機器學習技術推動臨床和作業數據分析
醫療照護資料互通性
透過整合化的方式檢視 FHIR、HL7v2 和 DICOM 資料，以便即時且大規模地掌握資料。
案例特色
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可妥善儲存臨床資料並提升互通性
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醫療服務提供者可透過 Google Meet 提供視訊看診服務
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病患資訊可儲存在 Google Workspace (文件、試算表、雲端硬碟) 中
醫療照護數據與相關資料深入分析
整合舊有系統中的臨床與作業資料，來訂定更有依據且更有效的決策。
5 分鐘小故事
閱讀案例案例特色
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在敗血症發病前 4 至 6 小時的預測準確率高達 85%
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藉由 AI 技術分析生命徵象和研究室結果等 65 項變數
Healthcare API 管理
讓醫療服務提供者、健康資料合作夥伴與應用程式開發商可以輕鬆合作，進而建構全新的 FHIR API 式數位服務。
案例特色
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全新的預警系統讓相關人員能夠迅速介入治療
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病患處於高風險等級的時間減少了 33%
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系統每日最多接收 300 萬次 API 呼叫
醫療照護作業資訊主頁
使用先進的數據分析功能提升商業智慧技術，讓您更容易以視覺化方式呈現公共衛生與相關作業資訊。
5 分鐘小故事
閱讀案例案例特色
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推出 COVID-19 國家應變入口網站
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從每年約 3,500 萬名患者收集相關資料
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185 家醫院均能以符合《健康保險流通與責任法案》的方式提供資料
