在临床上慢性疾病患者的急性事件的发生成为慢性疾病的致命杀手，急性事件发生越多，患者慢性疾病恶化越快甚至导致患者死亡。而在精准医学的大背景下，随着高通量测序技术的广泛开展和应用，可以产生和积累大量的测序数据。 团队主要成员为复旦大学博士，且均有临床医学背景，在多年临床实践过程中与合作医院一同积累了大量临床患者各种类型样本与丰富的临床表型数据，这些数据的深度挖掘将为患者疾病的诊治带来前所未有的机遇。而团队在复旦深造期间，均师从于精准医学领域著名教授，在多年数据挖掘实践过程中积累了丰富的经验，并开发了一批测序数据质量控制标准方法软件辅助精准医学实践。并在此基础上与多名存储、集群领域耕耘多年的专家合作自主研发Swarn数据挖掘平台，该平台是一个基于人工智能的数据服务平台，包含十几个子系统，涵盖集群自动化部署、集群监控运维、数据可视化系统、分布式数据管理系统、数据挖掘任务调度系统、慢病管理系统、测序数据自动化Pipeline引擎等，本公司拥有全部的软件著作权以及自主产权，且按照开发计划逐步上线中，目前已有五项软件著作权同时在申请软件专利。该平台专注于数据挖掘和数据转化。而此项目的最终目标是基于数据挖掘平台和人工智能深度学习算法挖掘数据管理系统中积累的数百TB的数据，通过对这些大数据的分析、整合和综合分析，挖掘出数据中隐含的各种关联关系，找到与疾病状态和治疗疗效相关的生物标志物，从而可以从多个层面、多个方位预测患者的疾病状态和进展趋势，降低患者的疾病恶化率和死亡率。

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