Proporciona a los líderes del sector sanitario y las ciencias biológicas las herramientas que necesitan para tomar decisiones a partir de datos sanitarios independientes
Healthcare Data Engine se basa en las funciones principales de la API de Cloud Healthcare de Google Cloud y amplía sus características para que los datos sanitarios se vuelva útiles más deprisa. Para ello, se habilita un registro interoperable y longitudinal de datos de pacientes. Healthcare Data Engine puede asignar de forma inmediata más del 90 % de los mensajes HL7v2 a FHIR entre los EHR líderes en el sector. De este modo, se optimizan los cuidados y se reduce el coste total de propiedad.
Identifica los pacientes de alto riesgo y otras necesidades críticas con información valiosa sobre la salud para mejorar la toma de decisiones en tiempo real en cuanto a la salud de la población, el uso de los recursos, la optimización de los ensayos clínicos y la aceleración de la investigación.
Protege tus datos sanitarios con controles de seguridad y privacidad de confianza
Aprovecha la infraestructura segura ya desde el diseño, la protección de datos integrada y la red mundial que ya utiliza Google para garantizar el cumplimiento, la redundancia y la fiabilidad. Healthcare Data Engine incorpora una configuración en la nube para el sector sanitario que amplía aún más nuestra seguridad y privacidad, con las prácticas recomendadas de la HIPAA y de HITRUST.
Aprovecha nuestro enfoque de seguridad multicapa para que tus datos estén protegidos de forma predeterminada, tanto en tránsito como en reposo.
Escala tus recursos a la velocidad y la dimensión que necesites
Healthcare Data Engine cuenta con los servicios gestionados de Google Cloud, altamente escalables y seguros, que cumplen con la HIPAA. Además, emplea la API de Cloud Healthcare de Google y BigQuery para procesarlos de manera sólida. Healthcare Data Engine aprovecha la potencia de las analíticas y la IA de Google BigQuery al sector sanitario, lo que permite a las organizaciones sanitarias procesar petabytes de datos de sus pacientes.
Escala rápidamente para satisfacer las fluctuaciones de los sistemas y las instalaciones en función de las necesidades más complejas, como gestionar el estado de la población.
Líderes que generan información valiosa y analíticas para el sector sanitario
Los investigadores de Emory University predicen la sepsis en pacientes de la unidad de cuidados intensivos
"La razón por la que este algoritmo está realizando un trabajo tan fantástico es porque proporciona información en la ventana procesable cuando los médicos pueden tomar medidas significativas para un paciente".
Ashish Sharma, profesor adjunto del Departamento de Informática biomédica de Emory University
Harvard Global Health Institute desarrolla un modelo de previsiones sobre el COVID‐19
"Las previsiones públicas del COVID‐19 son una herramienta de salud pública importante para guiar la respuesta de la política al COVID‐19. Las previsiones públicas del COVID‐19 proporcionan a los responsables de salud pública un sistema de advertencia temprana de casos de COVID‐19, hospitalizaciones, admisiones en la UCI, uso de respiradores y muertes. Además, permiten que los legisladores puedan pasar de un enfoque reactivo a un enfoque proactivo para hacer frente a la pandemia".
Doctor Thomas Tsai, M.D./M.P.H., cirujano e investigador sobre políticas sanitarias en Harvard T.H. Chan School of Public Health
Moderna utiliza la dosis adecuada de datos para impulsar el descubrimiento
"Ahora que podemos incorporar más fuentes de datos externas junto con nuestros propios datos, estamos tomando una decisión muy consciente de aumentar la diversidad en nuestros ensayos clínicos, procurando una representación más precisa".
Dave Johnson, vicepresidente de Informática, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de Moderna
Schrödinger usa la nube para acelerar el descubrimiento de fármacos
"Cuando se tiene éxito en los proyectos de descubrimiento de fármacos tradicionales, se tarda entre cinco y seis años en llegar a los ensayos clínicos. Al identificar rápidamente moléculas buenas con propiedades que justifiquen el avance en los estudios clínicos, creemos que nuestra plataforma puede ofrecer procesos más rápidos, para llegar a los ensayos clínicos en plazos de dos a tres años".
Dr. Ramy Farid, CEO de Schrödinger