可按需
醫療數字化導致爆炸的數據。納稅人、提供者和醫藥組織都生產pb的數據從電子健康記錄(EHR)醫學圖像DNA序列數據。今天的挑戰是如何準備這些大,不同的數據集對分析和機器學習(ML)規模小說為了解開病人的見解。不幸的是,遺留技術投資已經創建了一個環境中,數據被鎖定在筒倉很難聯合數據和規模分析。許多組織試圖減輕這種通過複製數據在數據倉庫中,但這將導致更高的成本和數據治理問題。這些挑戰是缺乏支持複雜的高級分析和毫升。解決方案是現代臨床數據在雲中湖。
在這個虛擬研討會中,我們將分享一個統一的數據分析方法可以加速分析和ML項目提供範圍廣泛的用例在衛生保健和生命科學行業。更多,尤其是你將學習如何:
——構建一個可伸縮的臨床數據與功能強大的開源技術湖三角洲湖和Apache SparkTM
——攝取和下遊流EHR數據分析做準備
——構建病人隊列瀏覽器和使用毫升預測疾病風險和護理的利用率
——使用MLflow協同建立和跟beplay娱乐ios蹤毫升可再生的實驗,與hipaa兼容的環境
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