Cerner développe une plateforme d’aide à la décision clinique sur AWS pour aider les hôpitaux à améliorer les soins prodigués aux patients

Les hôpitaux ont besoin de données de connaissance de la situation pour mieux comprendre leurs populations de patients, établir des prévisions sur les besoins en matière de soins et exécuter plus efficacement les flux de travail. L’écosystème de machine learning de Cerner Corporation (Cerner) apporte cette connaissance aux hôpitaux. 

Cerner apporte le machine learning et l’intelligence artificielle aux systèmes de santé grâce à son écosystème de machine learning Cerner, qui peut ingérer des données et établir des prévisions quasiment en temps réel sur les soins prodigués aux patients et le fonctionnement des hôpitaux, comme la capacité des hôpitaux et la durée du séjour de chaque patient, que les systèmes de santé et les cliniciens peuvent utiliser pour prendre des décisions plus éclairées. « Il existe un jeu de données soigneusement organisé qui doit être exploité en temps réel pour que les professionnels de la santé puissent travailler au mieux, et pour que cliniciens et patients bénéficient de la meilleure expérience possible », explique Lisa Gulker, directrice principale des opérations du système de santé chez Cerner.

À l’aide des outils Amazon Web Services (AWS), l’écosystème de machine learning de Cerner permet aux hôpitaux d’avoir une meilleure connaissance de la situation. « Nous travaillons d’arrache-pied avec tous les outils et services qui nous sont proposés dans l’architecture cloud sur AWS afin de connecter de nombreuses sources de données de manière concrète, très souple et agile », déclare Mme Gulker. Grâce à ces outils, Cerner donne aux hôpitaux la capacité d’intégrer leurs réseaux, de faire des prévisions qui donnent aux équipes soignantes les moyens d’agir, et de transformer les équipes en démocratisant les données.