创新还具有积极的多米诺骨牌效应：它从小处开始，最终会吸引世界各地不同规模、不同行业的多家公司的参与。这个过程被称为“创新扩散”，它还能简化单个公司单独运作无法实现的流程，例如在某些临床试验中。
创新是企业的核心，可通过投资研发和教育来促进创新；这将简化和加速新项目和新发现的交付，通过提高效率来降低成本，同时让员工专注于前进。公 柬埔寨手机数据 司可以通过少花钱多创新来脱颖而出：借助新技术，他们可以节省成本和时间，而无需牺牲科学使命。
总体而言，目前大多数生物信息学和组学研究方法都存在两层低效问题。首先，仅仅将传统方法和算法移植到现代计算基础设施上只会加剧任何流程的低效。其次，分散工作流程的最大效率只能与流程中效率最低的流程一样高。目前，典型的组学数据分析工作流程包含10-15 种专门的第三方工具，每种工具都有不同的库、标准和协议，它们在更大的工作流程中发挥着独立的作用。
BioStrand 平台的设计和构建完全是为了解决这两个低效问题。BioStrand 的全新方法利用了受现代计算机科学启发的技术，消除了传统动态规划和启发式方法的低效性，并将多组学数据分析带入了数字大数据时代。
BioStrand 平台还促进了数据驱动研究的全面集成（从假设到洞察）多组学分析。该平台的统一分析引擎与一套集成的最佳 AI/ML 驱动工具、流程和工作流程相结合，并具有与现有/遗留研究模块集成的灵活性，可实现端到端多变量、多维、系统级分析。
例如，先进的 NLP 技术正迅速成为从不断增加的文本生物医学数据中快速提取知识的关键。BioStrand 平台采用生物医学领域特定的 NLP 技术，使研究人员能够应用基于文献的发现模型，加速从大量文本数据中生成新假设。
有了假设和实验计划，该平台使研究人员能够无缝整合各种结构化和非结构化的生物和生物医学数据，包括患者记录数据、科学文献、临床试验数据、化学数据、ICD 代码、实验室测试等。BioStrand 的 HYFT™ IP 可自动、即时规范化和整合所有公开可用和专有的组学数据，以进行多组学分析。
通过将所有与研究相关的数据组织到一个集中的标准化存储库中，该解决方案集成的最佳 AI/ML 驱动的工具、流程和工作流程套件使研究人员能够打造自己的基于目标的研究途径，以解锁与他们的研究最相关的见解。