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InterSystems IRIS for Health

FHIR-basierte Entwicklung von Lösungen für das Gesundheitswesen. Fortschrittliche Interoperabilität. Einzigartige Geschwindigkeit. Auf Big Data ausgelegt.

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Schnellere Entwicklung datenintensiver Anwendungen für das Gesundheitswesen

InterSystems IRIS for Health™ bietet Ihnen alle Funktionalitäten, um innovative Anwendungen für das Gesundheitswesen schnell zu realisieren und einen nachhaltigen Nutzen zu schaffen.

InterSystems IRIS for Health wird von führenden unabhängigen Softwareanbietern und Gesundheitsdienstleistern sowie den größten klinischen Laboren und regionalen Gesundheitsinformationsnetzwerken eingesetzt. Es handelt sich um eine Erweiterung der InterSystems IRIS Datenplattform, die von Epic zur Unterstützung von Gesundheitseinrichtungen eingesetzt wird: Die Systeme der Einrichtungen zählen 2,5 Millionen gleichzeitige Benutzer. Über alle Epic-Kunden hinweg werden dabei etwa 1,8 Milliarden Datenbankzugriffe pro Sekunde verarbeitet.

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Unsere langjährige Erfahrung hilft Ihnen die Zukunft zu gestalten

Seit den Anfängen der Gesundheits-IT hat sich die Branche auf die Datenplattformen von InterSystems verlassen und ist mit diesen gewachsen. Unsere Interoperabilitäts- und Integrationsfähigkeiten im Gesundheitswesen stehen seit über einem Jahrzehnt an der Spitze der KLAS-Rankings und werden von Unternehmen wie 3M, Optum und Conifer Health genutzt, um die Konnektivität ihrer Softwarelösungen zu gewährleisten.

Datenplattform für ein umfassendes Verständnis des Gesundheitswesens

Interoperabilität und Datenstandards im Gesundheitswesen

Die umfassende Unterstützung von FHIR, HL7 V2, IHE und anderen internationalen Profilen und Standards im Gesundheitswesen ermöglicht 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 Arten von Daten mit hoher Geschwindigkeit sowie vertikaler und horizontaler Skalierbarkeit.

In der klinischen Forschung: InterSystems IRIS for Health ist eine anerkannte Plattform für i2b2.

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.

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Konnektivität für Kreativität

Die intelligenten Datendienste von IRIS for Health bieten genau die Funktionen, die Sie benötigen, um im Handumdrehen mit der Entwicklung zu beginnen:
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Aufsetzen eines FHIR-Servers in der Cloud mit dem InterSystems IRIS FHIR Accelerator
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Umwandlung von HL7 v2-Nachrichten in FHIR mit Hilfe des InterSystems FHIR Transformation Service zur Bestückung eines FHIR-Servers.
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Entwicklung mobiler, digitaler Gesundheitsanwendungen auf Basis der umfassenden InterSystems IRIS for Health Datenplattform zur Ergänzung neuer Geräteangebote
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Einrichtung eines i2b2-Repository für die klinische Forschung - InterSystems IRIS for Health ist eine dafür anerkannte Plattform
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Nutzung von Interoperabilität Out-of-the-Box zur Entwicklung von vernetzten Gesundheitslösungen
Mit InterSystems IRIS for Health können Sie alle Ihre Vorstellungen und Ideen Realität werden lassen. Jetzt ausprobieren:

IRIS for Health

Häufig gestellte Fragen

Welche Programmiersprachen werden von InterSystems IRIS for Health unterstützt?
InterSystems IRIS for Health unterstützt Python, Java, C# / .NET, Node.js und ObjectScript.
Welche Arten von Anwendungen im Gesundheitswesen kann ich mit InterSystems IRIS for Health erstellen, integrieren oder deployen?
Jede Anwendung, die Erkenntnisse anhand unterschiedlicher Daten liefern muss.

  • 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

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