Cerner は病院の患者ケアの改善を支援するために臨床判断支援プラットフォームを AWS で構築

病院は、患者集団についてより深く理解し、ケアの必要性を予測し、より効率的にワークフローを実行するために、状況認識データを必要としています。Cerner Corporation (Cerner) の Machine Learning Ecosystem は、その認識を病院にもたらします。 

Cerner は自社の Cerner Machine Learning Ecosystem を通じて、機械学習と人工知能を医療システムに導入しています。Cerner Machine Learning Ecosystem は、データを取り込み、患者のケアと病院の運営 (病院の収容人数や個々の患者の滞在期間など) をほぼリアルタイムで予測することができます。医療システムや臨床医は、この予測を用いて、より多くの情報に基づく意思決定を行うことができます。「医療従事者が最善を尽くし、臨床医と患者が最高の体験を得るには、細心の注意を払って厳選したデータセットを、リアルタイムで活用する必要があります」と Cerner の Senior Director of Health System Operations である Lisa Gulker 氏は言います。

Cerner Machine Learning Ecosystem は、Amazon Web Services (AWS) ツールを使用して、病院に状況認識を提供しています。「当社は、有意義かつ非常に機敏でアジャイルな方法で大量のデータソースを関連付けるために、持ち込まれたすべてのツールと、AWS のクラウドアーキテクチャで提供されているサービスを活用して、懸命に取り組んでいます」と Gulker 氏は言います。これらのツールにより、Cerner は、病院がネットワークを統合し、予測を行ってケアチームに力を与え、データを民主化してチームを変革することを可能にしています。