데이터 상호 운용성을 통해 생명을 구할 수 있나요? 의료 혁신의 데이터 역할에 대한 의료 선두업체들의 이야기를 들어 보세요. 참여 →등록

Google Cloud Healthcare Data Engine

엔드 투 엔드 솔루션으로 의료 정보와 분석을 신속하게 생성하세요.

의료 및 생명과학 선두업체가 분리된 의료 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원

Healthcare Data Engine은 Google Cloud Healthcare API의 핵심 기능을 기반으로 하고 확장하며, 환자 데이터를 상호 운용 가능한 종단적 레코드로 만들어 의료 데이터를 보다 즉시 활용할 수 있게 해줍니다. Healthcare Data Engine은 처음부터 HL7v2 메시지의 90% 이상을 선도적인 EHR의 FHIR에 매핑하여 보다 나은 진료를 제공하고, 총 소유 비용을 절감합니다.

집단 건강, 리소스 활용, 임상 시험 최적화 및 연구 가속화, 고위험 환자 식별 및 의료 정보와 관련된 기타 중요 니즈에 관한 실시간 의사결정을 개선합니다.

의료 데이터를 통한 유용한 정보 도출 가속화
신뢰할 수 있는 보안 및 개인 정보 보호 설정을 통해 의료 데이터 보호하기

신뢰할 수 있는 보안 및 개인 정보 보호 설정을 통해 의료 데이터 보호하기

Google에서 규정 준수, 중복성, 신뢰성을 보장하기 위해 사용하는 것과 동일한 보안을 우선으로 설계된 인프라, 기본 제공 데이터 보호, 글로벌 네트워크를 활용해 보세요. Healthcare Data Engine은 HIPAA 및 HITRUST 권장사항에 따라 보안 및 개인 정보 보호를 훨씬 더 강화하는 의료용 클라우드 구성을 통합합니다.

Google의 멀티 레이어 보안 접근법을 활용하여 전송 중인 데이터 및 저장 데이터가 기본적으로 안전하게 보호되도록 합니다.

필요에 따라 신속하고 광범위하게 확장

Healthcare Data Engine은 Google Cloud의 확장성이 뛰어나고 안전한 HIPAA 규정 준수 관리형 서비스로 지원되며 Google Cloud Healthcare API 및 BigQuery를 활용하여 강력한 처리를 수행합니다. Healthcare Data Engine은 의료 업계에서 Google BigQuery의 분석 및 AI를 활용하여 의료 기관이 페타바이트급 규모의 환자 데이터를 처리할 수 있도록 지원합니다.

집단 건강 관리와 같은 복잡한 니즈를 충족하기 위해 시스템 및 시설의 변화하는 니즈를 충족하도록 빠르게 확장할 수 있습니다.

필요에 따라 빠르고 광범위하게 확장하세요.

의료 분석 및 통계를 생성하는 리더

중증 환자의 패혈증 발병을 예측하는 Emory University 연구원들

“이 알고리즘이 이렇게 성공적인 이유는 의사가 환자를 위해 의미 있는 조치를 취할 수 있는 한정된 범위의 시간 내에 정보를 제공할 수 있기 때문입니다."

애쉬시 샤르마, Emory University 생명의료정보학 조교수

Emory University 로고
Harvard Global Health Institute 로고

Harvard Global Health Institute에서 코로나19 예측 모델 개발

“COVID-19 Public Forecasts는 코로나19 대유행 상황에 대한 정책 대응을 지원하는 중요한 공중 보건 도구입니다. COVID-19 Public Forecasts는 코로나19 확진, 입원, 중환자실(ICU) 이동, 인공호흡기 사용, 사망에 대한 '조기 경고 시스템'을 제공함으로써 공중 보건 공무원과 정책 입안자가 사후 대응에서 사전 대응으로 전환하여 대유행 상황을 억제할 수 있는 기회를 만들고 있습니다."

토마스 차이 박사, Harvard TH Chan School of Public Health 의학박사, 공중보건학석사, 외과 및 보건 정책 연구원

Moderna, 적절한 양의 데이터를 사용하여 탐색 가능성 향상

이제 자체 데이터와 함께 외부 데이터 소스를 더 많이 가져올 수 있게 되면서 더 정확한 표현을 추구하도록 임상 시험에서의 다양성을 높이기 위해 매우 의식적인 결정을 내리고 있습니다."

데이브 존슨, Moderna 정보학, 데이터 과학, AI 부문 부사장

Moderna 로고
Schrödinger 로고

클라우드를 통해 의약품 개발을 가속화하는 Schrödinger

"전통적인 신약 개발을 위한 프로젝트가 성공할 경우 임상 시험 시작까지 약 5~6년이 소요됩니다. 임상 연구를 진전시키는 데 도움이 되는 우수한 분자를 신속하게 식별함으로써 당사 플랫폼이 잠재적으로 임상 연구까지 2~3년 내로 타임라인을 앞당길 수 있을 것으로 기대합니다.”

라미 파리드 박사, Schrödinger CEO