Pega to AWS Migration

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Mit über 100 Pega-Implementierungen und -Migrationen hat Virtusa eine stärkere Kompetenz im Bereich 'Pega-Migration und -Modernisierung zu AWS' aufgebaut. Das Kompetenzzentrum hat Werkzeuge entwickelt, die speziell darauf zugeschnitten sind, Kunden bei der Modernisierung der älteren Version von Pega und der Migration in die AWS-Cloud zu unterstützen.

Virtusa Corporation

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Virtusa Corporation ist ein IT-Beratungsunternehmen, das sich auf Technologieimplementierung und Anwendungsoutsourcing spezialisiert.

ACCELLO BYOL

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Accello RPA ist ein umfassendes RPA-Tool mit einer Reihe von Funktionen, die es benutzerfreundlich, kostengünstig, skalierbar und zuverlässiger im Vergleich zu traditionellen IT-Lösungen machen.

vLife

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vLife® ist Virtusas proprietärer Marktplatz für Gesundheitswesen und Lebenswissenschaften, der für Datenwissenschaftler und Organisationen entwickelt wurde, die umfangreiche Gesundheitsdaten verarbeiten. Dieses Self-Service-Portal bietet Kostenträgern, Anbietern, biopharmazeutischen Unternehmen und Herstellern medizinischer Geräte Zugang zu branchenspezifischen Lösungen, die auf umfassenden Reiseplänen basieren. Diese Lösungen umfassen vortrainierte maschinelle Lernmodelle, Code-Snippets, Tools und Beschleuniger, die auf die einzigartigen Bedürfnisse der Gesundheits- und Lebenswissenschaftssektoren zugeschnitten sind. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Vortrainierte ML-Modelle: Greifen Sie auf ein Repository von fast 1.000 KI-Artefakten zu, das die Entwicklung maßgeschneiderter ML-Modelle ermöglicht, die mit den Prioritäten und Budgets der Organisationen übereinstimmen. - Generierung synthetischer Daten: Nutzen Sie vNet, eine Lösung innerhalb von vLife®, um hochpräzise synthetische tabellarische und Bilddaten zu generieren, die das Training von ML-Modellen erleichtern, selbst wenn reale Daten knapp sind. - No-Code/Low-Code-Plattformen: Verwenden Sie intuitive Plattformen wie Computer Vision und Faster AI, um ML-Modelle ohne umfangreiche Programmierung zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu optimieren, was die Effizienz steigert und die Betriebskosten senkt. - Umfassende Service-Line-Angebote: Entdecken Sie Lösungen, die in spezifische Service-Linien kategorisiert sind, einschließlich Biopharma, Payer Services, MedTech und Provider Services. Primärer Wert und gelöstes Problem: vLife® adressiert die Herausforderung, große Mengen an Gesundheitsdaten zu integrieren und zu nutzen, indem es eine einheitliche Plattform mit KI- und ML-Tools bereitstellt. Durch das Angebot vorgefertigter Modelle und die Fähigkeit zur Generierung synthetischer Daten beschleunigt es die Entwicklung und Bereitstellung von KI-gesteuerten Lösungen, was zu verbesserten Patientenergebnissen und betrieblichen Effizienzen führt. Die No-Code/Low-Code-Schnittstellen der Plattform demokratisieren die KI-Adoption und ermöglichen es Organisationen, fortschrittliche Analysen zu implementieren, ohne umfangreiche technische Expertise zu benötigen. Letztendlich befähigt vLife® Gesundheits- und Lebenswissenschaftseinrichtungen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen, Innovationen voranzutreiben und eine personalisierte Versorgung zu liefern.

Heart Disease - Classifier

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Der Herzkrankheits-Klassifikator ist ein maschinelles Lernmodell, das entwickelt wurde, um die Wahrscheinlichkeit von Herzkrankheiten bei Individuen basierend auf verschiedenen Gesundheitsparametern vorherzusagen. Unter Verwendung fortschrittlicher Algorithmen analysiert dieser Klassifikator Patientendaten, um genaue Bewertungen bereitzustellen, die Gesundheitsfachleuten bei der frühen Diagnose und Intervention helfen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Maschinelles Lernmodell: Verwendet ausgeklügelte Algorithmen, um Patientendaten zu analysieren und das Risiko von Herzkrankheiten vorherzusagen. - Datenanalyse: Verarbeitet mehrere Gesundheitsindikatoren, einschließlich Alter, Blutdruck, Cholesterinwerte und mehr, um Risikofaktoren zu bewerten. - Vorhersagegenauigkeit: Erreicht hohe Genauigkeit bei der Identifizierung potenzieller Herzkrankheitsfälle und erhöht das diagnostische Vertrauen. - Integrationsfähigkeiten: Kann in bestehende Gesundheitssysteme integriert werden, um nahtlose Dateneingabe und Ergebnisinterpretation zu ermöglichen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Der Herzkrankheits-Klassifikator adressiert das kritische Bedürfnis nach frühzeitiger Erkennung von Herzkrankheiten, einer der führenden Todesursachen weltweit. Durch die Bereitstellung zuverlässiger Vorhersagen basierend auf Patientendaten befähigt er Gesundheitsdienstleister, rechtzeitige Interventionen einzuleiten, was potenziell die Häufigkeit schwerer kardialer Ereignisse reduzieren und die Patientenergebnisse verbessern kann.

Adverse Drug Reactions - Identifier

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Die Adverse Drug Reactions - Identifier ist eine fortschrittliche, KI-gesteuerte Lösung, die entwickelt wurde, um die Erkennung, Extraktion, Validierung und Berichterstattung von unerwünschten Arzneimittelwirkungen (ADRs) aus wissenschaftlicher Literatur zu automatisieren. Durch die Integration mehrerer spezialisierter Agenten rationalisiert dieses Framework die Pharmakovigilanzprozesse, gewährleistet rechtzeitige und genaue regulatorische Einreichungen und verbessert die Patientensicherheit. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisiertes Literatur-Screening: Durchsucht kontinuierlich wissenschaftliche Zeitschriften, regulatorische Bulletins und Veröffentlichungen klinischer Studien, um relevante Sicherheitsinformationen zu identifizieren. - Intelligente Datenextraktion: Nutzt natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen, um unerwünschte Ereignisdaten, einschließlich Arzneimittel-Ereignis-Beziehungen und Patientendemografien, genau zu extrahieren. - Validierung und Wissensintegration: Kreuzreferenziert extrahierte Daten mit bestehenden Sicherheitsdatenbanken und regulatorischen Richtlinien, um Ergebnisse zu validieren und Fehlalarme zu reduzieren. - Erstellung regulatorischer Berichte: Wandelt validierte Informationen zu unerwünschten Ereignissen automatisch in standardisierte regulatorische Einreichungsformate um, wie z.B. Individual Case Safety Reports (ICSR). - Orchestrierung und Workflow-Management: Koordiniert die Aktivitäten aller spezialisierten Agenten und verwaltet den Workflow von der Literatursuche bis zur Berichtseinreichung. Primärer Wert und Nutzen für den Benutzer: Diese Lösung adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung des zunehmenden Volumens und der Komplexität von Arzneimittelsicherheitsdaten. Durch die Automatisierung arbeitsintensiver Prozesse verbessert sie die Effizienz und Skalierbarkeit in Pharmakovigilanz-Workflows. Benutzer profitieren von verbesserten Signalerkennungsfähigkeiten, die eine frühzeitige Identifizierung potenzieller Sicherheitsprobleme gewährleisten. Darüber hinaus stellt das System die Einhaltung globaler regulatorischer Standards sicher und erleichtert genaue und rechtzeitige Einreichungen bei Gesundheitsbehörden. Insgesamt unterstützt es bessere Patientenergebnisse durch proaktives Risikomanagement und optimierte Berichterstattungsprozesse.

Patient Eligibility for Cancer Trials

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Die Lösung "Patientenberechtigung für Krebsstudien", verfügbar auf dem AWS Marketplace, ist darauf ausgelegt, den Prozess der Zuordnung von Krebspatienten zu geeigneten klinischen Studien zu optimieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher künstlicher Intelligenz und maschineller Lerntechnologien automatisiert diese Lösung den Vorscreening-Prozess und reduziert erheblich den Zeit- und Arbeitsaufwand, den Kliniker benötigen, um geeignete Studien für ihre Patienten zu identifizieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisiertes Vorscreening: Nutzt KI, um die medizinischen Unterlagen von Patienten zu analysieren und sie mit den Eignungskriterien klinischer Studien abzugleichen, was die Effizienz und Genauigkeit erhöht. - Integration mit klinischen Studiendatenbanken: Verbindet sich nahtlos mit bestehenden Registern klinischer Studien, um auf aktuelle Informationen über verfügbare Studien zuzugreifen. - Anpassbare Abgleichparameter: Ermöglicht die Anpassung der Abgleichkriterien, um den spezifischen Bedürfnissen der Patienten und den Anforderungen der Studien gerecht zu werden. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Bietet ein intuitives Dashboard für Kliniker, um potenzielle Studienabgleiche zu überprüfen und zu verwalten. Primärer Wert und gelöstes Problem: Diese Lösung adressiert die Herausforderungen, denen Kliniker bei der Identifizierung und Einschreibung von Patienten in geeignete klinische Krebsstudien gegenüberstehen. Durch die Automatisierung des Vorscreening-Prozesses reduziert sie die Zeit, die benötigt wird, um Patienten mit Studien abzugleichen, um etwa 40 %, wie in realen Aufgaben zur Zuordnung klinischer Studien gezeigt. Diese Effizienz beschleunigt nicht nur den Zugang der Patienten zu potenziell lebensrettenden Behandlungen, sondern verbessert auch die Gesamteffektivität der klinischen Forschung, indem sie die Einschreibung geeigneter Teilnehmer erleichtert.

Type2Diabetes - Identifier

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Der vLife Type2Diabetes Identifier ist ein spezialisiertes Werkzeug, das entwickelt wurde, um Gesundheitsfachkräfte bei der Früherkennung und dem Management von Typ-2-Diabetes zu unterstützen. Durch die Analyse von Patientendaten identifiziert es Personen mit Risiko, was eine rechtzeitige Intervention und personalisierte Pflegepläne ermöglicht. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Risikobewertung: Nutzt fortschrittliche Algorithmen, um Patienteninformationen zu bewerten und die Wahrscheinlichkeit der Entwicklung von Typ-2-Diabetes zu bestimmen. - Datenintegration: Integriert sich nahtlos in bestehende elektronische Gesundheitsakten (EHR-Systeme) für eine umfassende Analyse. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Bietet intuitive Dashboards und Berichte für eine einfache Interpretation der Ergebnisse. - Anpassbare Warnungen: Bietet konfigurierbare Benachrichtigungen, um Gesundheitsdienstleister über Hochrisikopatienten zu informieren. Primärer Wert und gelöstes Problem: Der vLife Type2Diabetes Identifier adressiert das kritische Bedürfnis nach Früherkennung von Typ-2-Diabetes, einer Erkrankung, die oft unentdeckt bleibt, bis Komplikationen auftreten. Durch die rechtzeitige Identifizierung von Risikopersonen befähigt er Gesundheitsdienstleister, präventive Maßnahmen zu ergreifen, wodurch die Häufigkeit diabetesbedingter Komplikationen reduziert und die Patientenergebnisse verbessert werden.

CogniSense

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CogniSense ist eine innovative Middleware-IoT-Plattform, die Unternehmen dabei hilft, ihre Internet of Things (IoT)-Reise zu starten und zu beschleunigen. Mit einer auf Microservices basierenden Plug-and-Play-Architektur bietet sie eine flexible und skalierbare Lösung zur Integration von IoT-Geräten und zur Verwaltung von Daten. CogniSense bietet eine umfassende Suite von Diensten, einschließlich Datenanalyse, -verarbeitung und -visualisierung, die es Unternehmen ermöglicht, umsetzbare Erkenntnisse aus ihren IoT-Ökosystemen zu gewinnen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Edge Computing mit einfacher Ereignisverarbeitung: Ermöglicht die Echtzeit-Datenverarbeitung am Rand, reduziert Latenzzeiten und verbessert die Reaktionsfähigkeit. - Adaptive Gerätebereitstellung (ADP): Unterstützt die automatische Massenbereitstellung von Geräten, vereinfacht den Onboarding-Prozess und sorgt für eine effiziente Geräteverwaltung. - Skalierbare und modulare Dienste: Ermöglicht es Unternehmen, die gesamte Suite von CogniSense-Funktionen zu nutzen oder Dienste selektiv basierend auf spezifischen Bedürfnissen zu implementieren, um Flexibilität und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Primärer Wert und gelöstes Problem: CogniSense adressiert die Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Bereitstellung und Verwaltung von IoT-Lösungen gegenüberstehen, indem es eine robuste, skalierbare und benutzerfreundliche Plattform bietet. Seine Microservices-Architektur und das Plug-and-Play-Modell vereinfachen die Integration verschiedener IoT-Geräte, während seine fortschrittlichen Analyse- und Visualisierungstools Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse verwandeln. Durch die Nutzung von CogniSense können Unternehmen die Betriebseffizienz steigern, fundierte Entscheidungen treffen und Innovationen in ihren IoT-Initiativen vorantreiben.