数据整合
本文介绍了如何利用人工智能和机器学习技术来管理和保护医疗数据,以及如何分类和应用最具成本效益的安全指南,从而提高医疗保健的质量和效率。
HIMSS23会议上,NYS Office of Mental Health的Kristen McLaughlin和Nitin Gupta将探讨如何整合大量的临床历史数据,以提供关键信息,改善医疗质量。他们将介绍如何通过焦点小组研究,开发出简明的临床摘要,以便在快节奏的临床治疗环境中快速扫描关键信息。
医疗信息技术中,人工智能的力量日益增长。Intermountain Health的首席分析官Albert Marinez表示,发挥人工智能的力量至关重要,但需要优先考虑患者安全、隐私和治理等关键问题。同时,整合不同的系统和数据分析也是当前医疗机构面临的挑战。
UPMC Enterprises与数据管理公司Clearsense合作,将UPMC的非结构化数据平台整合到Clearsense的数据管理平台中,以帮助医疗机构更深入地分析患者数据,提高护理质量和降低成本。
印尼推出名为SATUSEHAT的医疗数据整合平台,旨在支持印尼医疗系统的数字化转型。该平台将整合印尼各类医疗机构的数据,提高医疗数据交换的效率和效果。