95%的醫療數據存儲在PB級的SQL數據庫中 AI使用這些數據的工具一直不存在 今天我們用TextQL Healthcare解決這個問題 超過100,000個表格。數萬億行。PB級的數據。15分鐘獲得洞察。Epic系統擁有超過100,000個表格。Cerner環境。索賠數據庫。臨床筆記。事前授權。醫療機構的數據複雜性超過任何其他行業 - 而且完全沒有AI平台能夠處理它。 直到現在。 這裡是它不同之處： 1. 直接訪問您所有的系統。無需遷移。Epic + Cerner + 索賠 + Snowflake + Databricks。所有一切。一次性。其他平台：6個月的ETL項目。TextQL：週一連接。週二查詢。15分鐘內獲得首次洞察。 2. 符合醫療規範的執行環境。自主代理在SOC 2 Type II、HIPAA合規的基礎設施中運行生產代碼。完整的審計跟蹤。可用本地部署。 3. 結構化和非結構化數據。同步進行。其他人：索賠記錄或臨床筆記。我們：兩者。同步進行。無需數月的數據準備即可理解數十萬個表格。 我們不是以試點計劃啟動的。我們是與Lumeris合作啟動的 - 為數百萬美國人提供護理的Tom™ AI平台。實時合作夥伴關係。生產工作負載。大規模企業醫療數據。 由運營商組成的顧問委員會，他們曾經運營服務超過1.2億美國人的組織： - Varsha Rao（前CEO Nurx，COO Clover Health） - David Griffith（Trinity Life Sciences，前Pfizer） - Sam Mohanty（前CDO，Prime Therapeutics） - Jean-Claude Saghbini（CTO，Lumeris） - Raghu Chandra（30年EHR資深人士） 這些不是顧問。他們是那些建立我們現在正在優化的系統的人。 下週在HLTH大會上見面 - 展位#4060 或請求演示： 評論"HEALTHCARE"，我們將聯繫您進行定制演示！