医疗保健的曲折化
2021年6月22日
医疗保健的曲折化
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医疗保健的未来在这里
一切都可以解锁健康数据的价值，并不断优化我们健康的算法
边缘
我们住在网络的边缘。
我们生活在一个越来越多的人将在网络边缘收集和消耗数据的世界，在智能手机上用其内置传感器收集和消耗数据。通过利用智能手机的每个组件，我们将人类旅程放在经验中心，而智能计算在数据和经验相交的地方。统称，我们正在建立我们健康的私人自动化边缘。
我们的分布式架构自动化边缘及其应用程序允许我们的神经网络使用Edge AI存储，计算和在本地培训数据因此，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。
优惠隐私
通过选择和透明来管理隐私。
健康数据每70天加倍，并在边缘处理的数据爆炸正在将隐私中心阶段放在对话的情况下。监管机构要求行业将隐私视为一流的公民，但更重要的是，这是正确的选择。跟我们Edge AI.和联邦学习移动和云的技术，我们处于最前沿保留隐私技术在数字医疗保健。我们的分布式机器学习方法使用差异和优惠隐私允许个人在手掌中培训新的健康算法 - 所以只有模型学习被共享，而不是数据。我们为个人和组织提供选择他们隐私的选择，以自身的舒适和遵守情况。
数据流畅性ML
发现，流利和解释性
数据工程和数据流畅性是医疗保健的主要痛点。我们的AI引擎是用于发现的任何机器学习环境，以获得数据流利和解释性。它是一个云本机机学习（ml）和ml ops环境，一个AI发现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实时评估临床模型的优质和费用。
我们的环境已经使用来自超过3亿个人的数据和超过10亿数据元素的数据进行了验证。我们解决方案部分解决了解释性问题，并且可以从自动化的多OMIC管道并行培训模型。
零信任
永远不要信任，始终验证。
在一个多租赁和数十亿个身份的世界中，安全和合规从未如此重要。随着网络的复杂性越来越复杂，占云计算和服务的出现以及边缘计算，5G和IOT的动态和异构环境，旧假设，例如防守静态，定义的周边不再有效。
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。
这是我们的故事，这就是为什么AI和医疗保健的深度技术问题。
我们为人们提供收集的权力，拥有并培训自己的健康数据，以生成模型，以帮助自己和他们的社区实时使用他们的手机作为一流的公民将隐私视为私密。
我们为人员和组织提供工具和选择以在不移动数据的情况下交流学习：通过打破数据孤岛，您可以实时影响品质和保养成本。
我们为组织提供强大的数据流畅性工具，以解锁其数据的价值，并立即使用我们的TONIQ平台生成可操作的洞察力。
我们为组织提供了自动化和规模安全和合规性的动态环境，即将在YottaBytes中计算的世界。