Stufe 1: Erstellung eines Datensees

• Mehrere verschiedene Datenquellen
• Mehrere Tochtergesellschaften (z. B. Datenanbieter)
• Verfügbarkeit von Daten in verschiedenen Regionen (USA, Europa, Australien usw.)
• Data Lake-Konformität mit GDPR und HIPAA
• Verfügbarkeit des Data Lake für Datenanalysten, die innerhalb der ersten 4 Wochen nach Projektbeginn arbeiten können

Stufe 2: Übernahme und Prüfung der Datenqualität

• Alle Datenquellen werden für die Verarbeitung unterstützt
• Alle Daten (einschließlich Rohdaten) werden in die Pipeline für Datenqualität und -validierung aufgenommen.
• Alle verarbeiteten Daten werden in den Data Lake gestellt und können sofort analysiert werden.
• Ingestion wird während des POC in die Pipeline implementiert

Stufe 3: Verarbeitung, ML und Analyse

• Gültige Daten nach der Aufnahme durch die Schrittfunktionen und AWS Glue (einschließlich aller erforderlichen ML-Transformationen)
• Alle verarbeiteten Daten sind im Data Lake zur sofortigen Analyse verfügbar
• Alle verarbeiteten Daten werden in das Data Warehouse hochgeladen und sind für alle Datenanalysten verfügbar.
• Die gesamte Pipeline ist vollständig automatisiert und verfügt über mehrere Mechanismen zur Wiederholung von Fehlern, um autark zu sein.
• Protokollierung und Überwachung, einschließlich eines Mechanismus für Benachrichtigungen, der in Phase 3 eingeführt wird
• Die Architektur unterstützt die Skalierbarkeit zur Bewältigung jeder erforderlichen Last
• Phase 3 ist in 8 bis 12 Wochen nach dem POC abgeschlossen

Stufe 4: Visualisierung und Berichte

• Alle verarbeiteten Daten werden zur Analyse und Visualisierung in Redshift hochgeladen
• Redshift-Zugang kann allen Tochtergesellschaften gewährt werden (z. B. Stakeholdern oder Drittanbietern, die Zugang zu Daten benötigen)
• Visualisierung und Berichte werden mit Power BI auf Redshift-Tabellen aufgebaut
• Phase 4 wird voraussichtlich innerhalb des gleichen Zeitrahmens wie Phase 3 abgeschlossen sein (8 bis 16 Wochen nach dem POC).

Prädiktive Analytik und Verbesserung der Gesundheitsversorgung

Erfüllen Sie die individuellen Bedürfnisse der Patienten und verbessern Sie die Gesundheitsversorgung mit stellare prädiktive analytische Lösungen.

Die Diagnose kann durch Big-Data-Analysen erleichtert werden und maschinelles Lernen. Nutzen Sie unsere ML-basierten prädiktiven Modelle für die automatische Erkennung von Anomalien in klinischen Patientendaten. Analysieren Sie die Ergebnisse, um den geplanten Behandlungsplan anzupassen und medizinische Risiken wie unerwünschte Wirkungen und Nebenwirkungen von Medikamenten zu steuern.

Verhindern Sie chronische Krankheiten und verbessern Sie die Patientenergebnisse. Durch die Analyse von Patientendaten können Sie Erkrankungen wie Diabetes oder Herzkrankheiten vorhersagen. Predictive Analytics-Tools helfen Ihnen, Risikopatienten zu identifizieren und ihre zukünftigen Ergebnisse vorherzusagen. Erstellen Sie personalisierte Prognosen und Behandlungspläne, um das Risiko von Krankenhausaufenthalten zu verringern.

OCR & Optimierung von Geschäftsprozessen im Gesundheitswesen

Müde von Verwaltung von Papierdokumenten? Sorgen Sie mit unseren kundenspezifischen OCR-Lösungen für einen reibungslosen Übergang von Papier zu digital. Optimieren Sie Geschäftsprozesse im Gesundheitswesen durch Datenerfassung, -abruf und -extraktion. Mit OCR-Lösungen ist es einfach, alle Arten von Dokumenten im Gesundheitswesen zu digitalisieren, darunter Patientenakten, Rezepte, Anträge und Berichte, Rechnungen, usw.

Ermöglichen Sie die automatische Dateneingabe und den reibungslosen Austausch von Gesundheitsdaten zwischen Organisationen. Setzen Sie in Ihrem Krankenhaus maßgeschneiderte OCR-Software für mühsame Aufgaben ein, um Zeit und Geld zu sparen.

Entwicklung einer KI-Pharma-EHR für reibungslose klinische Vorhersagen und Analysen. Ermöglichen Sie eine intelligente Arbeitslastprognose und Ressourcenverwaltung, Medikamentenbedarf. Erhalten Sie Einblicke, um mit künstlicher Intelligenz in der Pharmazie bessere Patientenergebnisse zu erzielen.

NLP für personalisierte Pflege

Analysieren Sie medizinische Dokumente, um Zustände vorherzusagen. Nutzen Sie NLP, um Daten aus klinischen Dokumenten für intelligente Diagnosen zu extrahieren.

