Google Cloud Healthcare Data Engine
通过端到端解决方案快速生成医疗保健数据洞见和分析。
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。
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使用值得信赖的安全和隐私控制机制保护您的医疗保健数据
充分利用 Google 使用的基于安全性设计的的基础架构、内置的数据保护功能和全球网络,确保合规性、冗余和可靠性。Healthcare Data Engine 融入了医疗保健的云配置,通过 HIPAA 和 HITRUST 最佳做法进一步扩展我们的安全和隐私控制。
我们的多层安全方法可确保传输中的数据和静态数据都默认得到保护,让您安心无忧。
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根据需要快速地大规模扩缩
Healthcare Data Engine 由 Google Cloud 扩缩能力强、安全可靠且符合 HIPAA 要求的代管式服务提供支持,并利用 Google 的 Cloud Healthcare API 和 BigQuery 实现强大的处理能力。Healthcare Data Engine 将 Google BigQuery 强大的分析和 AI 功能引入医疗保健行业,使医疗保健组织能够处理 PB 级的患者数据。
可快速扩缩以应对各种系统和设施不断变化的需求,从而满足复杂需求,例如管理群体健康。
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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
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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
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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
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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
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