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Predictive Analytics and Big Data Solutions
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La universidad del estado de Arizona utiliza HDP® para desbloquear nuevas perspectivas

Arizona State University (ASU) is the largest university in the U.S. and was named by U.S. News & World Report as the “Most Innovative School in America” in 2016. ASU’s Complex Adaptive Systems Initiative (or CASI) built a genomic data lake with petabytes of genetic data on hundreds of individualswith HDP healthcare predictive analytics powering research on how each individual variant in the genome can influence the expression of a cancer gene, thereby unlocking insight into potentially life-saving treatments.

Salvara vidas y ofrecer una atención más eficiente

Difficult challenges and choices face today’s healthcare industry. Researchers, clinicians and administrators have to make important decisions—often without sufficient data. Hortonworks offers open source Connected Data Platforms (powered by Apache™ Hadoop® and Apache NiFi) to make healthcare data available and actionable. Researchers explore the genetic architecture of cancer cells. Nurses and physicians monitor intensive care patients. Administrators submit reimbursement claims before patients leave the hospital. Hortonworks is transforming big data analytics in healthcare and medicine.

Use Cases

Acceso a datos genómicos para nuevos tratamientos contra el cáncer

Si leemos que un determinado fármaco es un “40% efectivo en el tratamiento del cáncer”, otra interpretación podría ser que ese fármaco es 100% efectivo en pacientes con un determinado perfil genético. Sin embargo, los datos genómicos son macrodatos. Los datos de un único genoma humano incluye aproximadamente 20.000 genes. Almacenados en plataformas de datos tradicionales, es equivalente a varios cientes de gigabytes. La combinación de cada genoma con un millón de ubicaciones de ADN variables produce el equivalente a unos 20 millones de filas de datos por persona.

Researchers at major universities and teaching hospitals are performing big data analytics in genomics with Hortonworks Data Platform as the cost-effective, reliable platform for storing genomic data and combining that with other data on demographics, trial outcomes, and real-time patient responses. They are adopting Hortonworks DataFlow to stream that data into HDP for real-time decisions and long-term cohort analyses. Connected Data Platforms help those doctors learn which drugs and treatments work best for groups of patients across the genetic spectrum.


Control de las vitales del paciente en tiempo real

In a typical hospital setting, nurses do rounds and manually monitor patient vital signs. They may visit each bed every few hours to measure and record vital signs but the patient’s condition may decline between the time of scheduled visits. This means that caregivers often respond to problems reactively, in situations where arriving earlier may have made a huge difference in the patient’s wellbeing.

New wireless sensors can capture and transmit patient vitals far more frequently than human beings can visit the bedside, and these measurements can stream into a Hadoop cluster. Caregivers can use these signals for real-time alerts to respond more promptly to unexpected changes. HDP uses this data accumulated over time for healthcare predictive analytics, feeding algorithms that proactively help predict the likelihood of an emergency even before it could be detected with a bedside visit.


Reduce las tasas de readmisión cardíaca

Patients with heart disease can be closely monitored while they are in a hospital, but when those patients go home, they may skip their medications or ignore dietary and self-care instructions given by their doctor when they left the hospital.

Congestive heart failure causes fluid retention, which leads to weight gain. In one innovative program at UC Irvine Health, patients could return home with a wireless scale and weigh themselves at regular intervals. Algorithms running in Hortonworks’ healthcare predictive analytics determined unsafe weight gain thresholds and alerted a physician to see the patient proactively, before an emergency re-admittance was necessary.


Aprendizaje automático para detectar el autosmo con pruebas en el hogar

Autism spectrum disorders affect 1 in 100 children at an annual cost estimated at more than $100 billion. The condition can be detected through behavior at eighteen months, but more than 1 in 4 cases are still undiagnosed at 8 years of age. A small number of clinical testing facilities are oversubscribed, with long wait lists. The most common diagnostic test typically takes 2.5 hours to administer and score.

El Dr. Dennis Wall es director de la Iniciativa de biología computacional en la Facultad de medicina de Harvard. En esta presentación, describe un proceso desarrollado por su equipo para una detección de bajo coste y móvil del autismo. Lleva menos de cinco minutos y se basa en la capacidad de almacenar grandes volúmenes de datos semi estructurados de pruebes realizadas en casa y enviados por los padres. El laboratorio de Wall también utiliza Facebook para capturar información reportada por el usuario sobre el autismo.

La inteligencia artificial que se ejecuta en esos enormes conjuntos de datos ayuda a maximizar la eficiencia de diagnóstico sin perder precisión. Este enfoque, junto con el almacenamiento de datos en un clúster Hadoop, puede utilizarse para otros procesos innovadores de aprendizaje de diagnóstico.

Almacena datos de investigación médica para siempre

Medical and scientific researchers at universities live by the “publish or perish” code. Data supporting a given paper used to be appended in an Excel spreadsheet, but many of today’s data sets are just too large. Nevertheless, supporting data sets must be perpetually available in association with its paper. If the data disappears, the paper becomes unsubstantiated.

