Étape 1 : Création d'un lac de données

• Sources de données multiples et variées
• Filiales multiples (par exemple, fournisseurs de données)
• Disponibilité des données dans plusieurs zones géographiques (États-Unis, Europe, Australie, etc.)
• Conformité du lac de données avec le GDPR et l'HIPAA
• Disponibilité du lac de données pour que les analystes de données puissent travailler dans les 4 premières semaines suivant le début du projet.

Étape 2 : Ingestion et contrôle de la qualité des données

• Toutes les sources de données sont prises en charge pour le traitement
• Toutes les données (y compris les données brutes) sont intégrées dans le pipeline pour la qualité et la validation des données.
• Toutes les données traitées sont placées dans le lac de données (Data Lake) et disponibles pour une analyse immédiate.
• L'ingestion est mise en œuvre dans le pipeline pendant le POC

Étape 3 : Traitement, ML et analyse

• Données valides après que l'ingestion a été traitée par les fonctions Step et AWS Glue (y compris toutes les transformations ML nécessaires).
• Toutes les données traitées sont disponibles dans le lac de données pour une analyse immédiate.
• Toutes les données traitées sont téléchargées dans l'entrepôt de données et mises à la disposition de tous les analystes de données.
• L'ensemble du processus est entièrement automatisé et comporte de multiples mécanismes de répétition des erreurs afin d'être autosuffisant.
• L'enregistrement et le suivi, y compris le mécanisme de notification, doivent être mis en œuvre au cours de la phase 3.
• L'architecture est évolutive et permet de faire face à n'importe quelle charge
• L'étape 3 est achevée 8 à 12 semaines après l'avis de conformité.

Étape 4 : Visualisation et rapports

• Toutes les données traitées sont téléchargées dans Redshift pour analyse et visualisation.
• L'accès à Redshift peut être accordé à toutes les filiales (par exemple, les parties prenantes ou les investisseurs tiers des filiales qui ont besoin d'accéder aux données).
• La visualisation et les rapports sont élaborés à partir des tables Redshift avec Power BI.
• L'étape 4 devrait être achevée dans les mêmes délais que l'étape 3 (8 à 16 semaines après le CEP).

Analyse prédictive et amélioration de la prestation des soins de santé

Répondre aux besoins particuliers des patients et améliorer la prestation des soins de santé grâce à solutions d'analyse prédictive stellaire.

Les diagnostics peuvent être facilités par l'analyse des données de masse (big data) et par l'utilisation de la technologie de l'information. apprentissage automatique. Utilisez nos modèles prédictifs basés sur la ML pour la détection automatique d'anomalies dans les données cliniques des patients. Analysez les résultats afin d'ajuster le plan de traitement prévu et d'éviter les risques médicaux tels que les réactions indésirables et les effets secondaires des médicaments.

Prévenir les maladies chroniques et améliorer les résultats pour les patients. En analysant les données générées par les patients, vous pouvez prédire des troubles tels que le diabète ou les maladies cardiaques. Les outils d'analyse prédictive vous aideront à identifier les patients à haut risque et à prédire leurs résultats futurs. Faites des prévisions et des plans de traitement personnalisés en réduisant le risque d'hospitalisation.

OCR et optimisation des processus d'affaires dans le secteur de la santé

Fatigué de la gestion des documents papier? Passez en douceur du papier au numérique grâce à nos solutions OCR personnalisées. Optimisez les processus commerciaux du secteur de la santé grâce à la capture, à la récupération et à l'extraction de données. Avec les solutions OCR, il est facile de numériser tous les types de documents de santé, y compris les dossiers des patients, les prescriptions, les demandes de remboursement et les rapports, factures, etc.

Permettre la saisie automatique des données et le transfert sans heurts des données de santé entre les organisations. Déployez un logiciel d'OCR sur mesure dans votre hôpital pour les tâches laborieuses afin d'économiser du temps et de l'argent.

Développer un DSE pharmaceutique basé sur l'IA pour des prédictions et des analyses cliniques fluides. Permettre une prévision intelligente de la charge de travail et une gestion des ressources, de la demande de médicaments. Obtenez des informations pour promouvoir de meilleurs résultats pour les patients grâce à l'intelligence artificielle en pharmacie.

