データの相互運用性は救命に役立つでしょうか?医療変革におけるデータの役割について先進的な医療機関から話を聞きます。参加する → 登録

Google Cloud Healthcare Data Engine

1 つのエンドツーエンド ソリューションを使用して、医療のインサイトと分析を迅速に生成します。

まとまりのない医療データから意思決定を行えるように医療とライフ サイエンスの先進的な機関を支援する

Healthcare Data Engine は、Google Cloud Healthcare API の中核的機能に基づいて構築され、拡張されました。患者データの相互運用や長期的な記録を可能にすることで、医療データをより迅速に利用できるようになります。医療データ エンジンは、HL7v2 メッセージの 90% 以上を、すぐに使える主要 EHR 間の FHIR にマッピングできるため、総所有コストを低減しながらより適切な医療の提供が可能になります。

公衆衛生、リソースの利用、臨床試験の最適化、研究の加速、ハイリスク患者の特定、ヘルス分析情報による緊急のニーズなどについて、より適切な意思決定をリアルタイムで行います。

医療データからのインサイトの迅速な取得。
信頼できるセキュリティとプライバシー管理により、医療データを保護します。

信頼できるセキュリティとプライバシー管理により、医療データを保護します

Google がコンプライアンス、冗長性、信頼性を確保するために使用しているものと同じ、安全性を重視した設計のインフラストラクチャ、組み込みのデータ保護機能、グローバル ネットワークを利用できます。Healthcare Data Engine には、HIPAA と HITRUST のベスト プラクティスによって Google のセキュリティとプライバシーをさらに拡張する、医療向けのクラウド構成が組み込まれています。

多層セキュリティ アプローチを利用して、転送中も保存時もデータがデフォルトで保護されるので安心です。

必要に応じた速さと規模でスケーリング

Healthcare Data Engine は Google Cloud のスケーラブルで安全な HIPAA 準拠のマネージド サービスにより支えられていて、Google の Cloud Healthcare API と BigQuery を活用して堅牢な処理を実現します。Healthcare Data Engine は Google BigQuery の分析力と AI の力を医療業界に提供し、医療機関でペタバイトの患者データを処理できるようにします。

公衆衛生の管理など、複雑なニーズを満たすために、システムや施設全体の変動するニーズに応じて素早くスケーリングします。

必要に応じた速さと規模でスケーリング

医療分析およびインサイトを生み出すリーダー

エモリー大学の研究者は、集中治療中の患者の敗血症を予測

「このアルゴリズムは、非常に素晴らしい効果を発揮しています。それは、医師が患者に有効なアクションをとり得るタイミングで関連情報を提供してくれるためです。」

エモリー大学生物医学情報学部助教授 Ashish Sharma 氏

エモリー大学のロゴ
Harvard global health institute ロゴ

Harvard Global Health Institute が COVID-19 予測モデルを開発

「COVID-19 Public Forecasts は、COVID-19 のパンデミックに対応するポリシーのガイドとなる重要な公衆衛生ツールです。COVID-19 Public Forecasts は、COVID-19 の感染者数、入院患者数、ICU 入室患者数、人工呼吸器利用率、死亡者数の「早期警告システム」を提供することで、公衆衛生当局や政策立案者が、パンデミックを抑制する事後対応から事前対応に移行する機会を作り出します。」

MD、MPH、外科医およびハーバード大学 T.H. チャン公衆衛生大学院所属医療政策研究員 Thomas Tsai 博士

Moderna 社は、適切な量のデータを使用して発見を促進

当社は独自のデータとともに、より多くの外部のデータソースを取り込めるようになりました。それにより、より厳密な表現を追求して、臨床試験の多様性を高める意識的な決定を行っています。」

Moderna 社 情報科学、データ サイエンス、AI 担当バイス プレジデント Dave Johnson 氏

Moderna ロゴ
Schrödinger ロゴ

Schrödinger 社は、クラウドを使用して創薬のタイムラインを迅速化

「従来の創薬プロジェクトが成功すると、臨床試験には 5~6 年ほどかかります。臨床研究への進歩を正当化するプロパティを有する優れた分子を迅速に特定することにより、当社のプラットフォームでは、2~3 年内のより早いタイムラインを臨床研究にもたらせる可能性がある考えています。」

Schrödinger 社 CEO、Ramy Farid 博士