医疗保健行业正处于快速变化的状态。COVID-19流感大流行揭示了医疗保健付款人、供应商、制药公司和政府机构在人口规模上拥有干净、聚合的患者数据以及允许他们使用人工智能查询这些数据的技术是多么重要。回答这样的问题：我们如何识别高风险患者、预测病床使用率或跟踪疾病传播，这些问题都被数据和分析挑战所阻碍。今天，比以往任何时候都更需要医疗数据和分析，以改善我们提供医疗服务的方式，推动更好的结果，并有效地管理动荡时期。多年来，Spark+AI峰会一直是希望利用领先的开源技术（如apachesparktm、Delta-Lake和MLflow）构建数据分析和人工智能应用程序的首选会议场所。2020年，我们将继续传统，将峰会完全虚拟化。来自世界各地的数据科学家和工程师将于2020年6月22日至26日加入我们，学习并分享实现人工智能好处的最佳实践。今年，我们为医疗保健和生命科学行业的数据团队提供了丰富的经验，希望将这些技术应用于行业挑战。与成千上万的同龄人一起探索数据和人工智能方面的最新创新如何改善我们治疗患者和发展救生的方式治疗学。注册参加Spark+AI峰会，参观医疗保健和生命科学休息室，充分利用所有医疗保健和生命科学会议和活动。医疗保健与生命科学产业论坛请于6月25日（星期四）上午11:30-下午1:00pst参加Spark+AI峰会上的交互式医疗和生命科学论坛。在这个免费的虚拟活动中，您将有机会与您的同龄人建立网络，并参与有关数据和机器学习如何推动患者护理创新的小组讨论。小组讨论：医疗保健和生命科学行业中的数据和人工智能在这个小组中，请聆听行业专家就医疗保健和制药组织如何在大规模人群健康数据集上进行合作，以改善患者结果和加速治疗研究，包括沿途吸取的经验教训和对未来的展望。Andreessen Horowitz的普通合伙人兼医疗保健主管julieyoo将在行业趋势专题讨论会之前发表主题演讲。会议发言人包括：Binu Mathew博士医学情报和分析副总裁桑吉·费尔南多高级副总裁、人工智能和分析平台Joanne Hackett博士医疗保健普通合伙人；英国基因组公司前首席商务官杰夫·里德博士基因组信息学与数据工程副总裁朱丽柳普通合伙人，医疗保健主管炉边聊天：为南卡罗来纳医科大学的实时COVID响应构建一个现代统一的数据分析架构马特·特纳首席数据官加入这个互动的炉边聊天与马特特纳，马斯克首席数据官，了解他们如何建立一个现代化的统一数据分析架构，使他们的团队能够解开隐藏在他们的临床数据中的洞察力，并建立强大的预测模型。更具体地说，您将了解这种策略如何使MUSC能够快速响应COVID-19的动态环境。医疗保健和生命科学技术讲座除了我们的行业论坛，我们在今年的峰会上还有一系列的医疗保健和生命科学会议。以下是我们最受期待的医疗保健和生命科学讲座的概述：印第安纳大学健康/KenSci在COVID-19期间使用数据和人工智能对医院手术作出快速反应随着COVID-19成为史无前例的全球医疗危机，对智能实时洞察系统的需求对于提供更好的医疗保健至关重要。KenSci最近为COVID-19 Response启动了一个实时指挥中心，以便在这些充满挑战的时刻为客户提供支持。在这节课上，您将了解印第安纳大学卫生部如何利用云和数据为COVID-19响应构建自助服务，数据和人工智能团队可以做些什么来更好地应对未来的流行病，以及KenSci在多个大型医疗系统部署实时COVID-19指挥中心方面的学习和经验。CVS健康Azure健康和个性化CVS客户体验2018年，CVS Health在Microsoft Azure Databricks平台上开始了通过机器学习实现客户和患者体验个性化的旅程。在本次演讲中，他们将讨论Microsoft Azure Databricks环境如何在6个月内使用ApacheSpark在数十亿个交易中快速、在市场上部署第一个ML模型。