
Enorme Skalierbarkeit.


- führenden unabhängigen Software-Anbietern und Organisationen im Gesundheitswesen
- den größten klinischen Laboratorien und
- den größten regionalen Gesundheitsinformationsnetzen
Unsere langjährige Erfahrung hilft Ihnen, die Zukunft zu gestalten
Datenplattform für ein besseres Verständnis des Gesundheitswesens und klinischer Forschung
Interoperabilität und Datenstandards im Gesundheitswesen
Die umfassende Unterstützung von FHIR, HL7 V2, IHE und anderen internationalen Profilen und Standards im Gesundheitswesen ermöglichen die Integration und Interoperabilität von Gesundheitsanwendungen.
Datenmanagement im Gesundheitswesen
Ein erweiterbares FHIR-Repository und umfassende REST-APIs bilden die Grundlage für die Entwicklung moderner Anwendungen im Gesundheitswesen und unterstützen Sie bei der nahtlosen Verarbeitung verschiedener Datenformate mit hoher Geschwindigkeit sowie vertikaler und horizontaler Skalierbarkeit.
Verwaltung von Forschungsdaten
Für die klinische Forschung ist InterSystems IRIS for Health eine Entwicklungsplattform, die sowohl i2b2-Tools als auch das Observation Medical Outcomes Partnership (OMOP) Common Data Model (CDM) unterstützt und vollständig kompatibel mit den Open-Source-Tools der Observational Health Data Sciences and Informatics( OHDSI) ist.
Die OMOP-Plattform von InterSystems bietet eine skalierbare, verwaltete Lösung für das Auffüllen Ihres OMOP-Repository mit realen EHR-Daten unter Verwendung von standardmäßigen FHIR-Massendownloads und Datentransformationen.
Healthcare Analytics Framework
Integrieren Sie Analysen und künstliche Intelligenz in Ihre Lösungen mithilfe unserer offenen Analyseplattform, die Ihnen eine Auswahl an eingebetteten, standardbasierten und branchenführenden Analysetechnologien für Exploration, Analyse und Vorhersage bietet.

Konnektivität für Kreativität





InterSystems IRIS for Health
Häufig gestellte Fragen
- Gesundheitsinformationssysteme, die intelligente Arbeitsabläufe mithilfe von Echtzeit-Analysen ermöglichen
- Verlagerung großer, vernetzter, datenintensiver Gesundheitslösungen in die Cloud
- Aufbau neuer vernetzter Gesundheitslösungen, die Daten aus verschiedenen Quellen unter Verwendung unterschiedlicher Standards einbeziehen
- Anwendungen für die klinische Forschung, bei denen große Datenbestände untersucht werden (z. B. klinische Studien auf der Grundlage realer Daten, Initiativen zur Verbesserung der Gesundheit der Bevölkerung)
- Anwendungen für das Internet of Healthy Things
- Bereitstellung großer Mengen bereinigter Daten für maschinelles Lernen oder KI-Initiativen