Cerner 在 AWS 上构建临床决策支持平台以帮助医院改善患者护理

医院需要态势感知数据来进一步了解其患者群体，预测护理需求，以及更高效地执行工作流程。Cerner Corporation（Cerner）机器学习生态系统为医院提供了此类数据。 

Cerner 通过其 Cerner 机器学习生态系统将机器学习和人工智能引入到医疗保健系统，该生态系统能够摄取数据并就患者护理和医院运营（例如医院容量和个体患者住院时间）进行近乎实时的预测。医疗保健系统和临床医生可以利用这些数据做出更明智的决策。在 Cerner 公司担任 Senior Director of Health System Operations 职务的 Lisa Gulker 表示：“在医疗保健领域，需要实时提供一个经过精心策划的数据集，以使医护人员能够发挥最佳水平，临床医生和患者也能够获得最佳体验。”

使用 Amazon Web Services（AWS）工具，Cerner 机器学习生态系统可为医院提供态势感知数据。Gulker 表示：“我们通过 AWS 云架构提供的各种工具和服务，努力工作，以有意义、灵活敏捷的方式连接多个数据源。”借助这些工具，Cerner 赋予医院整合其网络、做出预测以增强护理团队能力，以及通过普及数据来实现团队转型的能力。