Cerner crea una plataforma de apoyo a la toma de decisiones clínicas en AWS para ayudar a los hospitales a mejorar la atención a los pacientes

Los hospitales necesitan datos de la situación para conocer mejor a sus poblaciones de pacientes, hacer predicciones sobre las necesidades de atención y llevar a cabo los procesos de manera más eficiente. Cerner Corporation (Cerner) Machine Learning Ecosystem lleva esos conocimientos a los hospitales. 

Cerner lleva el machine learning y la inteligencia artificial a los sistemas sanitarios mediante Cerner Machine Learning Ecosystem, que puede ingerir datos y hacer predicciones casi en tiempo real sobre la atención de los pacientes y las operaciones relacionadas con los hospitales (como la capacidad del hospital y la duración de la estancia de cada paciente) que los sistemas sanitarios y los médicos pueden utilizar para tomar decisiones más fundamentadas. “Hay un conjunto de datos cuidadosamente seleccionado que se debe utilizar en tiempo real para que las personas que trabajan en el sector sanitario puedan dar lo mejor de sí y para que los médicos y los pacientes obtengan la mejor experiencia”, explica Lisa Gulker, senior director of health system operations de Cerner.

Con las herramientas de Amazon Web Services (AWS), Cerner Machine Learning Ecosystem proporciona a los hospitales información sobre cada situación. “Trabajamos arduamente con todas las herramientas que se nos ofrecen y los servicios que nos ofrece la arquitectura de nube de AWS para conectar una gran cantidad de orígenes de datos de manera significativa y con gran agilidad”, afirma Gulker. Con estas herramientas, Cerner ofrece a los hospitales la capacidad de integrar sus redes, hacer predicciones que capaciten a los equipos de atención y transformar los equipos mediante la democratización de los datos.