”Terveydenhoitoalalta vaaditaan yhä enemmän palvelutarjontaa – yhä pienemmin resurssein. Tavoitteisiin on mahdollista päästä big datan avulla – se mahdollistaa toiminnan tehostamisen, resurssien säästämisen ja hoidon parantamisen.”
Hyödynnä big dataa – kehitä terveydenhoitoalaa
Ajankohtaista tietoa terveydenhoitoalan päättäjille
Lataa ilmainen e-kirja ja lue, kuinka voit hyödyntää big dataa potilastyön kehittämisessä. Täytä lomake ja lähetä se meille. Pääset lataamaan Hyödynnä big dataa – kehitä terveydenhoitoalaa ‑e‑kirjan saman tien.
Lataa e-kirja – saat vastauksia ajankohtaisiin kysymyksiin
- Mikä on big datan merkitys terveydenhoidossa, ja kuinka se muuttaa alaa?
- Millä teknologioilla on suurin vaikutus hoitotuloksiin ja hoidon saatavuuteen?
- Minkälaisia haasteita terveydenhoitoalan kehittämisessä on?
- Miten terveydenhoitoalan ammattilaiset voivat hyödyntää dataa ja teknologiaa ja parantaa samalla hoitotuloksia?
Kiitos. Pääset lataamaan e-kirjan tästä. Saat latauslinkin myös sähköpostiisi. Toivomme, että julkaisustamme on sinulle hyötyä. Jos haluat keskustella aiheesta edustajamme kanssa lisää, ole hyvä ja ota meihin yhteyttä:
010 554 511
Lataa
Lataa
Poimintoja e-kirjasta:
”Potilasdata, jota saadaan puettavan teknologian tai erilaisten terveysseurantaan kehitettyjen sovellusten avulla, saattaa vähentää tarvittavien testien määrää potilaan saapuessa sairaalaan. Näin potilaan hoitopolku on paitsi tehokas myös kustannustehokas.”
”Varsinkin tautiseuranta on mullistunut täysin big datan ansiosta. Esimerkiksi viimeisimmän Ebola-epidemian aikana taudin leviämistä seurattiin pitkälti sähköisten sairauskertomusten ja matkapuhelimien sijaintitietojen avulla. Taudille altistuneet alueet pystyttiin havaitsemaan ja paikantamaan nopeasti, ja saadun tiedon avulla Ebolan leviämistä pystyttiin tehokkaasti hillitsemään. Myös hoitoresursseja pysyttiin ohjaamaan juuri oikeille alueille.”
”Tekoälyjärjestelmien hyödyntäminen diagnostiikkaprosesseissa tulee lisääntymään. AI-järjestelmät pystyvät tutkimaan lääketieteellisiä kuvia, kuten esimerkiksi röntgenkuvia, ja ne myös pystyvät havaitsemaan kuvista malleja, jotka saattaisivat jäädä ihmiseltä huomaamatta. Tekoälyn ansiosta lääketieteellisen kuvantamisen analysoinnista tulee yhä tarkempaa ja tehokkaampaa. Se vähentää virhediagnoosien mahdollisuutta.”
