医疗大数据洞察,需要的不仅是技术

在医学大数据创新研究中,临床研究者需要的不仅是技术支持,还需要数据分析、机器学习、转化应用等多方面的支持和服务。

汇聚复合型人才团队,为医学工作者赋能

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IT技术支持

先进的数据集成技术,对医院过往多源异构数据进行数据融合,为临床研究者提供数据保障

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产品研发

以支持临床应用为目标,构建包括疾病预测、临床辅助决策和专业医学知识库等不同场景的临床应用产品

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医学服务

由生物医药科研领域和数据统计领域的一线专家学者提供包括临床研究设计和统计算法分析服务,助力临床研究者高效开展临床研究

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人工智能

由机器学习专家和软件工程师组成的人工智能团队,将模型快速整合到临床环境所需的平台和工具,通过人工智能改善临床诊疗水平

大数据创新模式

派兰数据是由临床医生,研究人员,首席科学家,产品开发和转化专家组成的跨职能跨机构部门。 从数据处理、数据管理数据分析等多方面全面协助临床研究人员获取和分析数据,并努力通过使用机器学习和人工神经网络等人工智能技术,改善疾病的检测,诊断, 治疗和管理。

知识图谱
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利用大数据可视化技术合理高效的洞察诠释大数据中的医学知识

自然语言处理
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自然语言技术的使用,将临床非结构化数据转化成可分析的数据

疾病建模
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以疾病为中心,构建专科专病维度的数据模型

在线分析
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R语言构建的在线统计分析工具