帮助医疗保健和生命科学领域的领导者根据分散的医疗保健数据做出决策
Healthcare Data Engine 基于 Google Cloud Healthcare API的核心功能构建和扩展，支持可互操作的纵向患者数据记录，可使医疗保健数据更快发挥作用。Healthcare Data Engine 可以开箱即用地跨主流 EHR 将超过 90% 的 HL7v2 消息映射到 FHIR，从而提供为患者更好的治疗，同时降低总拥有成本。
利用健康数据洞见，针对群体健康、资源利用率、临床试验优化、研究提速、高风险患者识别以及其他关键需求做出更明智的实时决策。
埃默里大学的研究员预测重症监护患者发生败血症的可能性
“这个算法之所以如此出色，是因为它在可行时间段内提供信息，让医生可以及时对患者采取有效治疗措施。”
Ashish Sharma，埃默里大学生物医学信息学系助理教授
哈佛全球健康研究所开发新冠肺炎 (COVID-19) 预测模型
“COVID-19 公共预测是重要的公共健康工具，旨在为应对 COVID-19 疫情的政策响应提供参考。通过提供包含 COVID-19 病例数、住院治疗数、转入 ICU 人数、呼吸机利用率和死亡人数的“预警系统”，COVID-19 公共预测帮助公共卫生官员和决策者由被动应对转变为主动抗击疫情。”
Thomas Tsai，哈佛大学陈曾熙公共卫生学院医学博士、公共卫生硕士、外科医生、健康政策研究员
Moderna 利用适量数据促进研发
“除了我们自己的数据，现在我们还能够引入更多外部数据源，因此我们决定提高临床试验的多样性，力求获得更准确的表现。”
Dave Johnson，Moderna 信息学、数据科学和 AI 副总裁
Schrödinger 利用云技术加快了药物研发速度
“传统的药品研发项目在成功后，还需要五到六年时间才能进入临床试验。通过快速识别具有可证明临床研究合理性的特性的优质分子，我们相信我们的平台可以加快这一过程，实现在两到三年内进入临床试验。”
Ramy Farid，Schrödinger 首席执行官