Healthcare Data Engine do Google Cloud

Gere rapidamente insights e análises da área da saúde com uma solução completa.

Ouça nosso CEO no Google Cloud lançar o Healthcare Data Engine

Capacite os líderes da área de saúde e ciências biológicas para tomar decisões com base em dados de saúde separados

O Healthcare Data Engine aumenta e amplia os principais recursos da API Healthcare do Google Cloud para tornar os dados de saúde mais úteis imediatamente, permitindo um registro interoperável e longitudinal de dados do paciente. O Healthcare Data Engine pode mapear mais de 90% das mensagens de HL7v2 para o FHIR nos principais sistemas de prontuário eletrônico. Ele possibilita um caminho para um melhor atendimento e reduz o custo total de propriedade.

Tome melhores decisões em tempo real sobre saúde da população, utilização de recursos, otimização de ensaios clínicos e aceleração de pesquisa, identificando pacientes de alto risco e outras necessidades críticas com insights de saúde.

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Como acelerar os insights dos dados de saúde.
Proteja os dados de saúde com controles de segurança e privacidade confiáveis.

Proteja os dados de saúde com controles de segurança e privacidade confiáveis

Aproveite a mesma infraestrutura secure by design, a proteção de dados integrada e a rede global utilizadas pelo Google para garantir conformidade, redundância e confiabilidade. O Healthcare Data Engine incorpora uma configuração em nuvem para saúde que amplia nossa segurança e privacidade com as práticas recomendadas da HIPAA e da HITRUST.

Aproveite nossa abordagem de segurança em várias camadas para ter a tranquilidade de saber que seus dados estão protegidos, por padrão, em trânsito e em repouso.

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Escalone de forma rápida e extensiva conforme necessário

O Healthcare Data Engine conta com o suporte dos serviços gerenciados altamente escalonáveis, seguros e compatíveis com HIPAA do Google Cloud e aproveita a API Cloud Healthcare do Google e o BigQuery para processamento robusto. O Healthcare Data Engine traz o poder de análises e IA do Google BigQuery ao setor de saúde, permitindo que organizações de saúde processem petabytes de dados de pacientes.

Escalone rapidamente e atenda às necessidades dinâmicas dos sistemas e instalações para responder a necessidades complexas, como o gerenciamento da saúde da população.

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Escalone de forma rápida e extensiva conforme necessário.

Pesquisadores da Universidade de Emory preveem a sepse em pacientes em terapia intensiva

O motivo pelo qual esse algoritmo está fazendo um trabalho tão fantástico é porque está fornecendo informações na janela prática quando os médicos podem realizar ações significativas para um paciente.

Ashish Sharma, professor assistente, Departamento de Informática Biomédica, Universidade de Emory

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Logotipo da Universidade Emory
Logotipo do Harvard Global Health Institute

O Harvard Global Health Institute desenvolve o modelo de previsão da COVID-19

"As previsões públicas de COVID-19 são uma ferramenta importante de saúde pública para orientar a resposta política à pandemia da COVID-19. Ao fornecer um 'sistema de alertas antecipados' de casos da COVID-19, hospitalizações, internações na UTI, utilização de respiradores e mortes, as previsões públicas da COVID-19 criam uma oportunidade para agentes de saúde pública e os legisladores passarem de uma abordagem reativa para uma proativa para suprimir a pandemia."

Dr. Thomas Tsai, Doutor em Medicina, Mestre em Saúde Pública, cirurgião e pesquisador em políticas de saúde, Escola de Saúde Pública Harvard T.H. Chan

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A Moderna usa a dose certa de dados para impulsionar a descoberta

"Agora que podemos usar mais fontes de dados externas junto de nossos próprios dados, decidimo muito consciente de aumentar a diversidade nos nossos ensaios clínicos, buscando uma representação mais precisa."

Dave Johnson, líder de Informática, Ciência de Dados e IA na Moderna

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Logotipo da Moderna
Logotipo da Schrödinger

Schrödinger acelera a descoberta de medicamentos usando a nuvem.

"Os projetos tradicionais de descoberta de medicamentos, quando bem-sucedidos, levam cerca de cinco a seis anos para entrar em testes clínicos. Ao identificar rapidamente moléculas boas com propriedades que justificam avanço em estudos clínicos, acreditamos que nossa plataforma possa gerar um cronograma mais rápido, possivelmente no intervalo de dois a três anos na clínica."

Dr Ramy Farid, CEO da Schrödinger

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