Cerner, AWS 기반 임상 의사 결정 지원 플랫폼 구축을 통해 병원의 환자 치료 개선 지원

병원은 환자군에 대해 더 잘 이해하고, 치료 요구 사항을 예측하고, 워크플로를 더 효율적으로 실행하기 위해 상황 인식 데이터가 필요합니다. Cerner Corporation(Cerner) 기계 학습 에코시스템은 병원에 이러한 인식을 가져다 줍니다. 

Cerner는 Cerner Machine Learning Ecosystem을 통해 의료 서비스 시스템에 기계 학습과 인공 지능을 도입하고 있습니다. Cerner Machine Learning Ecosystem은 데이터를 수집하고 병원 수용 인원 및 개별 환자 입원 기간 등 환자 진료 및 병원 운영에 대한 실시간에 가까운 예측을 수행하여 의료 시스템과 임상의가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다. Cerner의 Health System Operations 부문 Senior Director인 Lisa Gulker는 “의료 서비스 종사자들이 최선을 다하고 임상의와 환자가 최상의 경험을 얻을 수 있도록 매우 세심하게 선별된 데이터 세트를 실시간으로 가져와야 합니다”라고 말합니다.

Cerner Machine Learning Ecosystem은 Amazon Web Services(AWS) 도구를 사용하여 병원에 상황 인식을 제공합니다. Gulker는 “Cerner는 많은 데이터 소스를 의미 있고 매우 빠르고 민첩한 방식으로 연결하기 위해 AWS의 클라우드 아키텍처에서 제공되는 모든 도구와 제공된 서비스를 사용하여 매우 열심히 노력하고 있습니다.”라고 말합니다. Cerner는 이러한 도구를 통해 병원에 네트워크를 통합하고, 의료 팀의 역량을 강화하는 예측을 수행하고, 데이터를 대중화하여 팀을 혁신할 수 있는 능력을 제공합니다.