用自然语言准备数据
描述您需要的数据；JAS 找出相应的表和字段，并编写一条可供分析人员审阅和复用的查询。
视频
观看 JAS 驾驭示例 EHR 数据库
JAS 处理一个以复杂著称的示例 EHR 数据库：仅凭一条自然语言请求，她就能识别涉及的表和字段，编写查询并准备好数据视图——这些工作原本需要花费数小时查找数据表并手写 SQL。
挑战
答案就在您的 EHR 里，却藏在数百张晦涩的表背后。
eClinicalWorks（eCW）等系统以及大多数医院信息系统，其数据库都包含数百张相互关联的表，字段名称只有少数人看得懂。标准报表能覆盖日常需求；任何定制问题都要排队等待稀缺的专家处理，而报表还没写完，决策就已经做出了。
TURBOARD 在您的团队与数据库结构之间引入一位 AI 助手。JAS 能够驾驭包含数千张表的数据库，生成请求所需的 SQL，并将结果转化为可供探索的数据视图。还可以将其与计费、检验和财务数据结合，并让定义始终处于受治理状态——数据乃至 AI 模型本身都可以完全本地部署。
500K+业务用户正在使用 TURBOARD
始于 2004 年深耕企业级 BI 工程，创立于芝加哥
云端或本地部署支持完全本地部署，AI 一并部署
已获专利BI 技术，包括一项已授权的美国专利
您可以做什么
数据视图就绪后，您的团队可以做什么
定制仪表板与即席分析
基于 EHR 数据进行拖放式仪表板设计、下钻和条件格式设置，回答标准报表从未预料到的问题。
质量改进跟踪
按诊所、医生和患者群体查看各项指标，并与上月或去年同期的相同天数对比，让改进工作的成效随数据更新呈现。
跨系统统一视图
将 EHR 数据与计费、检验、排班和财务数据源整合到一个模型中，全面呈现患者就诊历程与诊所运营表现。
受治理的定义
经过整理的视图和可复用的计算度量，确保每份报表对一次就诊、一位患者或一次爽约的统计口径完全一致。
受控分发
行级权限与定时报告相结合，通过电子邮件以 PDF 或 Excel 格式向每家诊所和每位医生发送各自的数据。
挑战与解决方案
EHR 报表的常见卡点——以及 TURBOARD 如何应对
?结构复杂晦涩
要在数百张表中找到数据，需要深厚而昂贵的技术专长，还要耗费大量时间。
✓查表工作交给 JAS
用自然语言提问：JAS 找出相关的表和字段，并生成用于准备数据视图的 SQL。
?标准报表缺乏灵活性
内置报表很少能契合特定的质量项目、运营问题或一次性分析。
✓按您的需要分析
数据视图就绪后，即可构建仪表板、切片和下钻，并用 SQL 或 Python Pandas 添加计算度量。
?EHR 数据彼此孤立
将 EHR 与计费、检验、排班或财务数据结合，通常要靠手工导出再合并。
✓数据源互联互通
原生连接器和 API 将 EHR 数据库与其他系统整合到一个始终保持最新的受治理模型中。
?敏感数据与外部 AI
患者数据不能简单地发送给外部 AI 服务进行分析。
✓本地部署，AI 一并部署
TURBOARD 与 JAS 可基于离线语言模型完全运行在您的基础设施内，必要时可实现物理隔离。
JAS · Just Ask Simply
向 EHR 提问——而不是排队等专家
JAS 是内置于 TURBOARD 的 AI 助手，她通过数据库字段、您的受治理视图以及团队整理的上下文来了解您的数据库。她会先查找是否已有可信的报表，若有则附上来源作答；若没有，则编写查询、生成图表，并按指令修改。随后，JAS Explain 会针对读者的岗位撰写结果解读。
深入了解 JAS 的能力 →JJAS您可以这样提问
- 按诊所统计，过去六个月内有多少糖尿病患者没有 HbA1c 检测结果？
- 显示本季度按医生和星期几划分的爽约率。
- 列出今年急诊就诊三次及以上的患者及其初级保健医生。
- 对比我们各诊所的平均预约等待时长与去年同期的情况。