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Optimierung der Pflegequalität

Apache Hadoop unterstützt Anbieter dabei, Krankenbettsensoren, Biomonitore, HL7, FHIR und andere Streaming- oder IoT-Daten-Feeds zu erfassen, zu kombinieren, zu sichern und zu analysieren. Umwelteinflüsse und epigenetische Faktoren, wie etwa Umgebungslicht und -geräusche, Stress sowie klinische Interventionen, sind Beispiele für angereicherte Daten. Dabei bietet Cloudera Ärzten, Forschern und anderen Beteiligten die Möglichkeit, Studien zur Evaluierung von Methoden für die Einflussnahme auf Behandlungsergebnisse von Patienten, schnell und einfach hinzuzufügen.

National Children's Hospital nutzt Analysen mit angereicherten Daten

Translationale Forschung

Analysen relevanter DNA-Sequenzen, ganz gleich ob gesamtes Erbgut, Exom, Methylierung oder Multi-Omics, bringen uns zum ersten Mal mit Präzisionsmedizin und der Biomarker -Entdeckung in Berührung. Hadoop kann den Kostenaufwand gegenüber traditionellen hochleistungsfähigen Rechenansätzen in tertitärer oder nachagelagerter molekularer Analytik um 100 % verbessern und lässt sich in marktführende Storage-Ansätze integrieren. Software und Support des Open Source-Projekts von Cloudera helfen beim Einsatz von Anwendungsfällen aus Pathologieeinrichtungen für Gesundheitssysteme, die Pharmakogenomik für Forschungslabore ausführen und sich mit genomweiten Assoziationsstudien beschäftigen. Cloudera bietet die schnellste Möglichkeit der Zusammenführung von Omics-Daten mit klinischen/phänotypischen Daten aus marktüblichen Technologien. Über ein Dutzend Organisationen haben Cloudera als ihr Repository für Präzisionsmedizin oder als Enterprise-Speicher für eine uneingeschränkte Skalierung ausgewählt.

Genomforschung führt Gesundheitswesen zu Hadoop

Maschinelles Lernen im Krankenhaus

Da die weltweiten Gesundheitsdaten zusammengetragen und so bearbeitet werden, dass sie sicher sind und für eine Vielzahl an analytischen Workloads durch mehrere Benutzer durchsucht und verfügbar gemacht werden, haben Organisationen damit begonnen, die am häufigsten vorkommenden Krankheiten, von Wiedereinlieferungen bis hin zu riskanten Lebensweisen zu bestimmen und diesen vorzubeugen.

Cerner: Leben retten mit Big Data-Analysen

Quest Diagnostics: Bereitstellung von Erkenntnissen für eine bessere Bewältigung von Krankheiten und Förderung des körperlichen Wohlbefindens

Streaming am Krankenbett für Pflegeoptimierung

Mithilfe von Apache Spark, Spark Streaming und anderen von Cloudera unterstützten Technologien können  Leistungserbringer Datenströme  aus Krankenbettsensoren, Biomonitoren und anderen Geräten auf IoT-Basis erfassen, kombinieren und sichern. Umwelteinflüsse und epigenetische Faktoren, wie etwa Umgebungslicht und -geräusche, Stress sowie klinische Interventionen, sind Beispiele für angereicherte Daten. Dabei bietet Cloudera Ärzten, Forschern und anderen Beteiligten die Möglichkeit, Studien zur Evaluierung von Methoden für die Einflussnahme auf Behandlungsergebnisse von Patienten, schnell und einfach hinzuzufügen. Ärzte und Forscher möchten heute in der Lage sein, Vitalfunktionen und Signalkurven am Krankenbett für Jahre anstatt für Stunden zu speichern. Mit Apache Hadoop als Speicherparadigma speichern unsere Kunden Daten am Krankenbett, die sowohl während des Streaming analysiert als auch in ihrem Datenstrom gespeichert wurden. Oft werden diese Krankenbett-, Sensor- oder Geräte-Repositories auch von HL7 und FHIR Feeds gespeist. Gemeinsam ermöglichen diese Fähigkeiten verbesserte Behandlungsergebnisse von Kunden und ein fundierteres Wissen über die Auswirkungen von Interventionen.

National Children's Hospital nutzt Analysen mit angereicherten Daten

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