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多年來，我們持續利用 Mathematica 定期蒐集的英國國民保健署(NHS)資料中獲取情報。這有助於 NHS 和其他衛生組織在處理人員配置和病人安全等問題中做出有影響力的資料驅動決策。
-Professor Alison Leary, MBE PhD RN FRCN, Chair of Healthcare & Workforce Modelling, London South Bank University
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案例研究：利用人工智慧和機器學習徹底改變癌症診斷 自動化分析從人體腸道取得的數千張影像來檢測癌性息肉。使用 Wolfram 語言，我們可以輕鬆地結合影像處理、機器學習和資料視覺化，為臨床醫生提供所需資訊。
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案例研究：透過多範式運營資料分析提高醫院安全 分析儲存在筒倉中例行蒐集的資料並發現可行的見解：病房跌倒的次數與值班註冊護士的數量成反比。
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Wolfram 諮詢團隊
我們的工具如何提供協助
Wolfram 諮詢團隊擁有數十年與許多部門合作的經驗，包括醫療保健（NHS、NIH 和 Merck 等組織），提供尖端的計算專案，汲取見解來幫助決策。無論是減少患者等待時間、主動性人口健康管理還是人工智慧輔助診斷，Wolfram 是您理想的醫療保健創新合作夥伴。
來自任何來源的任何資料類型 Wolfram 工具包可以快速輕鬆地整合多種格式的資料（從手寫的臨床記錄到 X 光），從而能夠從各種醫療保健組織和數位程式的複雜資料中得出見解。Wolfram 可以幫助整合關鍵因素，進而協助醫院、社區和初級保健機構快速有效地做出改變。
安全部署大型語言模型(LLM) 自然語言工具的主要風險是回應的可靠性；透過使用 LLM 技術來驅動可重複且經過驗證的計算知識，可以確保準確且值得信賴的回應。透過安全地使用大型語言模型技術，可以讓衛生專業人員以簡單的英語準確地查詢資料、模型和流程—無需專業知識。
發掘非結構化資料 Wolfram 與大型語言模型技術的整合使先進的自然語言處理演算法能夠分析非結構化健康記錄。透過了解文字的上下文和語義，Wolfram 的整合技術可以提取結構化資料，例如患者人口統計、診斷、治療和藥物。於此實現高效的資料提取、組織和匯整，最終改善醫療保健流程和決策。
消除資料孤島 醫療保健和社會護理組織創建和儲存的資料量呈指數增長。Wolfram 可以幫助了解多種格式，無論在何處建立或儲存的不同資料來源，進而偵測模式、發現見解並最佳化流程。
内建、策劃資料 我們的團隊可以透過將貴單位的資料與 Wolfram 來自各行各業、無與倫比的策劃、可計算資料集相結合以獲得更豐富的結果。例如快速地將内建的地圖資料與當地救護車的可用性、即時交通報告、污染和天氣資料相結合。
使用自然語言搜尋資料 通常，資料的最大障礙是軟體介面。Wolfram 的自然語言解決方案使醫事人員能夠用簡單的英語查詢資料—無需專業知識。這些工具經過健康資料的訓練，可以讓臨床醫生和其他醫護人員無障礙地存取各種資料，做出更明智的決策，改善病患照護並降低錯誤風險。
資料洞察
我們的解決方案
我們軟體的多功能性意味著我們可以快速建立客製化解決方案，滿足貴單位或健康經濟的個體化需求。以下只是一些可能解決方案的範例...
人口健康管理 透過整合和分析各級醫療保健的現有資料以及其他相關的社會經濟數據，我們可以協助在社區需要緊急服務之前找到管理其健康和福利的新方法。主動管理長期健康狀況，改善患者治療效果並保護醫療保健系統的長期持續性和效率。
臨床決策支援與分診 有效利用勞動力對於任何醫療保健組織都至關重要。Wolfram 技術提供資料驅動的分類和決策支持，使醫療保健系統能夠最佳化培訓和任務委派，確保最需要照顧的患者得到所需的護理。
更多自動化，更多安全 要監控整個醫院内病患波動的健康狀況是很困難的。Wolfram 可以幫助辨認症狀惡化的早期預警信號，檢查患者是否接受了安全、有效的治療處方和管理，並監控流程、系統和管理，確保沒有任何被忽視的徵象。
我們的 Wolfram 技術
由世界上最好的技術支援醫療保健
在 Wolfram，我們知道計算技術的可能性，因為我們是創造該技術的全球領導者。於此，我們可以將前所未有的專業知識深度應用於包括醫療保健在内的各個領域的的諮詢工作。
Wolfram 協助各種不同規模的組織
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