Existen muchas soluciones de análisis de datos grandes en el cuidado de la salud disponibles en el mercado, pero si busca las mejores o las herramientas más adecuadas, solo hay unas pocas. Los siguientes desafíos deben ser superados por un gran proveedor de análisis de datos en el cuidado de la salud:
• Pérdida de datos continuos: interrupción en la recopilación de datos en el punto de contacto del paciente
• Pérdida de relevancia de datos: datos incompletos, incorrectos u obsoletos.
• Pérdida de interoperabilidad de datos: los datos se bloquean en múltiples sistemas electrónicos que no se comunican entre sí.
En consecuencia, aquí hay algunas funcionalidades críticas que los proveedores de análisis de salud deben traer a la mesa, y las características clave que pueden permitir el mismo.
¿Cómo mide un laboratorio los niveles de colesterol durante el análisis de sangre estándar?
¿Cuáles son algunas ideas de negocios para usar datos abiertos en el cuidado de la salud?
Características principales:
Aplicar: convierte rápidamente tu montaña de datos en estadísticas
• Potente Data Lake
• Reúna todos los datos, externos o internos, de transmisión o estáticos en un solo lugar: premisa o nube
• Estructurar los datos no estructurados: obtener información de todos sus datos, con datos estructurados y no estructurados integrados
• Proporcionar acceso fácil a los datos a través de “consultas similares al idioma inglés”
• Reducir el costo total de propiedad en todo el hardware, los recursos humanos y los datos
• Gestión del ciclo de vida del conocimiento
• Seguridad de la información y gobierno
• Datos limpios listos para el análisis
• Habilita la ingestión fácil de datos de cualquier fuente y mueve solo datos relevantes
• Orquestar todo el proceso de preparación de datos con poco toque humano
• Arrastrar y soltar modelos visualmente y crear una línea de penetración en sus datos unificados.
• Desarrolle un modelo y utilícelo repetidamente en su empresa
• Los modelos predictivos creados con herramientas como R, SAS, SPSS, etc. pueden migrarse a la herramienta de inteligencia de negocios para ejecutarse a escala en todo el universo de datos
Escala: Crear un flujo de datos e información sin preocuparse por la escala
• Escalabilidad horizontal en el nivel de Data Lake / Data Storage
• Cada ejecución de los modelos puede ser elástica a escala, los modelos de ejecución hacia arriba o hacia abajo elásticamente, dependiendo de la disponibilidad de recursos y SLAs
• Modelos a escala desarrollados en otros idiomas como R, SAS, etc. a gusto
• Escalabilidad horizontal a nivel de almacenamiento, ya sea en premisa o en la nube de elección
• Aumente o disminuya dinámicamente los servicios utilizando tecnologías como kubernetes y estibadores
• HCreate la infraestructura de nube híbrida, donde los datos de la empresa permanecen dentro de las cuatro paredes y puede aprovechar los datos internos y externos para ser analizados en la nube, y casarse para obtener más información
• APIs alrededor de la funcionalidad para la ejecución rápida de datos para que la empresa pueda desarrollar sus aplicaciones cognitivas más rápidamente.
El producto estrella de FORMCEPT, MECBOT, ofrece todas estas características y capacidades, y mucho más, para un potente análisis de big data en el cuidado de la salud, a gran escala. Y lo que es más, los resultados se proporcionan de manera oportuna para que su empresa se beneficie al máximo de estos conocimientos. Para su información, agregue la URL de su sitio web- www.formcept.com
