使用Wolfram实现医疗保健中的计算智能

医疗保健中的计算智能

通过计算智能改善患者结果

凭借三十多年构建世界上最强大的计算平台的经验，我们能够从您的数据中提取最佳数据。我们可以快速创建符合您需求的定制解决方案，使用来自每个计算领域的最广泛的算法集，处理任何数据类型（例如，天气、GPS、社会经济）。不要陷入一种范式；让您的数据和决策驱动分析。

赋能未来：我们从所有相关数据源收集见解，以促进管理和临床实时决策。

咨询数据洞察力技术

- 多年来，我们利用Mathematica帮助我们从常规收集的NHS数据中获取情报。这有助于NHS和其他卫生组织就人员配备和患者安全等问题作出有效的数据驱动决策。
  
  -Alison Leary教授，MBE博士RN FRCN，伦敦南岸大学医疗和劳动力建模主席
- 案例研究：利用人工智能和机器学习革新癌症诊断自动分析从人体肠道采集的数千张图像，以检测癌性息肉。使用Wolfram语言，我们可以很容易地将图像处理、机器学习和数据可视化结合起来，需要临床医生提供他们需要的信息。
  
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- 案例研究：通过多范式操作数据分析提高医院安全对储存在筒仓中的常规收集数据进行分析并发现可操作的见解：病房跌倒次数与值班注册护士的数量成反比。
  
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Wolfram咨询集团拥有数十年与包括医疗保健在内的许多部门（如英国国家医疗服务体系、美国国立卫生研究院和默克公司）合作的经验，提供尖端的计算项目，为决策提供见解。无论是减少患者等待时间、积极的人群健康管理还是人工智能辅助诊断，Wolfram都是您理想的医疗创新合作伙伴。

来自任何源的任何数据类型 Wolfram工具包允许快速轻松地集成多种格式的数据（从手写的临床笔记到x光片），从而能够从各种医疗保健组织和数字项目的复杂数据中获得见解。Wolfram可以帮助您汇集关键因素，以帮助医院、社区和初级护理机构快速有效地进行变革。

安全部署LLM 自然语言工具的关键风险是反应的可靠性；通过使用大型语言模型（LLM）技术来驱动可复制和验证的计算知识，可以确保响应准确可靠。通过能够安全地使用LLM技术，您可以让卫生专业人员用简单的英语准确地查询数据、模型和流程，而无需专业知识。

矿山非结构化数据 Wolfram与LLM技术的集成使高级自然语言处理算法能够分析非结构化健康记录。通过理解文本的上下文和语义，Wolfram的集成技术可以提取结构化数据，如患者人口统计、诊断、治疗和药物。这实现了高效的数据提取、组织和集成，最终改进了医疗流程和决策。

De-silo您的数据医疗保健和社会护理组织创建和存储的数据量呈指数级增长。Wolfram可以帮助理解多种格式的不同数据源，以检测模式、发现见解并优化流程，无论数据是在何处创建或存储的。

内置固化数据通过将您组织的数据与Wolfram无与伦比的数据相结合，我们的团队可以获得更丰富的结果收集整理的可计算数据来自各行各业。示例包括快速将我们的内置地图数据与当地救护车可用性、实时交通报告、污染和天气数据相结合。

使用自然语言搜索数据数据的最大障碍通常是软件界面。Wolfram的自然语言解决方案使卫生专业人员能够用简单的英语查询数据，无需专业知识。经过健康数据方面的培训，这些工具可以让临床医生和其他医护人员无障碍地访问各种数据，使他们能够做出更明智的决策，改善患者护理并降低出错风险。

我们软件的多功能性意味着我们可以快速构建定制解决方案，以满足您的组织或健康经济的个人需求。这里只是一些潜在解决方案的示例。。。

人口健康管理通过整合和分析各级医疗机构的现有数据以及其他相关社会经济数据，我们可以帮助您在社区需要紧急服务之前确定管理社区健康和福利的新方法。积极管理长期健康状况，改善患者预后，保护医疗系统的长期可持续性和效率。

临床决策支持和分诊有效利用劳动力对任何医疗保健组织都至关重要。Wolfram技术提供数据驱动的分诊和决策支持，使医疗系统能够优化培训和任务委派，确保最需要的患者得到他们所需要的护理。

更自动化，更安全很难监测整个医院内患者健康状况的波动。Wolfram可以帮助您识别症状恶化的早期预警信号，检查患者是否正在接受安全、有效的治疗和管理，并监控流程、系统和管理，以便没有任何征兆无法识别。

在Wolfram，我们知道计算技术有什么可能，因为我们是创建计算技术的全球领导者。这为我们提供了前所未有的专业知识，将其应用于包括医疗保健在内的各个领域的咨询工作。

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