Développement d'applications de santé basées sur FHIR. Interopérabilité avancée. Rapidité inégalée. À grande échelle.

Créer des applications de santé riches en informations, plus rapidement
InterSystems IRIS for Health est utilisé par les principaux éditeurs de logiciels et organisations de santé, par les plus grands laboratoires médicaux et réseaux de soins territoriaux. InterSystems IRIS for Health est une déclinaison de la plateforme de données InterSystems IRIS. Elle est utilisée par Epic pour soutenir des organisations de santé comptant plus de 2,5 millions d'utilisateurs simultanés, et traitant environ 1,8 milliard d'accès aux bases de données par seconde sur l'ensemble des clients Epic.

Notre histoire vous aide à tracer l'avenir
Des services de données conçus pour comprendre la santé
Interopérabilité et normes de santé
La prise en charge de FHIR, HL7 V2, IHE et autres protocoles et formats internationaux de messagerie de santé permet l'intégration et l'interopérabilité des applications de santé.
Gestion des données de santé
Un référentiel FHIR extensible et des API REST complètes constituent la base du développement d'applications de santé modernes et vous aident à traiter de manière transparente de multiples formes de données à grande vitesse, avec une évolutivité verticale et horizontale. Pour la recherche clinique, InterSystems IRIS for Health est une plateforme approuvée i2b2.
Cadre d'analyse en santé
Intégrez l'Analytics et l'Intelligence Artificielle dans vos applications grâce à notre plateforme de données ouverte, offrant des technologies d'analyse intégrées, basées sur des normes et parmi les plus performentes du marché pour explorer, analyser et prévoir.

La connectivité au service de la créativité





Essayez IRIS for Health
Questions fréquemment posées
- Des systèmes d'information de santé offrant des flux de travail intelligents et des analyses temps réel
- Des applications dans le cloud gèrant de grands volumes de données de santé connectées
- De nouvelles applications de santé connectées intégrant les données de sources multiples et utilisant des normes différentes
- Des applications de recherche clinique analysant un large panel de données (comme par exemple des essais cliniques basés sur des données de vie réelle ou des initiatives en matière de santé populationnelle)
- Des applications pour un Internet des Objets sains
- Fournir des quantités massives de données propres pour nourrir l'apprentissage automatique ou d'IA