Universities can use a cluster running Hortonworks Data Platform as a cost-effective, perpetual storage platform for its scientists’ data. Big data in medicine’s easy and open querying capabilities allow scientific colleagues to share data, validate it and reuse it for more downstream research.

Seguimiento del equipo, fármacos y cuidadores con datos RFID

Los hospitales han empezado a utilizar identificación por radiofrecuencia (RFID) para realizar el seguimiento de su equipo y fármacos en sus instalaciones. Los escáneres RFID de un artículo o dispositivo pueden capturar su contenido, ubicación, fecha de fabricación, número de pedido y datos sobre el envío. Un grupo hospitalario innovador fue capaz de determinar cuánto pasaban sus médicos delante de las pilas para lavarse las manos (reduciendo la posibilidad de una transmisión).

In the short run, this data can help utilize medicines before their dates of expiration or quickly locate an important piece of equipment. Over time, historical data on how medicines, equipment and doctors interact provides valuable information for healthcare predictive analytics and helps in planning purchases, training staff and improving operational efficiency.

Customer Case Studies

Universidad del estado de Arizona
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Universidad del estado de Arizona

La universidad del estado de Arizona (ASU) es la universidad pública con más matrículas en los Estados Unidos, con más de 83.000 estudiantes y 3.300 profesores. El estatuto de ASU, aprobado por la junta de regentes en 2014, está basado en el nuevo modelo de universidad americana creado por el presidente de ASU, Michael M. Crow. Define a ASU como "un…

Geisinger
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Geisinger

Geisinger Health System is one of the largest health service organizations in the United States, serving more than 3 million residents throughout Pennsylvania and southern New Jersey. Geisinger is one of America’s leading rural healthcare providers, with an integrated, physician-led system that includes 30,000 employees, nearly 1,600 employed physicians, 12 hospital campuses, and two research centers.…

UNOS
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UNOS

The United Network for Organ Sharing (UNOS) is the private, non-profit organization managing the United States organ transplant system. UNOS brings together hundreds of hospitals, transplant centers, organ procurement professionals, and thousands of volunteers. The mission of UNOS is to advance organ availability and transplantation by uniting and supporting communities for the benefit of patients…

HCSC
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HCSC

Health Care Service Corporation (HCSC) is the largest customer-owned health insurance company in the United States, providing health insurance to 15 million people through Blue Cross Blue Shield affiliates in Illinois, Montana, New Mexico, Oklahoma, and Texas. HCSC uses Hortonworks Data Platform for a single view of its membership to understand what challenges its customers…

Mercy
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Mercy

Mercy se ha asociado con Hortonworks para crear la librería de datos Mercy, un data lake basado en Hadoop que funciona con la Hortonworks Data Platform (HDP). La liberría de datos contendrá volúmenes de extratos de lotes de datos de sistemas relacionales como Clarity, así como las fuentes de datos en tiempo real, incluyendo los registros de acceso de Epic. Planear ingerir otras fuentes de datos, incluyendo…

Cardinal Health
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Cardinal Health

Fuse por Cardinal Health es un laboratorio de innoación centrado en mejorar el futuro de la salud y el bienestar, haciendo que la asistencia sanitaria sea más segura y rentable. El equipo de Fuse se centra en la atención conectada, en la construcción de una cadena de suministro más inteligente y en el descubrimiento de nuevos conocimientos a través del análisis. Fuse eligió la Hortonworks Data Platform para optimizar la arquitectura de sus datos y enriquecer

ZirMed
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ZirMed

ZirMed, un proveedor de soluciones de gestión sobre la asistencia sanitaria, construyó con un clúster Hadoop ejecutando HDP para Windows 2.0.Los resultados aumentaron en cinco veces la capacidad de almacenamiento de datos útiles y de procesamiento,todo con un 30% del coste de la tecnología tradicional. Louisville, KY basado en ZirMed, se fundó en 1999 y es un proveedor líder…

Mayo Clinic
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Mayo Clinic

Mayo Clinic utiliza Hortonworks Data Platform (HDP) para las mejoras de los grandes volúmenes de datos en su práctica clínica en más de setenta hospitales y clínicas, así como su liderazgo reconocido a nivel mundial en investigación médica y educación. HDP ayuda a Mayo Clinic a recuperar datos de su registro médico electrónico (EMR) en tiempo real--una nueva capacidad no disponible de su…

UC Irvine Health
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UC Irvine Health

UC Irvine Health se dirigió a Hadoop y Hortonworks Data Platform para mejorar las operaciones clínicas en el hospital y su investigación científica en la escuela de medicina. Su equipo está construyendo una práctica médica cuantificada que reduce las readmisiones, acelera los nuevos proyectos de investigación y realiza el seguimiento de las estadísticas vitales minuto a minuto. Una plataforma Hadoop para dos…