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.

Sanford Health

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

Lesen Sie die Geschichte

E-Book

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

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Webinar

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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KUNDENVIDEO

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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Kundengespräch

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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Kunden-Fallstudie

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.

Webinar

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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Kundengespräch

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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Webinar

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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E-Book

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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Webinar

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

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Databricks 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

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