Big Data Analysis Illustration

Ajankohtaista tietoa terveydenhoitoalan päättäjille

Lataa kaksi ilmaista e-kirjaa:

  • Hyödynnä big dataa – kehitä terveydenhoitoalaa
  • Kohti yksilöllistä terveydenhoitoa – viisi strategiaa

Lue, kuinka voit hyödyntää big dataa potilastyön kehittämisessä ja miten yksilöllinen terveydenhoito tulee vaikuttamaan potilaiden ja terveydenhoitoalan ammattilaisten arkeen lähitulevaisuudessa. Täytä lomake ja lähetä se meille. Yksilöllisestä terveydenhoidosta kertova kirja on englanninkielinen.

Lataa

Sisällöstä vastaa Roche Diagnostics Oy

Lataa ilmaiset e-kirjamme – 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?
  • Mitä yksilöllinen terveydenhoito eli personalized healthcare (PHC) tarkoittaa, ja miten se muuttaa terveydenhoitoalaa?
  • Minkälaisten strategioiden avulla terveydenhoitoalan päättäjät voivat edistää yksilöllistä terveydenhoitoa ja parantaa hoitotuloksia?
Downloadables thumbnail

Haluan ladata seuraavat e-kirjat:

Kiitos. Lataa valitsemasi materiaali alta. Toivomme, että julkaisuistamme on sinulle hyötyä. Jos haluat keskustella aiheesta edustajamme kanssa lisää, ole hyvä ja ota meihin yhteyttä:
010 554 511


Poimintoja e-kirjasta:

”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.” Hyödynnä big dataa – kehitä terveydenhoitoalaa

 Lisää

”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.” Hyödynnä big dataa – kehitä terveydenhoitoalaa

 Lisää