Innovation im Gesundheitswesen
mit der Cloud
- Sichere, flexible und kostengünstige KI-Lösungen durch Nutzung der neuesten AWS-Services
Premier AWS-Partner
3x KI & ML-Kompetenzen
Wir verfügen über erwiesene Fachkenntnisse in unseren KI-Dienstleistungen, die zur Umgestaltung von Branchen eingesetzt werden.
AWS ermöglicht es Organisationen im Gesundheitswesen, die Patientenversorgung, die betriebliche Effizienz und die Innovation zu verbessern. Mit sicheren, skalierbaren Cloud-Lösungen können Gesundheitsdienstleister große Datenmengen nahtlos speichern, darauf zugreifen und analysieren, um neue Möglichkeiten zu erschließen.
Ausgewählte Fallstudie
Benefits
Verständnis für das Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der Cloud können Gesundheitsdienstleister auf große Mengen von Patientendaten zugreifen und diese sicher speichern, was eine nahtlose Zusammenarbeit und den Informationsaustausch zwischen Gesundheitsteams ermöglicht. Cloud-basierte Lösungen erleichtern den Echtzeit-Zugang zu Patientenakten, Diagnosebildern und Testergebnissen, so dass medizinische Fachkräfte schnellere und präzisere Entscheidungen treffen können.
Zugang zu den Daten
80% der Organisationen im Gesundheitswesen berichten über eine verbesserte Zusammenarbeit nach der Einführung von Cloud-Lösungen.
himss.org
Beschleunigte Forschung
Skalierbarkeit
Compliance
Anwendungsfälle im Gesundheitswesen nach Lösungen
Führe KI im Unternehmen ein
Nutze die transformative Kraft von KI/ML im Gesundheitswesen mit den Cloud-Lösungen von Firemind. Steigere den Umsatz, verbessere das Kundenerlebnis und optimiere die Abläufe. Nutze KI-Algorithmen und maschinelles Lernen in der Cloud, um Erkenntnisse zu gewinnen, Trends vorherzusagen und effektive Infrastrukturen aufzubauen. Bleibe vorn, übertreffe die Erwartungen und erziele Erfolg mit skalierbaren, kostengünstigen und flexiblen Cloud-Lösungen.
01
Analyse der medizinischen Bildgebung
Präzise Scans – KI/ML-Algorithmen, die in der Cloud eingesetzt werden, können medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRTs analysieren, um bei der Erkennung und Diagnose verschiedener Krankheiten wie Tumoren, Frakturen und Anomalien zu helfen.
02
Frühzeitige Erkennung
03
Unterstützungssysteme
Klinische Entscheidungen – Algorithmen, die in der Cloud bereitgestellt werden, können klinische Entscheidungen in Echtzeit unterstützen, indem sie Patientendaten, medizinische Literatur und Behandlungsrichtlinien analysieren. Dies hilft medizinischen Fachkräften dabei, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.
04
Personalisierte Medizin
Maßgeschneiderte Therapien – Cloud-basierte KI/ML-Modelle können genomische Patientendaten, die Krankengeschichte und Behandlungsergebnisse analysieren, um personalisierte Behandlungspläne und Medikamentenempfehlungen zu entwickeln.
05
Virtuelle Gesundheitsassistenten
Intelligent gebaut – virtuelle KI-Gesundheitsassistenten werden in Cloud-Plattformen integriert, um mit Patienten zu interagieren, Fragen zu beantworten, personalisierte Gesundheitsberatung anzubieten, das Engagement zu verbessern, Fernüberwachung anzubieten und die Einhaltung von Medikamenten und Änderungen des Lebensstils zu unterstützen.
06
Risikostrategie
Patientenergebnisse – KI/ML-Modelle analysieren Patientendaten, um Personen in Risikokategorien einzuteilen und diejenigen zu identifizieren, die ein höheres Risiko für Krankheiten oder unerwünschte Ereignisse haben. Dies ermöglicht proaktive Interventionen, gezielte präventive Pflege und die Zuweisung von Ressourcen für Hochrisikopatienten.
07
Optimierung von Versuchen
In der Cloud bereitgestellte KI/ML-Algorithmen beschleunigen die Rekrutierung von Patienten für klinische Studien, indem sie geeignete Patienten anhand von Kriterien aus großen Datensätzen identifizieren. Dies verbessert die Effizienz, beschleunigt die Rekrutierung und fördert die Entwicklung neuer Therapien.
Integriere KI in den Arbeitsablauf
Explore & Define
KI-Roadmap: Exploration, Anwendungen & Zielsetzung
Wir werden die Anwendungen und Vorteile von KI durch Recherche, Workshops und Teamarbeit erkunden. Dabei werden wir herausfinden, wie KI das Kundenerlebnis, das Bestandsmanagement, die Nachfrageprognose, die Preisoptimierung und die Betrugserkennung verbessern kann. Anschließend legen wir klare Ziele fest, erstellen eine Roadmap und identifizieren konkrete Anwendungsfälle für die Integration von KI in Ihre Einzelhandelsabläufe.
Assess & Develop
Datenaufbereitung: Auswertung & Modellentwicklung
Wir werden Datenquellen evaluieren, die Infrastruktur planen und verschiedene Daten aggregieren. Dann entwickeln wir KI-Modelle durch maschinelles Lernen, einschließlich der Auswahl von Algorithmen, Feature Engineering, Training und Validierung. Die Modelle werden implementiert, integriert und auf Genauigkeit und Leistung getestet.
Refine & Scale
KI-Erweiterung: Überwachung, Training & Skalierung
Die KI-Implementierung erfolgt iterativ und umfasst eine kontinuierliche Überwachung, das Sammeln von Feedback und Verfeinerungen. Das erneute Trainieren von Modellen mit mehr Daten verbessert die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit. Nach erfolgreicher Einführung können Sie die KI abteilungsübergreifend mit Chatbots für den Kundensupport, Computer Vision für die visuelle Produktsuche und KI-gesteuerten Empfehlungsmaschinen ausbauen.
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