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多年来，我们一直通过 Mathematica 帮助我们从定期收集的 NHS 数据中获取重要信息。这非常有利于 NHS 和其他卫生组织就人员配置和患者安全等问题基于数据做出影响深远的决策。
- Alison Leary 教授，MBE PhD RN FRCN
伦敦南岸大学医疗保健和劳动力建模主席
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案例研究：利用人工智能和机器学习彻底改变癌症的诊断 自动分析从人体肠道捕获的数千张图像以检测癌性息肉。通过 Wolfram 语言，我们可以轻松地将图像处理、机器学习和数据可视化结合起来，为临床医生提供他们所需的信息。
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案例研究：通过多范式运营数据分析改善医院的安全状况 对日常收集的存储在 silo 中的数据进行分析，发现可执行的方案：病房中病人跌倒的次数与值班注册护士的数量成反比。
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Wolfram 咨询团队
我们的工具如何为您提供助力
Wolfram 咨询团队拥有数十年与包括医疗保健（如 NHS、NIH 和 Merck 等组织）在内的多个部门合作的经验，可帮助客户完成尖端的计算项目，提取关键信息，为决策提供助力。无论是减少患者等待时间、积极的人群健康管理还是人工智能辅助诊断，Wolfram 都是您理想的医疗保健创新合作伙伴。
可处理任意来源的任意类型的数据 Wolfram 工具包可以快速轻松地集成多种格式的数据（从手写的临床记录到 X 射线检查结果），能够从来自不同医疗机构和数字程序的复杂数据中提取关键信息。Wolfram 可以帮助您汇总各种要素，以帮助医院、社区和初级保健机构快速有效地做出应对。
安全地部署大语言模型 自然语言工具的主要风险是响应的可靠性；通过使用大语言模型 (LLM) 技术来驱动可重复且经过验证的计算知识，您可以确保响应是准确的且值得信赖。通过安全地使用 LLM 技术，医疗工作者可以用简单的英语准确查询数据、模型和流程，而毋须拥有专家级的知识。
挖掘非结构化数据 Wolfram 与 LLM 技术的集成使先进的自然语言处理算法能够分析非结构化的健康记录。通过理解文本的上下文和语义，Wolfram 的集成技术可以提取结构化数据，如患者人口统计、诊断、治疗和药物等数据。而高效的数据提取、整理和集成则对改善医疗保健流程和决策大有助益。
消除数据孤岛 医疗保健和社会护理机构创建和存储的数据量呈指数级增长。Wolfram 可以帮助您理解来源各异的多种格式的数据，以发现其中隐藏的模式、提取重要信息并优化流程。
内置的精心策管的数据 我们的团队可以通过将您所属机构的数据与 Wolfram 收集的来自各行各业的精选数据、可计算数据相结合，以获取更丰富的结果。例如，能够快速将我们的内置地图数据与当地可用的救护车、实时交通报告、污染和天气数据结合起来。
用自然语言搜索您的数据 通常，使用数据的最大障碍是软件界面。Wolfram 的自然语言解决方案使医疗工作者能够用简单的英语对数据进行查询，不要求拥有专家级的知识。这些工具是在医疗数据上训练过的，可以让临床医生和其他医护人员无障碍地访问各种数据，帮助他们做出更明智的决策，改善患者护理并降低出错的风险。
洞察数据
我们的解决方案
我们的软件的多功能性意味着我们可以快速构建定制解决方案，以满足您的组织或医疗行业的个性化需求。以下是一些潜在解决方案的例子......
人群健康管理 通过整合和分析各级医疗机构的现有数据以及其他相关的社会经济数据，我们可以帮助您在社区需要紧急服务之前找到保健管理的新方法。前瞻性地处理长期健保状况，改善患者治疗效果并保护医疗保健系统的长期可持续性和效率。
为临床决策提供支持及分诊 有效利用从业人员对于任何医疗保健组织都至关重要。Wolfram 技术提供数据驱动的分诊和决策支持，使医疗保健系统能够优化培训和任务委派，确保最需要关注的患者得到所需的护理。
更多自动化，更多安全 监控整个医院内患者健康状况的波动是很困难的。Wolfram 可以帮助您识别症状恶化的早期预警信号，检查是否给予了患者安全有效的治疗和管理，并对流程、系统和管理进行监控，确保没有任何迹象被忽视。
我们的 Wolfram 技术
由世界上最领先的科技护航的医疗保健
在 Wolfram，我们深度掌握计算技术可以实现的功能，因为我们是计算技术的全球领导者。这使我们拥有了无可比拟的专业知识深度，可以将其应用于包括医疗保健在内的各个领域的咨询工作。
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