`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Обновленные решения SAS для анализа данных клинических исследований поддерживают ИИ и машинное обучение

0 
 

SAS представила решения нового поколения для анализа данных клинических исследований. SAS Life Science Analytics Framework и SAS Real World Evidence предоставляют возможности аналитики, визуализации, искусственного интеллекта и машинного обучения организациям, которые работают с постоянно возрастающим количеством данных о здоровье. Обновленные решения лучше оценивают лекарственные средства, исследуют данные о пациентах и эффективности лечения и помогут быстрее представить рынку новые безопасные методы лечения.

Облачное решение SAS Life Science Analytics Framework позволяет исследователям управлять информацией и анализировать ее в рамках единой платформы, а также предоставлять результаты исследований регулирующим органам. После обновления решений это можно сделать эффективнее.

Настраиваемая иерархия клинического репозитория обеспечивает безопасный доступ к информации и взаимодействие между различными организационными функциями.

Новая среда разработки программ SAS ускорит получение надежных статистических результатов, сокращая время выхода на рынок новых методов лечения.

База для управления стандартами CDISC и улучшенное управление метаданными исследования повышают эффективность от запуска исследования до представления.

Данные, собранные во время лечения, обладают огромным потенциалом. Они помогают отрасли разрабатывать и проводить клинические исследования, оценивать использование медицинских услуг в разных странах и выявлять пациентов из группы риска. SAS Real World Evidence дает организациям инструменты для использования этого потенциала, используя передовые аналитические технологии для сбора и получения информации из таких данных.

Оптимизация данных для выполнения запросов сокращает время на построение когорт и ускоряет процесс анализа.

Возможность совместного использования когорт, проектов и данных способствует более плотному сотрудничеству между пользователями, программирующими на SAS, и теми, кто предпочитает не программировать.

Пользователи могут использовать проверенные алгоритмы для анализа или добавить собственные библиотеки макросов для расширения доступа к данным, анализам и аналитическим данным по всей организации.

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT