讓醫療照護與生命科學領導者能根據零散的醫療照護資料做出決定
Healthcare Data Engine 以 Google Cloud Healthcare API 的核心功能為基礎並加以擴充，藉由啟用可互通的病患資料長期記錄，讓醫療照護資料可以更即時發揮效用。Healthcare Data Engine 可直接將超過 90% 的 HL7v2 訊息對應至各頂尖 EHR 的 FHIR，以提供更完善的照護方式，同時降低總持有成本。
透過健康深入分析資料，針對公共衛生、資源使用率、最佳化臨床試驗和加速研究、識別高風險患者和其他重大需求方面，即時做出更明智的決策。
領導者可產生醫療照護數據分析與深入分析結果
埃默里大學 (Emory University) 的研究人員預測重症病患的敗血症病況
「這個演算法的成效之所以如此卓越，是因為系統能在醫生可採取行動的時間範圍內提供資訊，讓醫生為患者進行有效治療。」
埃默里大學 (Emory University) 生物醫學資訊學系助理教授 Ashish Sharma
哈佛全球衛生研究院開發了 COVID-19 預測模型
「COVID-19 Public Forecasts 是一項重要的公共衛生工具，用於引導回應 COVID-19 疫情的政策。COVID-19 Public Forecasts 的「早期預警系統」會提供 COVID-19 病例數、住院人數、ICU 住院人數、呼吸器使用率和死亡人數，讓公共衛生官員和政策制定者有機會從被動應對轉變為主動遏止疫情。」
哈佛大學公共衛生學院，醫學博士、公共衛生碩士、外科醫師和衛生政策研究員 Dr. Thomas Tsai
Moderna 運用正確劑量資料提高研究效率
「現在我們可以將更多外部資料來源與自家資料結合，藉此制定更明確的決策，以增加臨床試驗的多元性並提供更準確的結果。」
Moderna 資訊學、數據資料學和 AI 技術副總裁 Dave Johnson
Schrödinger 借助雲端資源加快藥品研發速度。
「傳統的藥品研發專案成功後，大約需要等待 5 至 6 年才會進入臨床試驗。透過快速識別可有效促成臨床研究的良好分子，我們認為自家平台能縮短整體時程，可能只須 2 至 3 年就能進入臨床實驗。」
Schrödinger 執行長 Dr Ramy Farid