Harness the power of big data and AI to personalize healthcare and improve patient outcomes
Enable healthcare organizations to drive innovations in patient care while reducing costs with big data analytics, machine and AI — powered by the Databricks Unified Data Analytics Platform.
Entwickeln Sie Modelle zur Anomalieerkennung, die auf Schadensfall-, Abrechnungs- und Verhaltensdaten basieren, um betrügerische Schadensfälle, unnötige Behandlungen oder potenziellen Identitätsdiebstahl zu erkennen und die Zahlung in solchen Situationen zu stoppen.
Prognostizieren Sie die besten Behandlungen und optimieren Sie die Qualität der Versorgung, indem Sie relevante Anamnese- und Pflegedaten über alle Gesundheitskanäle hinweg zusammenführen und analysieren.
Nutzen Sie Machine Learning, um die operative Effizienz in einer Vielzahl von Bereichen zu optimieren, so zum Beispiel bei der Vorbeugung der Wiederaufnahme von Patienten, bei der Prognose der Bettenauslastung, bei der Transkription von Arztnotizen usw.
Learn how Sanford uses Databricks to provide patients with customized treatments by analyzing genomic and EHR data at scale
Erfahren Sie, wie die Gesundheitsbranche die neuesten Techniken des Machine Learning auf enorme Mengen klinischer Daten anwendet, um die Innovation in der Pflege zu fördern
HERUNTERLADENLearn how Prognos built ML pipelines on 25 billion clinical lab records with Databricks, Apache Spark™ and AWS
Jetzt ansehenErfahren Sie, wie Sanford Health Machine Learning nutzt, um maßgeschneiderte Behandlungen für Patienten anzubieten. Bei Sanford basieren die Empfehlungen zur Grundversorgung auf der Krankengeschichte und dem genetischen Hintergrund der Patienten. So lässt sich die präventive Behandlung personalisieren, anstatt ein Universalmodell für alle Patienten zu verwenden.
Jetzt ansehenOptum ist ein führendes Unternehmen aus dem Sektor der Gesundheitsdienstleistungen, das mehr als 126 Millionen Patienten betreut. In dieser Diskussionsrunde beim Spark + AI Summit zeigt Optum, wie das Unternehmen Machine Learning auf Databricks und Spark einsetzt, um chronische Krankheiten mithilfe von historischen Aufzeichnungen und klinischen Daten zu prognostizieren.
Jetzt ansehenHealthDirect Australia reduzierte die Dauer der Verarbeitung eines Datensatzes mit Millionen von Gesundheitseinträgen von einem Tag auf Minuten. Diese beschleunigte Durchlaufzeit liefert einen Echtzeit-Einblick in die von ihnen betreuten Patienten, wodurch eine rechtzeitige Versorgung der Patienten in Australien ermöglicht wird.
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Jetzt ansehenIn diesem technischen Vortrag stellt NewWave ein Open-Source-Framework zur Datenvalidierung vor, das auf Apache Spark für die Centers for Medicare und Medicaid Services aufgebaut wurde.
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