Új megoldásokkal segíti a személyre szabott gyógyítást az SAP

|

Új megoldásokat dobott piacra az SAP, mellyel a személyre szabott gyógyítást kívánja elterjeszteni világszerte. Csak a tengerentúlon ez 750 milliárd dollárral csökkenthetné az egészségügyi kiadásokat.

Az alkalmazások lényege, hogy a rendelkezésre álló nagy mennyiségű adatok alapján a beteg számára legkedvezőbb eljárást tudják kiválasztani az orvosok, a kutatók. A nagy mennyiségű adatokat jól jellemzi, hogy az egészségügy az egyik legnagyobb big data előállító: a világ adatmennyiségének 30%-át adja e szektor. A szoftvergyártó Foundation for Health névre keresztelt megoldása egy rendszerben kezeli és elemzi a gyógyítással összefüggő összes adatot, mint pl. orvosi eredmények, kutatások, DNS szekvenciák, mindezt valós időben. A technológia ennek köszönhetően utat nyit az új gyógyszerek, eljárások kifejlesztéséhez is. Erre a platformra fejlesztették a Medical Research Insights nevű alkalmazást, amellyel a klinikai kísérletek válhatnak hatékonyabbá. A megoldással többek közt az adott tesztekre leginkább alkalmas betegeket tudják könnyen kiválasztani. Az adatvizualizációs képességét használva egyszerűbben lehet összefüggéseket, trendeket találni az egyes betegcsoportok, és jellemzők között, valamint elvégzi a beavatkozások utáni túlélési görbe (Kaplan-Meier analízis) meghatározását is. Az SAP, mint a világ egyik legnagyobb szoftvervállalata nem új szereplő az egészségügy területén, közel 8000 egészségügyi szolgáltató használja megoldásait. A vállalat jövőre újabb applikációkat tervez forgalomba hozni e téren.

0 mp. múlva automatikusan bezár Tovább az oldalra »

Úgy tűnik, AdBlockert használsz, amivel megakadályozod a reklámok megjelenítését. Amennyiben szeretnéd támogatni a munkánkat, kérjük add hozzá az oldalt a kivételek listájához, vagy támogass minket közvetlenül! További információért kattints!

Engedélyezi, hogy a https://www.computertrends.hu értesítéseket küldjön Önnek a kiemelt hírekről? Az értesítések bármikor kikapcsolhatók a böngésző beállításaiban.