ต่อไปนี้เป็นบทความแขกของ Christy Bricker, CPHIMS, รองประธานฝ่ายบริการยุทธศาสตร์ที่ มัด การควบคุมผู้ป่วยที่มีภาวะหัวใจเต้นผิดปกติเป็นความท้าทายที่ไม่เหมือนใครสำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ นอกเหนือจาก pisodes การดูแลแบบเฉียบพลันเดี่ยวผู้ป่วยเหล่านี้ต้องการการตรวจสอบทางการแพทย์เป็นเวลานานสำหรับเครื่องกระตุ้นหัวใจและอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่สามารถปรับได้ (CIEDS) แพทย์ติดตามผู้ป่วยเหล่านี้เป็นเวลาหลายปีไม่ว่าจะเป็นส่วนตัวหรือห่างไกล การตรวจสอบ CIED ที่ครอบคลุมและสอดคล้องกันช่วยให้มั่นใจถึงความปลอดภัยของอุปกรณ์ให้ความต่อเนื่องในการดูแลและเตือนแพทย์เกี่ยวกับปัญหาทางคลินิกใหม่ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่ปกป้องผู้ป่วยแพทย์จำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลทางคลินิกในอดีตที่ชัดเจน นี่คือที่ข้อมูลที่เก่ากว่าและทีมไอทีกลายเป็นหุ้นส่วนที่ขาดไม่ได้ ความจำเป็นเกี่ยวกับข้อมูลมรดกที่มีคุณภาพสูงถึงทีม Heartheds ภูมิทัศน์แบบดั้งเดิมของการตรวจสอบหน่วยหัวใจมักจะสร้างความท้าทายสำหรับทีมคลินิกหัวใจ […]
Category: Healthcare Data
การดูแลสุขภาพในอนาคตเริ่มต้นด้วยการจัดการข้อมูลที่ชาญฉลาด
ต่อไปนี้เป็นบทความของแขกโดย Steve Leeper รองประธานฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์ที่ Datadobi องค์กรด้านสุขภาพสร้างและจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากซึ่งไม่มีโครงสร้างส่วนใหญ่ ซึ่งรวมถึงการถ่ายภาพทางการแพทย์รายการสแกนอีเมลข้อกำหนดและเอาต์พุตอุปกรณ์ (ในประเภทข้อมูลอื่น ๆ ที่หลากหลาย) ในขณะที่ข้อมูลนี้มีศักยภาพในการปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยประสิทธิภาพการดำเนินงานและการฉ้อโกงเมื่อจัดการพวกเขายังแนะนำความเสี่ยงที่ร้ายแรง ความท้าทายมีความสำคัญด้วยระบบที่กระจัดกระจายโครงสร้างพื้นฐานที่เก่ากว่าและการกำกับดูแลที่ไม่สอดคล้องกันทำให้เป็นเรื่องยากสำหรับผู้ให้บริการและ บริษัท ประกันภัยหลายรายในการดูแลข้อมูลของพวกเขาอย่างเต็มที่และเหมาะสม ผลกระทบของปัญหาเหล่านี้มีขนาดใหญ่มากและตาม รายงานอุตสาหกรรมระบบการดูแลสุขภาพเพียงอย่างเดียวคิดเป็นประมาณ 105 พันล้านเหรียญสหรัฐในการสูญเสียประจำปีโดยมีการมองเห็นข้อมูลที่ไม่ดีและการควบคุมอาจมีบทบาท ดังนั้นคำถามพื้นฐานไม่ได้เกี่ยวกับข้อมูลที่มีค่าหรือไม่ แต่เกี่ยวกับวิธีการควบคุมและการป้องกันที่มีประสิทธิภาพเนื่องจากองค์กรโดยไม่มีวิธีการเชิงกลยุทธ์ความเสี่ยงที่จะทำลายผลลัพธ์ทางการเงินและการดูแล […]
ความรู้สึกนอนหลับสามารถบอกแพทย์เกี่ยวกับสุขภาพจิตได้
ต่อไปนี้เป็นบทความของแขกโดยดร. แจ-อีอึนลีผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Bitsensing การวิเคราะห์รูปแบบการนอนหลับให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับกระบวนการหลายอย่างในร่างกายและสามารถช่วยให้แพทย์เข้าใจไม่เพียง แต่ปัญหาการนอนหลับ แต่ยังรวมถึงเงื่อนไขเช่นโรคปอดอุดกั้นเรื้อรัง (COPD) และโรคหอบหืด เทคโนโลยีการนอนหลับยังมีศักยภาพอย่างมากที่จะช่วยให้ผู้ป่วยจัดการกับปัญหาสุขภาพจิต