Santé

Data Analytics and Machine Learning for the Healthcare Industry

Harness the power of big data and AI to personalize healthcare and improve patient outcomes

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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.

PRÉVENTION DE LA FRAUDE

Concevez des modèles de détection des anomalies construits à partir de données comportementales ou liées aux facturations ou aux remboursements, et évitez ainsi de régler des remboursements injustifiés, des frais de traitement inutiles ou de subir de possibles usurpations d'identité.

SOINS DE QUALITÉ POUR LES PATIENTS

Déterminez les meilleurs traitements en amont et optimisez la qualité des soins grâce à l'agrégation et à l'analyse des antécédents et des données de soin des patients, sur l'ensemble des canaux médicaux et paramédicaux.

EFFICACITÉ OPÉRATIONNELLE EN MILIEU HOSPITALIER

Tirez parti du machine learning pour gagner en efficacité opérationnelle sur une large gamme de sujets tels que la prévention des réadmissions, la prédiction de l'utilisation des lits, la transcription des notes des médecins, etc.

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

e-book

Améliorer les résultats en santé grâce à la data science à grande échelle

Découvrez comment le secteur de la santé exploite les dernières techniques de machine learning sur de gigantesques quantités de données cliniques pour innover dans le domaine des soins.

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Webinaire

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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VIDÉO CLIENT

Améliorer les soins grâce à la médecine prédictive à Sanford Health

Découvrez comment Sanford Health tire parti du machine learning pour fournir aux patients un traitement personnalisé. En proposant des recommandations en matière de soins médicaux sur la base du dossier du patient et de son patrimoine génétique, Sanford personnalise les traitements préventifs au lieu d'opter pour la même approche pour tous.

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Par nos clients

Être patient : concevoir des analyses avancées chez Optum avec l'accent mis sur le patient

Optum est une importante entreprise de services de santé, avec plus de 126 millions de patients. À l'occasion de cette conférence au Spark + AI Summit, Optum détaille son utilisation du machine learning via Databricks et Spark pour prévoir les maladies chroniques à partir des antécédents et des données cliniques.

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Étude de cas client

Fournir des services de cybersanté pour mieux répondre aux besoins des patients

HealthDirect Australia a réduit d'une journée à quelques minutes le temps de traitement d'un ensemble de données constitué de millions de dossiers de santé. De cette manière, HealthDirect Australia bénéficie d'une vision en temps réel de sa patientèle et peut répondre plus rapidement aux besoins des citoyens australiens.

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Webinaire

Prévision des septicémies et résolution d'autres défis cliniques grâce aux unified analytics

Dans ce webinaire avec Prominence Advisors, vous découvrirez comment mettre la main sur des informations cachées dans les données des dossiers médicaux cloisonnés. Grâce à l'efficacité de la plateforme évolutive Databricks, élaborez de puissants modèles prédictifs capables de vous aider à identifier les patients à haut risque de contraction d'une septicémie.

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Par nos clients

Leçons apprises des centres de services Medicare et Medicaid en matière de gouvernance des données

Dans cette conférence technique, NewWave présente son infrastructure open source de validation de données conçue en interne sur une base Apache Spark pour les centres de services Medicare et Medicaid.

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Webinaire

Suivi automatisé des données de dispositifs médicaux grâce au machine learning

Découvrez comment concevoir un pipeline de ML de bout en bout adapté au streaming de données d'ECG avec Delta Lake, Keras et MLflow.

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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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Webinaire

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 nous permet de valider le développement et la recherche clinique beaucoup plus vite, et donc d'économiser une grande partie du budget et de la charge de travail requis pour le faire sur nos propres plateformes de calcul sur site. »


Lire l'étude de cas

Lynn Carmichael, Senior Director of Computational Bioinformatics, Sanford Health

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