Bessere Ergebnisse für Patienten durch vorhersagende Analysen

Gesundheitsdienstleister erfassen und analysieren zunehmend Daten von Sensoren am Krankenbett, Bio-Monitoren, HL7, FHIR und anderen Streaming- und IoT-Datenströmen. Umwelt- und epigenetische Faktoren wie Umgebungslicht, Umgebungsgeräusche, Stress und klinische Eingriffe sind Beispiele für die Anreicherung von Daten vorhersagender Analysen im Gesundheitswesen. Cloudera bietet eine skalierbare hybride Datenverwaltungsplattform der nächsten Generation, mit der Ärzte, Forscher und andere Anwender all diese Daten im Handumdrehen erfassen, verarbeiten, sichern und analysieren können, um die Auswirkungen auf die Patientenergebnisse zu bewerten.

Die Analyse der relevanten DNA-Sequenzen, sei es im gesamten Genom, im Exom, in der Methylierung oder bei Multiomics, bringt uns erstmals in Reichweite von Präzisionsmedizin und ermöglicht die zuverlässige Erforschung von Biomarkern. Die Unternehmensplattform von Cloudera kann enorme Verbesserungen bei den Kosten und der Rechenleistung gegenüber herkömmlichen Computing-Ansätzen in der tertiären oder nachgelagerten molekularen Analytik in großem Maßstab bewirken. Dies ermöglicht Anwendungsfälle aus Pathologieeinrichtungen im Gesundheitssystem, die Pharmakogenomik durchführen, bis hin zu Forschungslabors, die genomweite Assoziationsstudien durchführen. Cloudera bietet branchenweit den schnellsten Weg zum Zusammenführen omischer Daten mit klinischen Daten/Phänotypdaten aus allen auf dem Markt verfügbaren Technologien. Mehr als ein Dutzend Organisationen haben Cloudera als ihr Repository für Präzisionsmedizin oder als Enterprise-Speicher für eine uneingeschränkte Skalierung ausgewählt.

Von der Möglichkeit zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) über Sepsisprognosen bis hin zur Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von krebsartigen Tumoren werden maschinelles Lernen und KI den Gesundheits- und Pharmabereich grundlegend verändern.

Und Cloudera bietet die nächste Generation offener, hybrider Datenverwaltungsplattformen, mit denen Unternehmen riesige Datenmengen, die für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen unerlässlich sind, erfassen, speichern, verarbeiten und analysieren können. Mit Cloudera Data Science Workbench können Sie Data Science in großem Maßstab beschleunigen, um Modelle für maschinelles Lernen in der Produktion zu entwickeln, zu testen, zu iterieren und bereitzustellen, indem Sie die Vorteile von massiv parallelen Berechnungen und erweiterten Datenströmen nutzen.

Anwendungsfälle für NLP im Gesundheitswesen

Das IoT verändert zweifellos das Gesundheitswesen von heute und ermöglicht Anwendungsfälle wie Patientenfernüberwachung, Telemedizin und die Behandlung chronischer Krankheiten.

Von Cloudera unterstützte Technologien, wie Cloudera Data Flow, bieten eine Echtzeit-Streaming-Analyseplattform, mit der Anbieter im  Handumdrehen Datenstromanalysen von Sensoren am Krankenbett, Biomonitoren und anderen angeschlossenen IoT-Geräten im Gesundheitswesen in großem Maßstab erfassen, kombinieren, sichern und steuern können. Daten von IoT-Sensoren können dann gespeichert, analysiert und zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden, um Patientenergebnisse und die nächstbeste Vorgehensweise vorherzusagen.

Da das Gesundheitswesen zunehmend Technologien übernimmt, insbesondere zur Digitalisierung von Patientenakten, ist es unbedingt notwendig, dass Cybersicherheit bei allen Datenmanagement-Projekten im Vordergrund steht. Mit Cloudera können Sie Gesundheitsdaten proaktiv sichern, indem Sie die Erkennung von Bedrohungen sowie Untersuchungen und Gegenmaßnahmen durch maschinelles Lernen und vollständige Unternehmenssichtbarkeit beschleunigen.

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