(輕快的音樂)
- [講師] 醫療保健 資料通常分散在
不同的提供者和平台上，
因此很難獲得病患
健康旅程的完整資料。
這會降低決策速度， 增加成本，
並給工作人員帶來額外壓力。
也因此很難為 病人提供無縫的
個人化照護。
我們將向您展示資料創新主管 Remy
如何在新的 Microsoft Fabric 上使用 Microsoft Cloud for Healthcare
解決這些問題，
借助 AI 和
商務智慧功能， 讓團隊能夠
釋放資料潛能，
協助推動及時的深入解析。
Remy 從 Microsoft Fabric 開始。
在醫療保健資料解決方案中，
我們看到 Remy 利用了
從各種解決方案中彙總健康相關 資料的功能。
這些功能為分析建立了 資料基礎、支援共同作業應用程式
並支援 AI 應用程式， 以改善 Remy 組織中
的工作流程效率
和營運 挑戰。
借助 Microsoft Fabric 中這些 專用於醫療保健的功能，
Remy 可以 在統一的治理中心內
集中處理和策展資料。
這有助於確保所有 團隊從單一安全來源中
取得深入解析， 讓 Remy 能透過
銅級、銀級 和金級 Lakehouses
擴充資料， 繼續轉型資料
並擴展連結。
有了單一的豐富資料來源，
Microsoft Fabric 可協助像 Dani 這類的資料分析師
支援臨床醫生，
並使用自然語言 透過近即時深入解析產生報告。
這有助於建立病患的 全方位資料。
它為更深入的 照護管理計畫提供了資訊。
它強調要改進的範圍。
還可確保臨床醫生 可以放心地
在病患群 、臨床試驗和護理過渡中
大規模使用 受保護的健康資料。
使用 AI 建立臨床試驗群組
可能會改變像 Patti 這樣的 病患的生活。
過去，她要花時間 拜訪多位專家，
診斷過程可能會 相當漫長。
幸運的是，Patti 的 護理團隊現在可以存取
安全的連線資料。
他們使用了臨床試驗 配對 AI 工具，
以幫助試驗與她的狀況相符。
利用這項功能， 她的護理團隊能夠審查、
擬定目的並解釋 Patti 符合資格的臨床試驗。
Microsoft Fabric 和 豐富的醫療保健
Azure AI 服務打破了 傳統的資料孤島，
一切操作都符合產業標準
和負責任的 AI 原則。
我們看到 Remy 如何將 Microsoft Fabric
與一些醫療保健 Azure AI 服務
結合使用，以達成單一 事實來源，以加快
決策制定。
Dani 透過 使用自然語言產生
具有即時深入解析的 報告，為臨床醫生提供了支援。
最後，我們看到了臨床試驗配對工具
如何支援 Patti 的護理團隊 利用擴充的資料和 AI
根據她的情況調整試驗，
同時大幅 減輕員工壓力
並幫助降低成本。
請使用 Microsoft Cloud for Healthcare， 提供更好的體驗、
更好的深入解析和更好的照護。
若要深入了解，請前往 aka.ms/cloudforhealthcare。
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