Transformer les dossiers médicaux électroniques en Big Data pour Accélérer la science de la santé
Libérer la valeur clinique intégrée dans les informations non structurées avec l’Intelligence artificielle
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Comment peut-il vous aider?
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Combien de temps vous faut-il pour connaître l’efficacité réelle d’un nouveau médicament biologique dans votre établissement?
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Research
Combien de temps vous faut-il pour extraire toutes les variables de 1 000 patients atteints d’un cancer du poumon?
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Dans quelle mesure les recommandations cliniques de votre établissement sont-elles révisées pour la prise de décision?
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En quoi le Big Data est-ilcliniquement utile?
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Savana Manager
“Savana est l’une des meilleures solutions en technologies de l’information que nous ayons vu apparaître en Espagne depuis des années. Un atterrissage réel et concret du Big Data permettant de gérer de manière totalement différente la connaissance des hôpitaux.”
Dr Cristóbal BeldaDirecteur Innovation de HM Hôpitaux
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Savana Research
“Savana est un exemple tangible de la manière dont le Big Data améliore la détection et l’anticipation des faits cliniques dans notre pratique clinique grâce à la réutilisation des informations que nous avions sous-utilisées jusqu’à présent. Pour les professionnels de santé, c’est un outil motivant dans la pratique de soins pour obtenir des réponses rapides à leurs questions de santé ainsi qu’un incitant puissant pour encourager et développer la recherche.”
Dr Carmen PantojaDirectrice de l’hôpital universitaire Infanta Leonor
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Savana Consult
“Savana précise l’utilisation de l’intelligence artificielle dans un outil qui transforme complètement la manière d’évaluer les résultats cliniques. En interagissant avec Savana, on peut apprécier sa conception entièrement ciblée sur la manière de travailler dans les systèmes de santé réels, avec ses défis et ses particularités.”
Dr Julio MayolDirecteur médical de l’hôpital universitaire clinique San Carlos
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Savana Predict
“L’analyse de millions de textes cliniques à l’aide des techniques Big Data permet de déduire des algorithmes prédictifs qui individualisent le risque du patient et permettent de prendre des décisions là où jusqu’ici les preuves étaient insuffisantes.”
Dr Silvia GarcíaSpécialiste en pneumologie complexe universitaire hôpital de León