概述

全球前10大制药公司中有9家使用Cloudera

医疗保健生态系统正处于趋同状态,因为该行业正倾向于基于价值的医疗保健,专注于积极的患者结果,同时压低成本,消除浪费和滥用.  支付方和提供者之间的对话不再关注预测分析是否会影响结果,而是关注预测分析在哪里以及如何影响结果.领先的医疗保健组织正在利用来自Cloudera的下一代混合数据管理平台来驱动人工智能, NLP, 以及预测分析,以便通过历史和实时的患者健康数据做出更好的决策.

关键用例
  • 护理质量优化
  • 转化研究
  • 机器学习在临床中的应用
  • 医疗物联网
  • 网络安全在医疗

护理质量优化

医疗保健提供者越来越多地从床边传感器获取和分析数据, bio-monitors, HL7, FHIR, 还有其他流媒体和物联网的数据源. 环境和表观遗传因素,如环境光, 环境噪声, 压力, 临床干预是丰富医疗保健预测分析数据的例子. Cloudera, 提供可扩展的下一代, 为医生赋权的混合数据管理平台, 研究人员, 和别人一样容易收集, 过程, 安全, 并分析所有这些数据,以评估影响患者结果的方法.

转化研究

相关DNA序列分析, 是否全基因组, 外显子组, 甲基化或multi-omics, 让3559.cσm新濠天地-3559.cσm新濠天地(澳门)有限公司登录入口-欢迎光临第一次接触到精准医疗和高可信度生物标记物的发现. 与传统的三级或下游分子分析方法相比,Cloudera的企业级平台可以在成本和计算能力方面实现巨大的提升. 这有助于实现从执行药物基因组学的卫生系统病理学部门到进行全基因组关联研究的研究实验室的用例. Cloudera提供了将组学数据与来自市场上任何技术的临床/表型数据合并的最快路径. 超过12个组织已经选择Cloudera作为其精确医疗存储库或企业变体存储库,以实现无限规模.

Cloudera可以帮助

机器学习在临床中的应用

从启用NLP和预测败血症, 开发帮助识别癌症肿瘤的算法, 机器学习有望从根本上改变医疗保健和制药领域.

Cloudera提供了下一代, 开放, 混合数据管理平台,使组织能够摄取, 商店, 过程, 并分析大量的数据,这对建立机器学习模型至关重要. Cloudera数据科学工作台 (CDSW)有助于加速大规模数据科学的构建, 测验, 迭代, 并利用大规模并行计算和扩展的数据流在生产中部署机器学习模型.

医疗保健领域的NLP用例

Cloudera可以帮助

Cloudera数据科学工作台

加速机器学习从研究到生产的安全, 为企业搭建的自助企业数据科学平台.

医疗物联网

物联网无疑正在改变当今的医疗保健行业,使远程患者监测等用例成为可能, 远程医疗, 和慢性疾病管理. 

Cloudera支持的技术包括 Cloudera数据流 提供实时流分析平台,可以帮助提供商轻松捕获, 结合, 安全, 并驱动分析来自床边传感器的数据, 生物监测器和其他连接的医疗物联网设备, 在规模. 然后,物联网传感器的数据可以被存储, 分析了, 用来建立机器学习模型来预测病人的结果和下一步的最佳行动方案.

Cloudera可以帮助

Cloudera数据流

Cloudera数据流(CDF), 是一个可伸缩的, 实时流媒体分析平台, 建, 并分析数据,以获得关键见解和即时可操作的情报.

网络安全在医疗

随着医疗保健行业采用更多技术, 特别是医疗记录的数字化, 必须将网络安全置于所有数据管理项目的前列. Cloudera的网络安全解决方案 通过加速威胁检测以及调查和响应,使您能够主动保护医疗保健数据, 通过机器学习完成企业可见性.

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