双手握住装置

医疗保健的未来就在眼前

总之,我们可以解锁健康数据的价值,并不断优化我们的健康算法

球体和圆形

边缘

我们生活在网络的边缘。

在我们生活的这个世界里,越来越多的人将在网络边缘通过内置传感器的智能手机收集和消费数据。利用智能手机的每一个组件在美国,我们把人类的旅程放在体验的中心,而智能是在数据和体验相交的地方计算出来的。我们正在共同打造我们健康的私人自动化边缘。

我们的分布式架构自动化了边缘及其应用允许我们的神经网络使用边缘人工智能来存储、计算和本地训练数据因此,我们可以用更少的摩擦和更多的参与——最小的延迟和最佳的隐私——来扩展我们健康的可能范围。

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多维数据集

优惠的隐私

通过选择和透明来管理隐私。

健康数据每70天就翻一番,在边缘处理的数据爆炸式增长,使隐私问题成为人工智能讨论的中心话题。监管机构要求行业将隐私视为头等公民,但更重要的是,这是正确的选择.与我们的边缘人工智能联合学习在移动和云技术方面,我们处于最前沿保护隐私的技术在数字医疗保健。我们的分布式机器学习方法使用差别和优先隐私允许个人在他们的手掌中训练新的健康算法——因此只有模型学习是共享的,而不是数据。我们给个人和组织选择管理他们的隐私到他们自己的舒适和依从的水平。

圈

数据流畅性ML

发现、流畅和可解释

数据工程和数据流畅性是医疗保健领域的主要痛点。我们的人工智能发现引擎增强了任何机器学习环境的数据流畅性和可解释性。它是一个云本机机器学习(ML)和ML操作环境发现人工智能引擎这使得跨职能团队能够在几周而不是几个月的时间内对临床模型的质量和成本进行实时评估。

我们的环境已经通过使用来自超过3亿个人和超过10亿数据元素的数据进行验证。我们的解决方案部分解决了可解释性问题,并可以从自动化的多组学管道中并行训练模型。

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球

零信任

永远不要信任,要核实。

在一个多租户和数十亿身份的世界中,安全性和遵从性从未如此重要。随着云计算和服务的出现以及边缘计算、5G和物联网中动态和异构环境的出现,网络和计算基础设施的复杂性不断增加,旧的假设,如防御静态的、定义明确的边界不再有效。

零信任允许组织更有效地减轻、检测和响应风险,因为每个工作负载都是加密签名的,并使用声明性策略进行通信,以确保有限的爆炸半径和最小的特权访问。有了安全的零信任基础设施,我们可以想象组织希望通过使用联合学习交换衍生知识来释放新的协作方式,将他们的数据作为资产,同时保持完全合规。

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博客

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手拿着手机

这就是我们的故事,这就是为什么人工智能和深度技术在医疗保健领域很重要。

我们赋予人们收集,拥有和训练他们自己的健康数据的权力,以生成模型来帮助他们自己和他们的社区实时使用他们的手机,同时把隐私视为头等公民。

我们为人们和组织提供工具和选择,在不移动数据的情况下交换知识:通过打破数据竖井,你可以实时影响护理的质量和成本。

我们为组织提供强大的数据流畅性工具,利用Toniq平台立即释放数据的价值,并产生可操作的见解。

我们为组织提供了一个动态的环境,可以自动化和扩展安全性和遵从性,这个世界很快就会以yottabytes为单位计算。

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