Når du tænker på livsvigtig teknologi, kommer du så til at tænke på et statistisk databehandlingsmiljø? Statistiske databehandlingsmiljøer (SCE) er afgørende for at fremskynde videnskabelige opdagelser ved at gøre det muligt for forskere at administrere, behandle og analysere data effektivt og i overensstemmelse med reglerne og opretholde den største lovgivningsmæssige integritet.
Da biovidenskabelig forskning genererer stadig større og mere forskelligartede datasæt, er kraftfulde statistiske databehandlingsmiljøer afgørende for at uddrage meningsfulde indsigter og fremme vores forståelse af biologiske systemer. Ved at levere de nødvendige beregningsværktøjer og infrastrukturer giver SCE'er forskere mulighed for at afdække klinisk relevante sammenhænge, identificere potentielle terapeutiske mål og drive den datadrevne udvikling af nye diagnoser og behandlinger.
Men med så mange SCE'er på markedet, hvordan ved organisationer så, at de arbejder på de mest effektive og produktive platforme? Hvordan kan de stole på resultaterne og analyserne, samtidig med at de skal producere håndgribelige terapeutiske fremskridt, der forbedrer patienternes liv verden over?
Ligesom de mange forskellige datasæt, vi ser, når vi analyserer molekyler og lægemidler, kan en million forskellige endepunkter besvare dette spørgsmål. Men for at få svarene med færrest mulige alvorlige bivirkninger (bemærk, hvad vi gjorde der), er der her fem ting, som lederne skal tænke på, når de vælger det statistiske databehandlingsmiljø, som de vil overlade deres data til:
1. Det vigtigste først? Det handler om datasikkerhed
Databeskyttelse og -sikkerhed bør være en topprioritet, når man vælger et statistisk databehandlingsmiljø inden for biovidenskab. Biovidenskabelige data indeholder ofte følsomme oplysninger, som skal beskyttes i overensstemmelse med retningslinjer og lovbestemmelser (f.eks. HIPAA og GDPR [General Data Protection Regulation]). Det er ikke »nye« nyheder, men det er en påmindelse, vi alle har brug for. Og det er grundlaget for et sundt, brugbart, levedygtigt og reviderbart SCE.
Sørg for, at det statistiske databehandlingsmiljø, du vælger, anvender rollebaseret adgangskontrol, brugersporbarhed og sikre datalagrings- og overførselsprotokoller. Regelmæssige sikkerhedsrevisioner og overholdelse af branchestandardiserede sikkerhedscertificeringer kan også hjælpe med at opretholde en høj databeskyttelse. Hvis en organisation tilbyder en valideret SCE, skal du sætte dig ind i forskellen mellem validerede og ikke-validerede miljøer og træffe dine beslutninger på baggrund af ikke bare din organisations nuværende landskab, men også dine produkters fremtidige køreplan. Som det gamle ordsprog siger: Byg det korrekt og sikkert første gang.
2. Det er sikkert, men er det tilgængeligt? Åbenhed er nøglen.
Det er her, balancen skal findes - vælger vi sikkerhed eller evnen til at integrere åbent? I alt for lang tid har statistiske databehandlingsmiljøer kun haft muligheden for »enten/eller«, hvilket har gjort organisationer sårbare over for sikkerhedsudfordringer og samtidig begrænset muligheden for at kunne integrere med andre platforme. Og når det drejer sig om at fremskynde biovidenskab, er det bare uacceptabelt.
For at sikre bundsolide analyser på lang sigt skal du vælge et statistisk databehandlingsmiljø, der problemfrit kan integreres med dine eksisterende driftssystemer og arbejdsgange for at undgå potentielle forstyrrelser i din forskning. Dette kan omfatte kompatibilitet med programmeringssprog som SAS, R og Python og understøttelse af relevante biblioteker, pakker og API-kald til forskellige relaterede systemer. Let deling af data mellem forskellige værktøjer og platforme er afgørende for effektivt samarbejde og reproducerbarhed inden for biovidenskabelig forskning.
Og hvis dette nøglepunkt allerede har overbevist dig, skal du ikke være bekymret - SAS tilbyder en SCE, der allerede opfylder alle krav.
3. Det virkede! Men at gengive det - og forklare det - er en udfordring
Du har nået dine analysemål og fundet svarene på verdens største udfordringer, men du fik et andet resultat, da du kørte analysen for anden gang. Hvordan kan det ske? Sådan er det desværre for mange organisationer, der ikke har et stærkt og pålideligt statistisk databehandlingsmiljø.
Reproducerbarhed og gennemsigtighed er afgørende for at opretholde videnskabelig stringens og troværdighed i biovidenskabelig forskning. Og desværre for nogle analyseprogrammer kan dine resultater variere over tid, når der udgives nye pakker til at analysere dine data. Uden garanteret, dokumenteret bagudrettet kompatibilitet kan din SCE producere unøjagtige resultater.
Stærke SCE'er bidrager til målene om reproducerbarhed og gennemsigtighed ved at skabe et miljø, hvor forskere kan dokumentere deres databehandling og analysearbejdsgange, dele kode og sikre konsistens på tværs af forskellige undersøgelser. Ved at fremme standardiserede værktøjer, metoder og dataformater gør SCE'er det lettere at reproducere og validere forskningsresultater, hvilket styrker evidensgrundlaget for udviklingen inden for biovidenskab.
Med et stærkt, kompatibelt og sikkert statistisk computermiljø kan du stole på, at de resultater, du ser, kan forklares, er gennemsigtige og fejlsikre hver gang.
4. Det er godt, men ingen kan bruge det
Når vi læser artikler om at demokratisere adgangen til analyse og datavidenskab, glemmer vi ofte, hvor bred den idé egentlig er. Og med statistiske beregningsmiljøer har branchen fået nogle meget komplekse løsninger at arbejde med.
Ved at sænke adgangsbarriererne for forskere med begrænset computerekspertise fremmer SCE'er et mere varieret udvalg af forskere til at engagere sig i datadrevet forskning. Denne rummelighed kan være med til at fremme innovation inden for biovidenskab ved at inddrage bredere perspektiver og ideer. Desuden kan cloud-baserede SCE'er give forskere stærke beregningsressourcer i ressourcebegrænsede omgivelser, hvilket yderligere fremmer globalt samarbejde. Statistikerne vil fortsat være de primære eksperter og brugere af et SCE, men evnen til at give yderligere ressourcer en forståelig indsigt og sikre videnskabelig tilpasning er nøglen til at øge hastigheden, hvormed der gøres fremskridt.
5. Vælg dit statistiske databehandlingsmiljø nu og i fremtiden
Fremtiden inden for biovidenskab er laserfokuseret på kunstig intelligens, avanceret analyse og machine learning. For at være på forkant med udviklingen - og sikre, at din forskning forbliver relevant - skal dit statistiske databehandlingsmiljø være bygget med fremtiden i tankerne.
Mange SCE'er giver forskere en platform til at udvikle, træne og implementere AI- og ML-modeller og udnytte deres potentiale til at afdække skjulte mønstre og komme med forudsigelser ud fra komplekse biologiske data. Ved at tilbyde de nødvendige værktøjer og ressourcer til AI- og ML-forskning letter SCE'erne udviklingen af innovative beregningsmetoder, der kan revolutionere biovidenskaben og fremme opdagelsen af nye behandlingsformer og diagnostik.
