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Google Cloud Healthcare Data Engine

Générez rapidement des insights et des données de santé, grâce à une seule solution bout en bout.

Permettez aux leaders du secteur de la santé et des sciences de la vie de prendre des décisions à partir de données de santé disjointes

Healthcare Data Engine s'appuie sur les fonctionnalités de base de l'API Healthcare de Google Cloud pour les rendre plus utiles immédiatement, en permettant un enregistrement interopérable et long terme des données des patients. Healthcare Data Engine peut mapper plus de 90 % des messages HL7v2 sur FHIR à travers des dossiers médicaux électroniques prêts à l'emploi, ce qui permet de meilleurs soins tout en réduisant le coût total de possession.

Prenez des décisions plus éclairées en temps réel sur la santé de la population, l'utilisation des ressources, l'optimisation des essais cliniques et l'accélération de la recherche, l'identification des patients à haut risque et d'autres besoins essentiels grâce à des insights médicaux.

Obtenez des insights plus rapidement à partir de vos données de santé.

Protégez vos données de santé grâce à des paramètres de sécurité et de confidentialité fiables

Bénéficiez de l'infrastructure sécurisée, de la protection des données et du réseau mondial de Google pour garantir la conformité, la redondance et la fiabilité. Healthcare Data Engine intègre une configuration cloud pour le secteur de la santé, qui étend davantage la sécurité et la confidentialité grâce aux bonnes pratiques HIPAA et HITRUST.

Utilisez notre approche multicouche de la sécurité pour garantir la protection de vos données, par défaut, en transit et au repos.

Évoluez rapidement et de manière approfondie

Le service Healthcare Data Engine s'appuie sur les services gérés, hautement évolutifs et sécurisés, conformes à la loi HIPAA de Google, et exploite l'API Cloud Healthcare et Google BigQuery pour un traitement robuste. Healthcare Data Engine apporte au secteur de la santé la puissance de l'analyse et de l'IA de Google BigQuery pour permettre aux organismes de santé de traiter des pétaoctets de données de leurs patients.

Évoluez rapidement pour répondre aux besoins fluctuants de vos systèmes et installations, et ainsi répondre à des besoins complexes, comme la gestion de la santé de la population.

Leaders dans la génération d'analyse et d'insights de santé

Les chercheurs de l'Université Emory anticipent les risques de septicémie chez les patients en soins intensifs.

"Si cet algorithme fait preuve d'une remarquable efficacité, c'est parce qu'il fournit des informations pendant le laps de temps même où les médecins peuvent prendre des mesures déterminantes pour un patient."

Ashish Sharma, professeur adjoint, département d'informatique biomédicale, université Emory

HVA Healthcare
Université Emory

Le Harvard Global Health Institute développe un modèle de prévision pour la COVID-19

"Les prévisions publiques pour la COVID-19 sont un outil de santé publique important qui permet de diriger les mesures face à la pandémie de COVID-19. En fournissant un "système d'avertissement précoce" des cas de COVID-19, des hospitalisations, des admissions en USI, de l'utilisation des respirateurs et des décès, les prévisions publiques pour la COVID-19 permettent aux responsables de la santé publique et aux décideurs de passer d'une approche réactive à une approche proactive pour mettre fin à la pandémie."

Dr Thomas Tsai, MD, MPH, chirurgien et chercheur en stratégie de la santé, Harvard T.H. Chan of School of Public Health

Moderna utilise la bonne dose de données pour améliorer la découverte

"Maintenant que nous pouvons importer plus de sources de données externes que nos propres données, nous prenons des décisions très éclairées pour augmenter la diversité dans nos essais cliniques, en vue d'une représentation plus précise."

Dave Johnson, vice-président des technologies de l'information, de la science des données et de l'IA chez Moderna

Schrödinger
Ambra

Schrödinger accélère la chronologie de découverte de médicaments à l'aide du cloud

"Lorsqu'ils réussissent, les projets traditionnels de découverte de médicaments prennent environ cinq à six ans pour entrer en essais cliniques. En identifiant rapidement de bonnes molécules avec des propriétés qui justifient les progrès en études cliniques, nous pensons que notre plate-forme pourrait faire avancer la chronologie, potentiellement dans un délai de deux à trois ans avant l'essai clinique."

Dr Ramy Farid, CEO, Schrödinger