Your browser is out of date

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×

Big data per il settore sanitario

Insight migliori, più veloci e più approfonditi e interventi a pazienti con big data. Quando si combinano in modo sicuro i dati relativi alla sequenza genica, registri sanitari elettronici, sensori, dispositivi wearable e dati clinici, è possibile optare per un approccio basato sulla medicina di precisione. Il risultato generale è di qualità superiore per pazienti, fornitori, contribuenti, aziende farmaceutiche e fabbricanti di dispositivi. Inoltre, tutte le organizzazioni della catena del valore, tra cui le aziende che si occupano dei dati sanitari, possono contare sulla via più semplice per ottenere un costo totale di proprietà economico e architetture moderne per archiviare in modo sicuro quanti più dati molecolari in streaming, collegati, eterogenei e non strutturati.

Ottimizzazione della qualità dell'assistenza

Apache Hadoop aiuta i fornitori a raccogliere, combinare, proteggere e analizzare sensori accanto al letto, biomonitor, HL7, FHIR e altri feed di dati su larga scala IoT in streaming. Fattori ambientali ed epigenetici quali il rumore e la luce ambientale, lo stress e gli interventi clinici rappresentano esempi di dati preziosi che Cloudera offre a medici, ricercatori e altri utenti in modo facile e flessibile per valutare come poter migliorare i risultati dei pazienti.

L’ospedale pediatrico National children’s Hospital ricorrere all'analisi di dati migliorati

Animazione di Cloudera-Microsoft-MetiStream - clinica rileva dati

Assistenza sanitaria analitica

Ricerca traslazionale

L'analisi delle sequenze rilevanti del DNA, che sia dell’intero genoma, esoma, metilazione o “multiomica”, apre per la prima volta la porta alla medicina di precisione e alla scoperta di biomarcatori altamente affidabili. Hadoop può portare a un miglioramento pari a cento volte in termini di spesa rispetto agli approcci tradizionali di calcolo ad elevate prestazioni su scala e si integra con approcci di archiviazione più rilevanti del mercato. Cloudera costituisce la via più veloce per unire dati omici con dati clinici o di fenotipi provenienti da qualsiasi tecnologia presente sul mercato. Più di una decina di organizzazioni hanno scelto Cloudera come proprio repository di medicina di precisione o archivio aziendale alternativo per scalabilità illimitata.

La ricerca dell’intero genoma conduce l'assistenza sanitaria verso Hadoop

Toccando il mondo reale prove per un prezzo migliore in Pharma

Machine learning per l’ambito clinico

Combinando i dati sanitari a livello mondiale e rendendoli sicuri, ricercabili e disponibili per più utenti per diversi carichi di lavoro analitici, le organizzazioni hanno iniziato a determinare e prevenire le cause più diffuse delle malattie, dalla riammissione a stili di vita rischiosi.

Cerner: salvare vite con analisi di big data

Quest Diagnostics: fornire insight per migliorare le malattie e promuovere il benessere

Dati in streaming raccolti dal posto letto in ospedale per ottimizzare il trattamento

Apache Spark™, Spark Streaming e altre tecnologie supportate da Cloudera aiutano i fornitori a raccogliere, combinare e proteggere i feed di dati provenienti da sensori nel posto letto in ospedale, biomonitor e altri dispositivi, a scala IoT. Fattori ambientali ed epigenetici —come luce ambientale, rumore, stress— ed interventi clinici rappresentano esempi di dati utili che Cloudera fornisce in modo semplice e flessibile a medici, ricercatori, tra gli altri. Attualmente i medici e i ricercatori vorrebbero poter archiviare, a un costo ridotto, anni —piuttosto che ore— di flussi di dati equivalenti ai segni vitali e alle forme d’onda raccolti dai posti letto in ospedale. Utilizzando Apache Hadoop come paradigma di archiviazione, i nostri clienti archiviano i dati ospedalieri, che vengono analizzati sia durante il flusso stesso che in un secondo momento quando si trovano memorizzati nel rispettivo data lake. Spesso questi dispositivi per repository, posti letto e sensori ricevono anche i feed HL7 e FHIR. Insieme, è possibile migliorare i risultati dei pazienti e raggiungere una più profonda comprensione degli effetti degli interventi.

Il National children’s hospital esegue un'analisi dei dati migliorati

Your form submission has failed.

This may have been caused by one of the following:

  • Your request timed out
  • A plugin/browser extension blocked the submission. If you have an ad blocking plugin please disable it and close this message to reload the page.