可按需
医疗数字化导致爆炸的数据。纳税人、提供者和医药组织都生产pb的数据从电子健康记录(EHR)医学图像DNA序列数据。今天的挑战是如何准备这些大,不同的数据集对分析和机器学习(ML)规模小说为了解开病人的见解。不幸的是,遗留技术投资已经创建了一个环境中,数据被锁定在筒仓很难联合数据和规模分析。许多组织试图减轻这种通过复制数据在数据仓库中,但这将导致更高的成本和数据治理问题。这些挑战是缺乏支持复杂的高级分析和毫升。解决方案是现代临床数据在云中湖。
在这个虚拟研讨会中,我们将分享一个统一的数据分析方法可以加速分析和ML项目提供范围广泛的用例在卫生保健和生命科学行业。更多,尤其是你将学习如何:
——构建一个可伸缩的临床数据与功能强大的开源技术湖三角洲湖和Apache SparkTM
——摄取和下游流EHR数据分析做准备
——构建病人队列浏览器和使用毫升预测疾病风险和护理的利用率
——使用MLflow协同建立和跟踪毫升可再生的实验,与hipaa兼容的环境
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