Although sometimes overhyped, big d

Although sometimes overhyped, big data technologies
do have great potential in the domain of computational
biomedicine, but their development should take place in combination
with other modeling strategies, and not in competition.
This will minimize the risk of research investments, and will
ensure a constant improvement of in silico medicine, favoring
its clinical adoption.
We have described five major problems that we believe need
to be tackled in order to have an effective integration of big data
analytics and VPH modeling in healthcare. For some of these
problems there is already an intense on-going research activity,
which is comforting.
For many years the high-performance computing world was
afflicted by a one-size-fits-all mentality that prevented many
research domains from fully exploiting the potential of these
technologies; more recently the promotion of centres of excellence,
etc., targeting specific application domains, demonstrates
that the original strategy was a mistake, and that technological
research must be conducted at least in part in the context of each
application domain.
It is very important that the big data research community
does not repeat the same mistake. While there is clearly an important
research space examining the fundamental methods and
technologies for big data analytics, it is vital to acknowledge
that it is also necessary to fund domain-targeted research that
allows specialized solutions to be developed for specific applications.
Healthcare, in general, and computational biomedicine,
in particular, seems a natural candidate for this.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แม้ว่าบางครั้ง overhyped เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่มีศักยภาพที่ดีในโดเมนของคอมพิวเตอร์เวชศาสตร์ชีวภาพ แต่การพัฒนาควรเกิดขึ้นในชุดอื่น ๆ โมเดลกลยุทธ์ และการแข่งขันไม่จะลดความเสี่ยงของการลงทุนวิจัย และจะให้แน่ใจว่าการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องของใน silico ยา นิยมการนำมาใช้ทางคลินิกเราได้อธิบายปัญหาหลักห้าที่ว่า เราเชื่อว่าความต้องการการแก้เพื่อให้มีการบูรณาการที่มีประสิทธิภาพของข้อมูลการวิเคราะห์และโมเดล VPH ในการดูแลสุขภาพ บางเหล่านี้ปัญหามีอยู่แล้วกิจกรรมวิจัยจะรุนแรงซึ่งเป็นความรู้สึกสบายใจหลายปี โลกของคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงได้จากความคิดธรรมดาที่ทำให้หลายคนโดเมนการวิจัยจากการใช้ประโยชน์จากศักยภาพเหล่านี้อย่างเต็มที่เทคโนโลยี เมื่อเร็ว ๆ นี้โปรโมชั่นของศูนย์ความเป็นเลิศอธิบายฯลฯ โดเมนโปรแกรมประยุกต์เฉพาะ การกำหนดเป้าหมายว่า กลยุทธ์เดิมคือความผิด พลาด และเทคโนโลยีที่วิจัยต้องดำเนินการอย่างน้อยในส่วนในบริบทของแต่ละโดเมนโปรแกรมประยุกต์จำเป็นอย่างยิ่งว่า ข้อมูลการวิจัยชุมชนทำซ้ำข้อผิดพลาดเดียวกัน ขณะที่มีอย่างชัดเจนสำคัญพื้นที่ตรวจสอบวิธีการพื้นฐานในการวิจัย และเทคโนโลยีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล มันมีความสำคัญเพื่อรับทราบจึงจำเป็นต้องกองทุนเป้าหมายโดเมนยังวิจัยที่โซลูชันเฉพาะทางได้รับการพัฒนาสำหรับใช้งานเฉพาะได้การดูแลสุขภาพ ทั่วไป และเวชศาสตร์ชีวภาพเชิงคำนวณโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ดูเป็นธรรมชาตินี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แม้ว่า overhyped
บางครั้งเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่จะมีศักยภาพที่ดีในโดเมนของการคำนวณ
biomedicine
แต่การพัฒนาของพวกเขาควรจะเกิดขึ้นในการรวมกันด้วยกลยุทธ์การสร้างแบบจำลองอื่นๆ และไม่ได้อยู่ในการแข่งขัน. นี้จะลดความเสี่ยงของการลงทุนวิจัยและจะให้แน่ใจว่าค่าคงที่การปรับปรุงในการแพทย์ silico นิยมการยอมรับทางคลินิก. เราได้อธิบายห้าปัญหาที่สำคัญที่เราเชื่อว่าต้องการที่จะท้าทายเพื่อให้มีการบูรณาการที่มีประสิทธิภาพของข้อมูลขนาดใหญ่การวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลองVPH ในการดูแลสุขภาพ สำหรับบางส่วนของเหล่านี้ปัญหาที่มีอยู่แล้วรุนแรงที่กำลังทำกิจกรรมการวิจัยซึ่งเป็นปลอบโยน. หลายปีที่ผ่านที่มีประสิทธิภาพสูงโลกคอมพิวเตอร์ได้รับการเดือดร้อนจากหนึ่งขนาดเหมาะกับทุกความคิดที่ทำให้หลายโดเมนวิจัยอย่างเต็มที่จากการใช้ประโยชน์จากเหล่านี้อาจเกิดขึ้นจากเทคโนโลยี; เมื่อเร็ว ๆ นี้โปรโมชั่นของศูนย์ความเป็นเลิศ, ฯลฯ กำหนดเป้าหมายโดเมนโปรแกรมเฉพาะแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์เดิมเป็นความผิดพลาดและเทคโนโลยีการวิจัยจะต้องดำเนินการอย่างน้อยในส่วนในบริบทของแต่ละโดเมนการประยุกต์ใช้. มันเป็นสิ่งสำคัญมากที่ ชุมชนการวิจัยข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ซ้ำผิดพลาดเหมือนกัน ในขณะที่มีอย่างชัดเจนที่สำคัญพื้นที่วิจัยตรวจสอบวิธีการพื้นฐานและเทคโนโลยีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ก็มีความสำคัญที่จะยอมรับว่ามันยังเป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อกองทุนวิจัยโดเมนที่กำหนดเป้าหมายที่จะช่วยให้การแก้ปัญหาเฉพาะได้รับการพัฒนาสำหรับการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง. การดูแลสุขภาพโดยทั่วไป และ biomedicine คอมพิวเตอร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งดูเหมือนว่าผู้สมัครที่เป็นธรรมชาติสำหรับนี้