Your browser is out of date

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×

  • Cloudera Cloudera
  • ОБЗОР

    9 из 10 ведущих мировых фармацевтических компаний работают на Cloudera

    Экосистема здравоохранения находится в состоянии конвергенции, поскольку отрасль переходит к здравоохранению, основанному на ценностях, с упором на положительные результаты для пациентов, снижая при этом затраты и устраняя потери и злоупотребления.  Диалог между плательщиками и поставщиками больше не фокусируется на том, влияет ли предиктивная аналитика на результаты, а скорее на том, где и как она влияет на них. Ведущие медицинские организации используют гибридную платформу управления данными следующего поколения от Cloudera для внедрения ИИ, NLP и предиктивной аналитики, чтобы принимать более обоснованные решения как на основе исторических, так и получаемых в реальном времени данных о состоянии здоровья пациента.

    Основные сценарии использования
    • Оптимизация качества обслуживания
    • Трансляционные исследования
    • Машинное обучение в клиниках
    • Интернет вещей в здравоохранении
    • Кибербезопасность в здравоохранении

    Оптимизация качества обслуживания

    Поставщики медицинских услуг все чаще собирают и анализируют данные с прикроватных датчиков, биомониторов, HL7, FHIR и других источников потоковых и IoT данных. Экологические и эпигенетические факторы, такие как окружающее освещение, окружающий шум, стресс и клинические вмешательства, представляют собой примеры обогащения данных предиктивной аналитики в сфере здравоохранения. Cloudera предоставляет масштабируемую гибридную платформу управления данными следующего поколения, которая позволяет врачам, исследователям и другим лицам легко собирать, обрабатывать, защищать и анализировать все эти данные для оценки способов воздействия на результаты лечения пациентов.

    Трансляционные исследования

    Анализ релевантных последовательностей ДНК, будь то полный геном, экзом, метилирование или мультиомик, впервые открывает нам возможности точной медицины и выявления биомаркеров с высокой степенью достоверности. Платформа корпоративного уровня Cloudera может значительно улучшить стоимость и вычислительную мощность по сравнению с традиционными вычислительными подходами в третичной или последующей молекулярной аналитике в любом масштабе. Это помогает реализовать разные сценарии использования - от отделов патологии системы здравоохранения, выполняющих исследования в области фармакогеномики, до лабораторий, занимающихся общегеномными ассоциативными исследованиями. Cloudera обеспечивает самый быстрый способ объединения омических данных с клиническими / фенотипическими данными из любой технологии на рынке. Более десятка организаций выбрали решение Cloudera в качестве хранилища данных точной медицины или корпоративного хранилища с неограниченным масштабом.

    Машинное обучение в клиниках

    От поддержки NLP и прогнозирования сепсиса до разработки алгоритмов, помогающих выявлять раковые опухоли, машинное обучение способно коренным образом трансформировать сферу здравоохранения и фармацевтики.

    Cloudera представляет собой открытую гибридную платформу управления данными следующего поколения, которая позволяет организациям принимать, хранить, обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, которые необходимы для построения моделей машинного обучения. Cloudera Data Science Workbench (CDSW) помогает ускорить масштабирование науки о данных для создания, тестирования, обучения и внедрения моделей машинного обучения в производственной среде, используя преимущества массивно-параллельных вычислений и расширенных потоков данных.

    Примеры использования NLP в здравоохранении

    Интернет вещей в здравоохранении

    Сегодня Интернет вещей, несомненно, трансформирует отрасль здравоохранения, предлагая такие сценарии использования, как удаленный мониторинг пациентов, телемедицина и лечение хронических заболеваний.

    Технологии, поддерживаемые Cloudera, в том числе Cloudera DataFlow, предоставляют платформу потоковой аналитики в реальном времени, которая может помочь поставщикам легко собирать, комбинировать, защищать и анализировать потоки данных с прикроватных датчиков, биомониторов и других подключенных медицинских устройств IoT в любом масштабе. Затем данные с датчиков Интернета вещей могут быть сохранены, проанализированы и использованы для построения моделей машинного обучения для прогнозирования результатов лечения пациентов и следующего оптимального курса действий.

    Кибербезопасность в здравоохранении

    По мере того как отрасль здравоохранения внедряет все больше технологий, особенно оцифровку медицинских записей, крайне важно, чтобы кибербезопасность оставалась в центре внимания всех проектов по управлению данными. Решение Cloudera по кибербезопасности дает вам возможность проактивно защищать данные здравоохранения за счет ускорения обнаружения угроз, а также расследования и реагирования на инциденты с помощью машинного обучения и полной прозрачности предприятия.

    Защитите свой бизнес

    GlaxoSmithKline: спасение жизней и повышение прибыльности благодаря аналитике больших данных

    Прочитайте пример

    Clearsense

    Clearsense: улучшение здравоохранения, спасение жизней с помощью УМНЫХ данных

    Прочитайте пример

    Quest Diagnostics

    Quest Diagnostics: улучшение контроля над развитием болезни с помощью аналитики данных

    Прочитайте пример

    Cerner

    Cerner спасает жизни с помощью аналитики больших данных

    Прочитайте пример

    Видео

    Медицинский колледж Мехарри и Clearsense: предоставление равных возможностей в области здравоохранения с помощью машинного обучения в реальном времени с ощутимыми результатами

    Вебинар

    Merck KGaA (Дармштадт, Германия), заставляет свои данные работать, используя платформу расширенного анализа данных на базе Cloudera.

    Презентация

    Сценарии использования Cloudera в топ-5 фармацевтических организаций

    Вебинар

    Ускорьте свои инициативы в области науки о данных с помощью озера данных по запросу для здравоохранения

    Your form submission has failed.

    This may have been caused by one of the following:

    • Your request timed out
    • A plugin/browser extension blocked the submission. If you have an ad blocking plugin please disable it and close this message to reload the page.