位于德国赫姆霍尔兹-德累斯顿-罗森多夫中心(HZDR)的先进系统理解中心(CASUS)已经加入了PIONEER，这是一个由公私合作伙伴创新药物计划2 (IMI2)资助的1280万欧元的项目。这个欧洲财团的目标是改变前列腺癌关爱，释放潜能大数据还有大数据分析。
遍布欧洲的临床研究数据库、公共登记处和电子健康记录包含了数千名前列腺癌患者的临床数据。Poineer收集、匿名并收集这些不同的数据集。CASUS承担了为先锋提供新的集中式数据分析平台的任务。这个基于云的平台将为学术界和行业研究人员提供数据访问和机器学习分析功能。Poineer同时运营中央和联邦数据共享模型。对于联邦模型，CASUS将承担建立联邦分析网络的挑战。这两种数据共享模型的使用，使Poineer能够最大限度地实现数据保护和数据利用。
HZDR CASUS在大规模数据管理方面的专业知识将为先锋前列腺癌大数据平台提供安全、可扩展和可持续的基础设施。我们很高兴能与CASUS一起开始这一先锋的下一阶段，”先锋学术带头人、欧洲泌尿学协会兼职秘书长James N’dow教授说。
除了提供先锋大数据平台云基础设施外，中国科学技术联盟还将为联盟所有成员建立和支持联合数据分析。Michael Bussmann博士是Görlitz-based研究中心的科学主管，他认为这一点至关重要:“通过开发先进的机器学习算法，我们希望能提出更好的预测患者预后和疾病进展的模型。重点是建立和新的临床和生物学指标，所谓生物标记物．我们将尝试找出记录这些生物标记是否以及如何提高前列腺癌患者整个护理路径的预测。”
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保障数据存取和数据保护
医疗保健系统的许多利益攸关方都在收集医疗数据。数据驱动的机器学习被认为是分析这些数据的强大工具。然而，要实现这一点，数据必须以共同的格式提供，必须充分解决所有数据保护问题。
Poineer使用两个数据访问模型——一个中央模型和一个联邦模型。在中心模型中，数据的一个副本被转移到Poineer，转换并存储在一个中心数据仓库中以供研究使用。在联邦模型中，数据所有者标准化自己的数据集，并在自己的数据环境中设置分析工具，为Poineer提供来自所请求的分析任务的聚合结果。在这个数据访问模型中，数据不会离开原始位置。为了处理特定的远程查询，来自各种数据源的数据被有效地临时“链接”起来。因此，Poineer将分析带入数据。在先锋内部，CASUS将负责协调和管理这两种数据利用模型。
在先锋公司内部，数据已被编辑，以确保足够的匿名性，因此几乎不可能确认数据涉及的人的身份。先锋大数据平台内的数据不属于个人数据，因此该数据的使用符合欧盟层面所有适用的数据保护法律。这些数据不属于欧盟一般数据保护条例的范围，但仍保持其临床相关性。
前列腺癌研究中的开放性问题
总的来说，先锋的目标是发现和弥补前列腺癌研究的知识差距。迄今为止，最紧迫的未决问题是:影响前列腺癌患者预后的相关肿瘤特异性和患者特异性变量有哪些适合主动监测?接受保守治疗(即观察等待)的前列腺癌患者的自然史是什么?并存病和预期寿命对长期结果的影响是什么?通过对不同阶段(以及不同欧洲国家)前列腺癌患者不同人群的数据进行分析，先锋公司有望为这些问题提供基于证据的答案，以促进医生和患者之间的共同决策。最终的目标不仅是改善前列腺癌相关的结果，而且还要提高医疗保健系统的效率以及健康和社会护理的整体质量。