การวิจัยแสดงให้เห็นว่าความสามารถในการตรวจสอบขั้นตอนการนอนหลับและความสะดวกของผู้คน (หรืออื่น ๆ ) ในการนอนหลับสามารถนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับสภาพสุขภาพจิตตั้งแต่ภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวลไปจนถึงความผิดปกติของความเครียดหลังเกิดบาดแผล (PTSD) ซึ่งช่วยให้ผู้ป่วยควบคุมเงื่อนไขของพวกเขา การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้แสดงให้เห็นว่าข้อมูลจากเซ็นเซอร์การนอนหลับนั้นมีค่าเพื่อช่วยให้ผู้ที่มีปัญหาสุขภาพจิตจัดการกับอาการของตนเอง ข้อมูลจากเซ็นเซอร์การนอนหลับสามารถเน้นปัญหาและช่วยให้ผู้ป่วยให้ความสนใจกับอาการของพวกเขามากขึ้นซึ่งจะช่วยให้พวกเขาควบคุมความสัมพันธ์ของพวกเขา […]
การเริ่มต้นการเดินทาง AI ของคุณ: การใช้ประโยชน์จากพลังของสิ่งที่แนบมากับแบบจำลองภาษาที่กำหนดเอง
ต่อไปนี้เป็นบทความแขกของ Matt Murren ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Real North Itg, Inc. การปฏิวัติ AI กำลังเกิดขึ้นภายในองค์กรด้านสุขภาพไม่ว่าพวกเขาจะวางแผนหรือไม่ก็ตาม จากปี 2024 29% ขององค์กรด้านสุขภาพใช้เครื่องมือ AI กำเนิดมาแล้วและคาดว่าจำนวนนี้จะเพิ่มขึ้น แต่สำหรับหลาย ๆ องค์กรเหล่านี้การใช้ […]
การดูแลสุขภาพและการปฏิวัติหุ่นยนต์: เชื่อมช่องว่างความน่าเชื่อถือ
ต่อไปนี้เป็นบทความแขกของ Winston Leung ผู้จัดการอาวุโสที่ qnxกรม ผลไม้ชนิดหนึ่ง เทคโนโลยีหุ่นยนต์กำลังประสบกับการเติบโตอย่างรวดเร็วซึ่งตลาดโลกคาดว่าจะมีมูลค่ามากกว่าสามเท่าในปี 2573 อิทธิพลของมันจะถูกขยายออกไปเกือบทุกอุตสาหกรรมที่สำคัญรวมถึงการดูแลสุขภาพ ในขณะที่การบูรณาการหุ่นยนต์ในระบบการดูแลสุขภาพมากขึ้นแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ระยะยาวอย่างมีนัยสำคัญ แต่ภาคยังคงมองโลกในแง่ดีอย่างอ่อนโยน เพื่อให้เข้าใจถึงทัศนคติในปัจจุบันและระดับการยอมรับของหุ่นยนต์ QNX ได้ตรวจสอบผู้นำธุรกิจจากอุตสาหกรรมหลายแห่งรวมถึงการดูแลสุขภาพทั่วอเมริกาเหนือและทั่วโลก การดูแลสุขภาพอยู่เบื้องหลังในหุ่นยนต์แม้จะมีปัญหาการขาดแคลนแรงงานรุนแรง ในอุตสาหกรรมทั่วโลก แผนที่ พบว่า 50% ของผู้นำธุรกิจกล่าวว่าองค์กรของพวกเขาใช้หุ่นยนต์ […]
เพื่อเรียนรู้การตกปลาในหมู่เกาะข้อมูล
ต่อไปนี้เป็นบทความแขกของ Sujay Jadhav เจ้าหน้าที่บริหารพ่อครัวที่ สุขภาพของ Verana บริษัท วิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตกำลังค้นหาวิธีการปรับปรุงอัตราต่อรองของการค้นหาที่มีราคาแพงซึ่งเป็นงานวิจัยทางคลินิก ทรัพยากรขนาดใหญ่: จำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้นที่เกิดขึ้นในสเปกตรัมสุขภาพและมีเบาะแสที่อาจเกิดขึ้นชี้ไปที่ความก้าวหน้าของการวิจัย ข้อมูลเพิ่มเติมในทางทฤษฎีหมายถึงแทร็กมากขึ้น ถ้าเรารวบรวมข้อมูลจำนวนมาก ในขณะที่องค์กรวิจัยทำเช่นนั้น “Data Lakes” มีบทบาทเพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต วันที่มีความคืบหน้าในเทคโนโลยีคลาวด์ทำงาน Data Lakes เป็นสถานีกลางทำให้การรวบรวมการจัดเก็บและการวิเคราะห์ของข้อมูล […]
การทำความเข้าใจแพลตฟอร์ม Mayo Clinic: ภาพรวมเชิงกลยุทธ์สำหรับสุขภาพ -มันเป็นผู้นำ
