


- principais fornecedores independentes de software e organizações de cuidados de saúde
- os maiores laboratórios clínicos, e
- as maiores redes regionais de informação sobre saúde
A nossa história ajuda a traçar o futuro
Serviços de dados criados para compreender os cuidados de saúde e a investigação clínica
Interoperabilidade dos Cuidados de Saúde e Normas de Dados
O suporte profundo para FHIR, HL7 V2, IHE e outros protocolos globais de informação de saúde e formatos de mensagens permitem a integração e interoperabilidade de aplicações de saúde.
Gestão de Dados de Saúde
Um repositório FHIR extensível e APIs REST abrangentes fornecem a base para o desenvolvimento de aplicações de saúde modernas e ajudam-no a lidar com múltiplas formas de dados a alta velocidade, com escalabilidade vertical e horizontal.
Gestão de dados de investigação
Para a investigação clínica, o IRIS for Health da InterSystems é uma plataforma de desenvolvimento que suporta ferramentas i2b2 e o Modelo Comum de Dados (CDM) da Observation Medical Outcomes Partnership (OMOP), sendo totalmente compatível com as ferramentas de código aberto da Observational Health Data Sciences and Informatics (OHDSI).
A InterSystems OMOP Platform fornece uma solução escalável e gerida para preencher o seu repositório OMOP com dados EHR utilizando transferências FHIR em massa e transformações de dados padrão.
Estrutura analítica dos cuidados de saúde
Inclua análises e IA em suas soluções usando nossa plataforma analítica aberta, com sua escolha de tecnologias analíticas incorporadas, baseadas em padrões e as melhores tecnologias analíticas para exploração, análise e previsão.

Conectividade para a Criatividade





Experimente o InterSystems IRIS for Health
Perguntas Mais Frequentes
- Sistemas de informação de saúde que proporcionam fluxos de trabalho inteligentes com análises em tempo real
- Migrando aplicações grandes, conectadas e com uso intensivo de dados de saúde para a nuvem
- Construindo novas soluções de saúde conectadas que incorporam dados de múltiplas fontes usando padrões diferentes
- Aplicações de pesquisa clínica examinando grandes conjuntos de fontes de dados (por exemplo, estudos clínicos baseados em evidências do mundo real, iniciativas de saúde populacional)
- Aplicativos para a Internet das Coisas Saudáveis
- Servir grandes quantidades de dados limpos para a aprendizagem de máquinas ou iniciativas de IA