他们还将通过几个用例来说明这是如何推动并为业务带来立竿见影的价值的，包括测试和学习如何最好地个性化内容的实验。赛默飞世尔科技利用赛默飞世尔科技公司的MLflow实现可扩展的数据科学管道当您拥有大量的健康数据时，数据科学生态系统的每个组成部分，从数据工程到模型开发，再到交付，都必须是可伸缩的。有鉴于此，赛默飞世尔与Databricks合作，以CI/CD标准构建端到端的数据科学管道，通过使用MLflow、Spark ML和Delta Lake等最新技术进一步增强了其能力。这个平台让他们对赛默飞世尔客户的生命周期有了前所未有的了解。在这节课上，他们将总结他们从过去到现在的历程，并让您了解他们平台的未来是什么样子，以及它如何改善赛默飞世尔客户的体验。心房健康All-In——将基因组学管道从BASH/Hive迁移到Spark（Azure Databricks）——一个真实世界的案例研究Atrium Health使用Azure数据库管理精确的药物测试结果和与肿瘤患者匹配的临床试验。由于肿瘤数据的时间敏感性和组织对肿瘤患者个性化治疗的承诺，迁移到Databricks对心房健康至关重要。本演示将详细介绍他们以前的环境中的一些挑战，他们为什么选择Apache Spark和Databricks，迁移计划和经验教训，迁移后使用的新技术（datafactory/Databricks、PowerApp/Power automatic/Logic App、powerbi），以及迁移后对业务的影响。生物素/DNAnexus/Databricks利用英国生物库数据改善Biogen的治疗进展将几十亿字节的基因组数据转化为基因型和表型之间可操作的联系是至关重要的，但对于使用传统技术的公司来说是遥不可及的。在这篇演讲中，Biogen将描述他们如何与DNAnexus和Databricks合作，将他们的内部数据基础设施迁移到AWS云中。通过将DNAnexus平台与Databricks Genomics运行时相结合，Biogen能够使用英国Biobank数据集来识别含有影响人类寿命和神经状态的蛋白质截短变体的基因。您可以在我们的医疗保健和生命科学行业页面上看到完整的会谈列表。医疗保健和生命科学领域流行数据+人工智能用例演示加入我们，了解医疗保健和生命科学行业最热门的数据分析用例：现代生物制药生产的实时预测分析在先进技术和人工智能不断改变药物发现的同时，生物制药公司正在寻求数字化后发现景观，以加速药物开发和制造。Fluxa是一家为生物制药行业提供尖端软件和服务的提供商，该演示将探讨如何应用诸如Databricks这样的先进技术，以便在临床和商业制造过程中对生物过程数据进行实时预测分析。脓毒症预测：从EMR数据到ML模型设计的统一工作流了解卓越顾问如何通过Databricks统一数据分析平台上的ML模型设计，从原始EMR数据构建端到端机器学习工作流。我们将演示Databricks堆栈如何促进数据提取、数据准备、数据探索和数据科学，这些都将我们从源系统带到败血症预测模型。数据湖屋：替代支付模式成功的关键尽管有基于价值的医疗服务的承诺，但在医疗保健行业内改进这些合同的设计一直进展缓慢。其中一个关键原因是，支付机构和医疗保健系统缺乏一个统一的数据和技术平台来促进在新的支付模式下取得成功所需的协作。在这个演示中，张力人工智能将讨论传统数据仓库和数据湖实施的局限性，并展示新的数据湖屋范例如何通过快速接收新数据源和改进将新数据部署到现有分析中的速度和治理，来帮助从事基于价值的分析的人模型。报名参加Summit的医疗保健和生命科学体验！要充分利用Spark+AI峰会上的医疗保健和生命科学经验，只需注册我们的免费虚拟会议，并在注册过程中选择医疗保健和生命科学论坛。如果您已经注册了会议，请登录您的注册帐户，编辑"其他活动"并检查您想参加的论坛。免费试用Databricks。今天就开始吧