Индия недавно запустила масштабное когортное исследование беременности, охватывающее около 12 000 женщин, направленное на снижение частоты преждевременных родов с помощью локализованных решений на базе Intel. Это исследование является одним из крупнейших проспективных исследований в этой области в Индии и обеспечивает системную основу данных для прогнозирования преждевременных родов.
Согласно информации, опубликованной проектом, это когортное исследование беременности создало хранилище, содержащее более 1,6 миллиона биологических образцов и более 1 миллиона ультразвуковых изображений. Эти данные будут использоваться для разработки прогностических моделей и схем вмешательства. Доктор Джитендра Сингх, государственный министр Министерства науки и технологий Индии, заявил: «Оно объединяет клиническую эпидемиологию, многокомпонентные биомаркеры и автоматизацию электроснабжения для достижения персонализированного прогнозирования».
Когортное исследование беременности изучает ранние прогностические показатели преждевременных родов путем интеграции клинических, визуализационных и многокомпонентных данных. Технологии Intel играют в нем роль обработки данных и построения моделей, направленных на повышение точности и уровня персонализации прогнозирования. Доктор Сингх отметил, что инициатива также создала платформу обмена данными GARBH-INi-DRISHTI, позволяющую исследовательскому сообществу получить более широкий доступ к ресурсам данных, генерируемым когортным исследованием беременности.
Говоря об индийской биоэкономике, доктор Сингх заявил, что биотехнологии являются одним из ключевых драйверов этой инициативы. Данное когортное исследование беременности представляет собой исследование Индии на стыке биотехнологий и автоматизации электроснабжения, и его результаты, как ожидается, обеспечат локализованную поддержку данных и технологический путь для профилактики преждевременных родов. Продвижение этого проекта также создает основу для обмена данными и технического сотрудничества в будущих исследованиях в смежных областях.
