95%的医疗数据存储在PB级的SQL数据库中 用于AI利用这些数据的工具尚不存在 今天我们用TextQL Healthcare解决这个问题 超过100,000个表。数万亿行。PB级的数据。15分钟获取洞察。拥有超过100,000个表的Epic系统。Cerner环境。索赔数据库。临床记录。事先授权。医疗组织的数据复杂性超过任何其他行业 - 而且没有一个AI平台能够处理它。 直到现在。 以下是它的不同之处： 1. 直接访问您所有的系统。无需迁移。Epic + Cerner + 索赔 + Snowflake + Databricks。所有一切。一次性连接。其他平台：6个月的ETL项目。TextQL：周一连接。周二查询。15分钟内获得首次洞察。 2. 符合医疗合规的执行环境。自主代理在SOC 2 Type II、HIPAA合规的基础设施中运行生产代码。完整的审计跟踪。可提供本地部署。 3. 结构化和非结构化数据。同步处理。其他人：索赔记录或临床记录。我们：两者。与此同时。无需数月的数据准备即可理解数十万个表。 我们不是以试点项目启动的。我们与Lumeris合作启动 - 为数百万美国人提供护理的Tom™ AI平台。实时合作。生产工作负载。大规模企业医疗数据。 由运营商组成的顾问委员会，他们曾管理服务超过1.2亿美国人的组织： - Varsha Rao（前Nurx首席执行官，Clover Health首席运营官） - David Griffith（Trinity Life Sciences，前辉瑞） - Sam Mohanty（前CDO，Prime Therapeutics） - Jean-Claude Saghbini（Lumeris首席技术官） - Raghu Chandra（30年EHR资深人士） 这些不是顾问。他们是构建我们现在正在优化的系统的人。 下周在HLTH会议上与我们见面 - 展位#4060 或请求演示： 评论“HEALTHCARE”，我们将联系您进行定制演示！