แพลตฟอร์ม Mayo Clinic เป็นความคิดริเริ่มที่ออกแบบมาเพื่อเร่งความเร็วและเปิดใช้งานการเปลี่ยนแปลงทางดิจิตอลในการดูแลสุขภาพสำหรับ Mayo Clinic และผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลก ด้วยการใช้ข้อมูลและความเชี่ยวชาญทางคลินิกจาก Mayo Clinic แพลตฟอร์ม Mayo Clinic มีจุดมุ่งหมายเพื่อเสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับผู้นำด้านไอทีด้านสุขภาพแพทย์และนักพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อสร้างและใช้โซลูชั่นที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยและประสิทธิภาพการดำเนินงาน ภาพรวมนี้สำรวจว่าโซลูชั่นสตูดิโอซึ่งเป็นหนึ่งในโปรแกรมหลักของแพลตฟอร์ม Mayo Clinic สนับสนุนการส่งเสริมการขายและการรวมโซลูชั่นด้านสุขภาพดิจิทัล […]
การใช้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อระบุอุปสรรคในการประมวลผลการประมวลผล
ต่อไปนี้เป็นบทความแขกของ โนอาห์นัสเซอร์กรรมการผู้จัดการที่ ดาต้ามา การทำความเข้าใจวิธีการและทำไมการรักษาใหม่จึงถูกนำมาใช้หรือไม่ได้นำมาใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการส่งเสริมการแพทย์ที่มีความแม่นยำ ในขณะที่การทดลองทางคลินิกสามารถแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการยอมรับของโลกแห่งความเป็นจริงนั้นเกิดจากปัจจัยที่ซับซ้อนมากขึ้นรวมถึงเวลาในการวินิจฉัยพฤติกรรมของผู้ให้บริการและการประสานงานการดูแล ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีโครงสร้างในการวิเคราะห์การเดินทางของผู้ป่วยกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการอธิบายรูปแบบเหล่านี้และระบุอุปสรรคการกระทำในการรักษา ความท้าทายในการบันทึกการรักษา การรับเลี้ยงบุตรบุญธรรมนั้นไม่ค่อยเหมือนกันเมื่อมีการแนะนำการรักษาเป้าหมายใหม่ในการดูแลทางคลินิกตามปกติ แม้จะมีข้อมูลทางคลินิกที่แข็งแกร่ง แต่การรักษาบางอย่างก็มีประสบการณ์การดูดซึมช้าลงในสถานที่ภูมิภาคหรือกลุ่มผู้ป่วย การบำบัดเองไม่ได้ใช้ความแตกต่างเหล่านี้เสมอไป แต่พวกเขามักจะสะท้อนเวิร์กโฟลว์วินิจฉัยหลุมประสานงานและการตัดสินใจของแพทย์ ความล่าช้าในการสั่งซื้อหรือรับผลการทดสอบสามารถแยกความแตกต่างในการซื้อขายผลลัพธ์ทางชีวภาพและการล่มสลายในการสื่อสารสามารถ จำกัด การเข้าถึงในรูปแบบที่ยากต่อการตรวจจับโดยไม่มีภาพรวมโดยละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีการดูแล จากเหตุการณ์ที่รอบคอบไปจนถึงผู้ป่วยที่มีโครงสร้าง นักวิจัยและทีมวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตหลายคนมุ่งเป้าไปที่ผู้ป่วยที่มีโครงสร้างเพื่อตรวจสอบไดนามิกนี้ นี่คือสแนปชอตตามเวลาของเหตุการณ์การรักษาและการวินิจฉัยที่อนุญาตให้นักวิเคราะห์ติดตามเส้นทางของผู้ป่วยจากการวินิจฉัยผ่านการรักษา แทนที่จะมองไปที่ผลลัพธ์สุดท้ายหรือสรุปสรุปการเดินทางของผู้ป่วยช่วยระบุรูปแบบเฉพาะในการดูแลเช่นระยะเวลาที่จะได้รับผลการทดสอบไม่ว่าการรักษาที่เหมาะสมจะตามมาหรือสถานที่ที่ผู้ป่วยหายไป การเดินทางเหล่านี้มักจะสร้างขึ้นจากข้อมูลที่มีโครงสร้างที่สกัดจากระบบเช่นแพลตฟอร์มข้อมูลในห้องปฏิบัติการรายงานพยาธิวิทยาและการลงทะเบียนร้านขายยา […]
