数据聚合
Tampa General Hospital使用GE Command Center系统生成的数据,通过预测分析和数据聚合,开发了一种早期干预败血症的临床工具,将败血症早期死亡率从6%降至4%。
预测模型在医疗领域越来越受欢迎,但是它们的准确性和能力仍然有待提高。本期HIMSSCast节目中,Steve Irvine解释了如何通过联邦学习技术来聚合数据,以帮助解决临床数据量不足的问题。
医疗数据正在以指数级增长,如何聚合和分析这些数据对于提高患者的诊断和治疗效果至关重要。本文探讨了医疗器械数据聚合、存储和使用中的陷阱和机遇。
微软与Sophia Genetics合作,旨在利用人工智能和机器学习增强数据互操作性,推动全球向精准医疗转型。该合作将开发和部署下一代医疗工具,改善临床工作流程,提高医疗标准,实现数据聚合和提取洞见。