Cerner crea una piattaforma di supporto alle decisioni cliniche su AWS per aiutare gli ospedali a migliorare l'assistenza ai pazienti

Gli ospedali necessitano di dati di consapevolezza situazionale per comprendere meglio le popolazioni di pazienti, fare previsioni sulle esigenze di cura ed eseguire i flussi di lavoro in modo più efficiente. Il Machine Learning Ecosystem di Cerner Corporation (Cerner) porta negli ospedali proprio questa consapevolezza. 

Cerner sta portando il machine learning e l'intelligenza artificiale nei sistemi sanitari attraverso il proprio Machine Learning Ecosystem, in grado di acquisire dati e fare previsioni quasi in tempo reale sulla cura dei pazienti e sulle operazioni ospedaliere, come la capacità ospedaliera e la durata del ricovero dei singoli pazienti. Tali previsioni possono essere utilizzate dai medici e dai sistemi sanitari per prendere decisioni più informate. "Affinché gli operatori sanitari possano svolgere al meglio il proprio lavoro e garantire a medici e pazienti un'esperienza ottimale, è necessario utilizzare in tempo reale un set di dati attentamente selezionato", afferma Lisa Gulker, direttrice senior delle operazioni dei sistemi sanitari presso Cerner.

Utilizzando gli strumenti di Amazon Web Services (AWS), Machine Learning Ecosystem di Cerner permette agli ospedali di avere consapevolezza della situazione. Sfruttiamo ampiamente tutti i servizi e gli strumenti che AWS ci mette a disposizione sulla sua architettura cloud per connettere molte origini dati in modo significativo e con grande agilità", afferma Gulker. Con questi strumenti, Cerner offre agli ospedali il potere di integrare le proprie reti, fare previsioni che arricchiscono le capacità dei team di assistenza e trasformare i team democratizzando i dati.