Lernen Sie Ihre Kunden besser kennen mit NLP-API-Software. Finden Sie heraus, wer Ihr Zielpublikum ist - Alter, Geschlecht, Interessen, Besonderheiten, usw. Nutzen Sie diese Daten, um sich besser zu vermarkten, alte Kunden zu halten und neue zu gewinnen.

Analysieren Sie Kommentare in sozialen Medien zu Kundenerfahrungen, um zu sehen, wie sie Ihre Dienstleistungen bewerten. Bewerten Sie Kommentare zu Personen, Orten und Dienstleistungen, um herauszufinden, ob Ihre Patienten mit Ihrer Marke zufrieden sind oder ob es Raum für Entwicklungen gibt. Nutzen Sie die Erkenntnisse, um die Gesamtqualität von Dienstleistungen und Pflege zu verbessern.

Сomputer Vision für die medizinische Bildanalyse

Erkennen und identifizieren Sie Krankheiten mit medizinischer Bildanalyse auf der Grundlage von maschinellem Lernen. Erhalten Sie aussagekräftige Dateneinblicke für die rechtzeitige Erkennung von Anomalien und frühzeitige Krankheitsintervention auf der Grundlage der klinischen Bildgebung. Rationalisieren Sie so die Arbeitsabläufe der Radiologen und erzielen Sie bessere Patientenergebnisse.

Computer Vision für Physiotherapie Transformation

Verändern Sie die Physiotherapie mit KI-Gesundheitslösungen wie Pose Estimation. Implementieren Sie Modelle zur Haltungsschätzung in Ihre App, um die Gelenke und die Körperhaltung von Patienten in Echtzeit zu verfolgen, zu schätzen und therapeutisches Feedback zu geben. Geben Sie Hilfestellung bei der Durchführung der Übungen und motivieren Sie zum Weitermachen. Überprüfen Sie den Fortschritt des Patienten im Verlauf, um das Behandlungsprotokoll zu steuern.

Сomputer Vision für Authentifizierungsverfahren

Heutzutage gibt es eine wachsende Nachfrage nach verschiedenen Arten von Personalauthentifizierungstools und -technologien sowohl für Online- als auch für physische Systeme.

Mit unserem robusten Computer Vision Algorithmenist es einfach, Gesichtsdaten zu erfassen und zu speichern. Verwenden Sie die Daten, um Personal zu überprüfen und den Zugang zu bestimmten Bereichen zu ermöglichen oder zu sperren.

Сomputer Vision für die Verbesserung der Kundendienste

Sie möchten Ihr Krankenhaus besser vermarkten, haben aber Angst, zu sehr aufdringlich zu sein? Beeindrucken Sie Ihre Patienten mit dem Face Recognition Greeting Tool. Erkennen und begrüßen Sie Patienten mit ihrem Namen, sobald sie das Krankenhaus betreten.

Wenn Sie unser Tool in Ihre Infrastruktur integrieren, können Sie Ihren Kunden einen hervorragenden Service bieten und die Patientenbindung sowie die Zahl der Überweisungen mühelos erhöhen.

Erweiterte RWE-Analytik

Gewinnen Sie Erkenntnisse aus fortschrittlichen, praxisnahen Erkenntnissen über die gesamte Wertschöpfungskette der Pharmaindustrie, um F&E-Entscheidungen zu treffen und das Studiendesign zu verbessern, einen besseren Zugang zu Patienten zu erreichen, eine intelligente Zielgruppenansprache und datengesteuerte kommerzielle Aktivitäten umzusetzen sowie die Pharmakovigilanz zu verbessern, damit Sie umgehend auf unerwünschte Ereignisse und unerfüllte Patientenbedürfnisse reagieren können.

NLP: Analyse wissenschaftlicher Literatur und Patente

Implementieren Sie künstliche Intelligenz in der Pharmazie auf sichere und kontrollierte Weise mit KI. Nutzen Sie maßgeschneiderte NLP-Lösungen für die Datengewinnung und -analyse, einschließlich intelligenter Erfassung, Kennzeichnung von Pharmastudien, Hervorhebung relevanter Informationen für Ihre Abfragen und Verbesserung der Modellierung.

AI Medikamentenentwicklung und Analytik

Entdecken Sie mit KI neue Möglichkeiten in der Arzneimittelentwicklung. Produzieren Sie arzneimittelähnliche Moleküle, optimieren Sie die Bindungsaffinität zu Ihrem Protein-Target, wählen Sie die chemisch vielversprechendsten Leads für die weitere Validierung mit generativer Modellierung, Reinforcement Learning und evolutionären Algorithmen.

Erfassung und Analyse von Zellbildern

Möchten Sie die Zellanalyse vereinfachen? Implementieren Sie die automatische Bilderfassung und -analyse für die Zellbildgebung. Damit können Sie anomale Gewebe erkennen, verschiedene Zelltypen segmentieren, krebsartiges Gewebe erkennen und die Wirkung eines Medikaments bestimmen.