La PNL pour des soins personnalisés

Analyser les documents médicaux pour prédire les pathologies. Utiliser le NLP pour extraire des données de documents cliniques afin d'établir des diagnostics intelligents.

Apprenez à mieux connaître vos clients avec Logiciel NLP API. Déterminez qui est votre public cible - âge, sexe, intérêts, spécificités, etc. Utilisez ces données pour mieux vous vendre, conserver vos anciens clients et en attirer de nouveaux.

Analysez les commentaires sur les médias sociaux concernant les expériences des clients pour savoir comment ils évaluent vos services. Classez les commentaires en fonction des personnes, des lieux et des services pour savoir si vos patients sont satisfaits de votre marque ou s'il y a matière à développement. Utilisez les informations recueillies pour améliorer la qualité globale des services et des soins.

Vision par ordinateur pour l'analyse d'images médicales

Détectez et identifiez les maladies grâce à l'analyse d'images médicales basée sur l'apprentissage automatique. Obtenez des informations significatives sur les données pour la détection d'anomalies en temps voulu et l'intervention précoce en cas de maladie, sur la base de l'imagerie clinique. En conséquence, rationalisez le flux de travail des radiologues et obtenez de meilleurs résultats pour les patients.

Vision par ordinateur pour la transformation de la thérapie physique

Transformez la kinésithérapie grâce à des solutions d'IA pour la santé telles que l'estimation de la posture. Mettez en œuvre des modèles d'estimation de la posture dans votre application pour suivre, estimer et fournir un retour thérapeutique sur les articulations et la posture du patient en temps réel. Fournissez des conseils sur la réalisation des exercices et motivez le patient à continuer. Vérifiez les progrès du patient tout au long du protocole de traitement.

Vision par ordinateur pour les procédures d'authentification

Aujourd'hui, il existe une demande croissante pour différents types d'outils et de technologies d'authentification du personnel, tant pour les systèmes en ligne que pour les systèmes physiques.

Grâce à notre solide algorithmes de vision par ordinateurIl est facile de collecter et de stocker des données faciales. Utilisez ces données pour vérifier le personnel et autoriser ou interdire l'accès à certaines zones.

Vision informatique pour l'amélioration des services à la clientèle

Vous voulez mieux faire connaître votre hôpital, mais vous avez peur d'être trop vendeur ? Impressionnez vos patients avec l'outil d'accueil par reconnaissance faciale. Reconnaissez et accueillez les patients par leur nom dès qu'ils entrent dans l'hôpital.

En intégrant notre outil à votre infrastructure, vous fournirez un excellent service à la clientèle et augmenterez la fidélisation des patients et les recommandations en toute simplicité.

Analyse avancée de RWE

Découvrez des informations tirées de données réelles avancées sur l'ensemble de la chaîne de valeur pharmaceutique afin d'éclairer les décisions de R&D et d'améliorer la conception des essais, d'améliorer l'accès aux patients, de mettre en œuvre un ciblage intelligent et des activités commerciales fondées sur des données, ainsi que d'améliorer la pharmacovigilance afin de pouvoir réagir rapidement aux effets indésirables et aux besoins non satisfaits des patients.

NLP : Analyse de la littérature scientifique et des brevets

Mettez en œuvre l'intelligence artificielle en pharmacie de manière sûre et contrôlée grâce à l'IA. Utilisez des solutions NLP personnalisées pour l'exploration et l'analyse des données, y compris la collecte intelligente, l'étiquetage des études pharmaceutiques, la mise en évidence des informations pertinentes pour vos requêtes et l'amélioration de la modélisation.

Développement et analyse de médicaments par l'IA

Découvrez les possibilités de développement de médicaments grâce à l'IA. Produisez des molécules semblables à des médicaments, optimisez l'affinité de liaison avec votre protéine cible, choisissez les pistes les plus prometteuses d'un point de vue chimique pour une validation ultérieure à l'aide de la modélisation générative, de l'apprentissage par renforcement et d'algorithmes évolutionnaires.

Capture et analyse d'images cellulaires

Vous voulez faciliter l'analyse des cellules ? Mettez en œuvre la capture et l'analyse automatisées d'images pour l'imagerie cellulaire. Vous pourrez ainsi détecter les tissus anormaux, segmenter les différents types de cellules, détecter les tissus cancéreux et déterminer l'effet d'un médicament.