การดูแลสุขภาพปฏิวัติ: การทำงานร่วมกันของกราฟความรู้และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
ต่อไปนี้เป็นบทความแขกรับเชิญของ Ben Cushing หัวหน้าสถาปนิกสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตของ Red Hat ในการพัฒนาภูมิทัศน์ของการดูแลสุขภาพการควบรวมของกราฟความรู้ (KGS) และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) แพทย์ผู้ป่วยและระบบข้อมูลมีปฏิกิริยาอย่างไร พันธมิตรใหม่นี้เปลี่ยนไม่เพียง แต่วิธีที่ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพเข้าถึงและตีความข้อมูล แต่ยังรวมถึงวิธีที่ผู้ป่วยได้รับการดูแลในโลกที่มีข้อมูลมากขึ้นเรื่อย ๆ เรามาสำรวจว่าการรวมกันของกราฟความรู้และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในขณะที่องค์กรด้านสุขภาพกำลังดิ้นรนกับความซับซ้อนของข้อมูลขนาดใหญ่ขีด จำกัด ใหม่ในประสิทธิภาพการปรับเปลี่ยนส่วนบุคคลและการตัดสินใจทางคลินิก พลังของการรวมกราฟความรู้และ LLMS […]
ข้อมูลการอ้างสิทธิ์ด้านสุขภาพทั้งหมดไม่ได้ถูกสร้างขึ้นตรง – คู่มือผู้ซื้อ
เมื่อมองถึงอนาคตของการดูแลสุขภาพไม่มีวิสัยทัศน์ในอนาคตที่ไม่รวม AI และการวิเคราะห์ที่ปรับปรุงการดูแลที่มอบให้กับผู้ป่วยและกระบวนการธุรกิจการดูแลสุขภาพที่มีผลต่อองค์กรสุขภาพ แกนหลักของความพยายาม AI และการวิเคราะห์คือข้อมูลเกี่ยวกับคุณภาพดีและคุณภาพสูงที่คุณสามารถไว้วางใจได้ หนึ่งในรูปแบบที่พบบ่อยที่สุดของข้อมูลที่ใช้ในการดูแลสุขภาพคือการเรียกร้องข้อมูล สิ่งที่ดีคือข้อมูลปลอกคอค่อนข้างสามารถเข้าถึงได้ อย่างไรก็ตามเมื่อคุณเริ่มขุดรายละเอียดของข้อมูลการเรียกร้องมีความแตกต่างกันมากเกี่ยวกับคุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูลเหล่านี้สำหรับองค์กรสุขภาพ สิ่งนี้ได้รับการเน้นให้ฉันดีในคู่มือผู้ซื้อการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดนี้สร้างโดยโซลูชั่นความเสี่ยงLexisNexis® คู่มือนำเสนอลึกลงไปในความแตกต่างมากมายที่เกี่ยวข้องกับการซื้อและการรวมข้อมูลการอ้างสิทธิ์ลงในโซลูชันของคุณ แน่นอนว่ามันเริ่มทำให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจเป้าหมายของคุณสำหรับโครงการ ข้อมูลช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายนี้ได้หรือไม่? การมีเป้าหมายที่ชัดเจนสามารถทำให้แน่ใจได้ว่าคุณจะได้ข้อมูลที่ถูกต้องซึ่งช่วยให้คุณบรรลุผลลัพธ์ที่คุณต้องการ ดูเหมือนจะเป็นสามัญสำนึก แต่ฉันมักจะได้ยินเกี่ยวกับคนที่พยายามใช้ข้อมูลที่ไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่พวกเขาต้องการ หรือข้อมูลไม่สามารถใช้ได้ในรูปแบบที่มีอยู่ซึ่งช่วยให้คุณสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ คู่มือผู้ซื้อยังชี้ให้เห็นว่ามีข้อควรพิจารณาที่สำคัญสี่ประการเมื่อเลือกข้อมูลการเรียกร้อง: ประเภทของข้อกำหนดความครอบคลุมการเชื่อมต่อและการซ้ำซ้อนและการส่งมอบอินเทอร์เฟซ การพิจารณาแต่ละข้อเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการทำให้มั่นใจได้ว่าคุณภาพและการใช้งานของข้อมูลนั้นเพียงพอสำหรับปัญหาที่คุณกำลังแก้ไขอยู่ […]
- 1
- 2