動力學與藥效動力學建模) 的強大功能和規模,提高藥品開發程序的效率。

醫學造影

利用 Azure 的巨量資料分析和機器學習功能,從您所有的醫學造影資料取得更深入的見解。

適用於醫療保健與生命科學且功能強大的基礎結構即服務 (IaaS)

  • 使用您選擇的工具建立、管理、操作及最佳化高效能運算 (HPC) 和大型計算叢集,例如平台負載共用設備 (LSF),並搭配Azure CycleCloud
  • 使用雲端規模作業與排程管理服務 Azure Batch,有效率地執行大規模且完全平行的批次作業。
  • 封裝處理程序並執行容器,以使用 Azure Kubernetes Service (AKS) 為您的基因體學分析應用程式彈性佈建額外的計算容量。
  • 將您的應用程式工作流程最佳化,讓內部部署和外部部署儲存體資源都獲益,而不需要使用 Azure HPC Cache 重新設計需要檔案存取的應用程式。
  • 從您的臨床試驗模擬資料取得更深入的深入解析、建置智慧型解決方案、啟動叢集,並使用 Azure Databricks 在完全受控的全域可調整 Apache Spark 環境中快速建置。
  • 使用 Azure Data Lake Storage,利用針對巨量資料工作負載最佳化的可調整、符合成本效益且與 HDFS 相容的儲存體。

為了因應新型冠狀病毒 (COVID-19),Microsoft 致力於提供技術平台與服務,讓組織能夠排除障礙以獲得最佳工作表現,藉此保護我們所服務社群的健康與福祉。

了解生命科學的客戶如何利用 Azure HPC 進行創新

"In Azure, we're 15 minutes from wanting new nodes to expanding the cluster to run larger simulations—and then paring them down when we're done."

NeuroInitiative 共同創辦人暨技術長 Andy Lee
NeuroInitiative

"I give [the Microsoft Genomics service] the input data that would come from the sequencers. It can uniformly realign everything and let me do the variant calling for the analysis I want."

首席軟體結構設計師Icahn School of Medicine at Mount Sinai Klein Lab Robert Klein
Icahn School of Medicine

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