借助预测性分析，推动更好的治疗效果

医疗保健服务提供商越来越多地从床边传感器、生物监测器、HL7（医疗资讯标准第七层）、FHIR（快速医疗互操作性资源）以及其它流媒体和物联网标量数据源中捕获和分析数据。环境和表观遗传因素，如环境光线、环境噪声、压力和临床干预措施等，代表了丰富医疗保健预测分析数据的案例。Cloudera推出的可扩展下一代混合数据管理平台，可助力医生、研究人员和其它人员轻松收集、处理、保护和分析所有这些数据，以评估影响患者治疗效果的治疗方法。

对相关DNA序列的分析，无论是全基因组、外显子组、甲基化还是多组学，都让我们第一次接触到精准医疗和高可信度的生物标志物 发现。相对于传统计算方法而言，Cloudera推出的企业级平台可以大规模地在第三级或下游分子分析中大大缩减成本并提升计算能力。这有助于将执行药物基因组学的卫生系统病理学部门的用例应用于进行全基因组关联研究的研究实验室。Cloudera能够以最快的方式将omic数据与市场上任何技术的临床/表型数据进行合并。有 十几家企业机构已经选择Cloudera作为其无限规模的精准医疗库或企业变体库。

从启用自然语言处理和预测败血症到开发有助于识别癌症肿瘤的算法，机器学习有望从根本上改变医疗保健和制药领域。

Cloudera提供了下一代开放式混合数据管理平台，从而使企业机构能够摄取、存储、处理和分析那些构建机器学习模型所必需的大量数据。Cloudera Data Science Workbench 通过充分利用大规模并行计算和扩展数据流，助力数据科学大规模加速发展，以便在实际生产中构建、测试、迭代和部署机器学习模型。

医疗保健领域中自然语言处理的使用案例

如今，物联网无疑正在改变医疗保健行业，实现了远程病人监护、远程医疗和慢性病管理等用例。 

Cloudera 支持的技术，包括 Cloudera DataFlow，提供了一个实时流分析平台，可以帮助提供商轻松地捕获、组合、保护和驱动床边传感器、生物监视器和其它互联的医疗物联网设备数据源的分析。然后，可以存储、分析来自物联网传感器的数据，并将其用于构建机器学习模型，以预测患者治疗效果和下一步最佳行动方案。

随着更多的技术在医疗保健行业中应用，特别是健康记录的数字化，网络安全必须始终居于所有数据管理项目的最重要地位。Cloudera通过机器学习和全面企业可见性，助您加速威胁检测、调查和响应，实现对医疗数据的主动性保护。

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