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EarlyTracks是一所大学的子公司(CENTAL,UCL),成立于2009年。我们最初的努力是由NLP和语义技术的研发需求推动的。2014年,我们开始了针对媒体和金融部门的企业搜索和专门构建的应用程序的商业开发。
2016年初,我们决定只专注于一个单一部门:医疗保健。这一决定主要基于我们过去和当前努力的潜在附加值以及我们通过技术改进护理的目的。
在过去的十年里,医疗ICT已经将纸质记录转变为数字内容。EPR变得成熟,信息变得更容易获取。
不幸的是,EPR经常被从业者视为行政/强制任务,医疗信息质量仍处于次优水平。这是护理机构面临的一个主要问题,因为该领域自动化的前景可能带来颠覆性创新:数据就是新的石油。
解决这一问题的基本趋势正在出现,但仍有很长的路要走。。。护理机构无法独自实现这一目标。
EarlyTracks是一家技术公司:我们开发解决方案来解决我们面临的具体问题,以实现组织病历的使命。多年来,EarlyTracks(及其姊妹组织CENTAL)在医学文本挖掘和语义技术领域建立了强大的解决方案和专业知识。我们将人工智能(机器学习,ao.)中的先进技术和形式化知识表示(语义网络技术)与互操作性领域标准(特别是SNOMED CT和HL7)相结合。
拥有技术优势是一回事。。。。有效解决客户问题是另一个问题。多年来,我们建立了(并将继续与合作伙伴建立)一种解决知识管理中基本问题的方法。
病历(文件)库
质量是建立强有力的商业案例的基础。这就是为什么EarlyTracks将其大部分专业知识集中在最先进的NLP功能上的原因。对这些技术的完全控制使我们能够根据客户的特定需求调整我们的性能。
文本挖掘为了执行病历管理,我们从可用的主要医疗资产开始:患者报告。从这些报告中,我们使用NLP提取有用的信息。。。
患者(数据)图表
它对医院管理和目标的许多方面都至关重要。在EarlyTracks,我们已经列出并组织了40多个不同类型的应用程序,这些应用程序在全球范围内实现了4种目标(有些受IHI三重目标启发)。。。
更好地了解患者在护理方面的知识,促进决策支持的使用等。
更加协调和综合的护理,加强预防。
改进了风险和活动监控以及决策。。
为从业者提供更好的EPR工效学。这是其他三个目标的催化剂。
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