Гибкие データ駆動型医療 решения

Используйте многофункциональные データ駆動型医療 инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

データ駆動型医療

  • Ассистент на основе ИИ для повышения качества клинического принятия решений для медицинских работников.
    0
    0
    Что такое Kyla MD Copilot?
    Kyla MD Co-Pilot — это ассистент на базе ИИ, предназначенный для расширения возможностей клиницистов в области клинического принятия решений. Он помогает сократить время, которое медицинские работники тратят на рутинные задачи, тем самым повышая общую эффективность. Этот инструмент можно интегрировать с существующими системами EHR или использовать как автономный веб-интерфейс, позволяя клиницистам больше сосредоточиться на уходе за пациентами. Kyla MD Co-Pilot оптимизирует клинические рабочие процессы, предоставляя интеллектуальную помощь в реальном времени, помогая врачам быстрее и эффективнее принимать более обоснованные решения.
  • Sema4.ai преобразует данные здравоохранения в действенные инсайты, используя технологии ИИ.
    0
    0
    Что такое Sema4.ai?
    Sema4.ai использует передовые технологии ИИ для анализа геномных и медицинских данных, позволяя поставщикам медицинских услуг принимать обоснованные решения. Платформа сосредоточена на улучшении результатов для пациентов с помощью персонализированных инсайтов, полученных из сложных наборов данных, обеспечивая возможность адаптации лечения к индивидуальным потребностям пациентов. Интегрируя различные источники данных, Sema4.ai предоставляет медицинским работникам возможность предоставлять точный и эффективный уход.
  • Unlearn.AI использует ИИ для продвижения клинических испытаний с помощью технологии цифровых двойников, улучшая персонализированную медицину.
    0
    0
    Что такое unlearn.ai?
    Unlearn.AI предлагает прорывной продукт, который использует искусственный интеллект для трансформации клинических испытаний. Используя технологию цифровых двойников, Unlearn.AI позволяет медицинским исследователям проводить более быстрые и точные клинические испытания. Путем виртуального моделирования пациентов эта технология снижает необходимость в больших контрольных группах, повышает эффективность испытаний и ускоряет разработку персонализированных медицинских препаратов. Этот подход не только экономит время и ресурсы, но и улучшает точность и надежность клинических испытаний.
Рекомендуемые