Gesundheitswesen
Data Analytics and Machine Learning for the Healthcare Industry
Harness the power of big data and AI to personalize healthcare and improve patient outcomes
Enabling Patient-centric Healthcare with Data Analytics and AI
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.
BETRUGSPRÄVENTION
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.
EXZELLENTE PATIENTENVERSORGUNG
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.
OPERATIVE EFFIZIENZ IM KRANKENHAUS
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.
Leveraging Machine Learning to Deliver Personalized Medicine
Learn how Sanford uses Databricks to provide patients with customized treatments by analyzing genomic and EHR data at scale
Mit Data Science in jeder Größenordnung zu einer qualitativ besseren Gesundheitsversorgung
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
HERUNTERLADEN
Extracting Real-world Insights from Population-scale Clinical Data
Learn how Prognos built ML pipelines on 25 billion clinical lab records with Databricks, Apache Spark™ and AWS
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Improving Care with Predictive Medicine at Sanford Health
Erfahren 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.
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Patient im Fokus: Während bei Optum Advanced Analytics entwickelt werden, stehen die Patienten im Mittelpunkt
Optum 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.
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Bereitstellung digitaler Gesundheitsdienste für eine bessere Erfüllung der Patientenbedürfnisse
HealthDirect 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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Die Vorhersage von Sepsis und die Lösung anderer klinischer Herausforderungen mit einheitlichen Analytics
In diesem aufgezeichneten Webinar mit Prominence Advisors erfahren Sie, wie Sie die in den EHR-Silodaten verborgenen Erkenntnisse erschließen können. Mit der Leistungsfähigkeit der skalierbaren Databricks-Plattform können Sie leistungsstarke Vorhersagemodelle erstellen, die bei der Identifizierung von Patienten mit einem hohen Sepsis-Risiko helfen können.
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Data-Governance-Lektionen von den Centers for Medicare and Medicaid Services
In 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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Automatisierte Überwachung von medizinischen Produktdaten mit Machine Learning
Erfahren Sie, wie Sie eine End-to-End ML-Pipeline für das Streaming von EKG-Daten mit Delta Lake, Keras und MLflow aufbauen können.
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Real-World Evidence Analytics at Scale
Learn how to accelerate drug development and improve healthcare delivery with a unified approach to analyzing population-scale real-world data.
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Improving Clinical Operations with Analytics and ML in the Cloud
How Integris Health Built an Agile Environment for Data Analytics and AIwith Apache Spark, Databricks and KenSci
Jetzt ansehenDatabricks erlaubt es uns, klinische Forschung und Entwicklung zeitsparend in ein klinisch validiertes Screening zu überführen. Müssten wir diese Aufgabe mithilfe unserer lokalen Computerplattformen lösen, hätten wir deutlich mehr Zeit und Geld zu investieren.Fallstudie lesen
Lynn Carmichael, Senior Director of Computational Bioinformatics, Sanford Health
