Healthcare systems around the world are facing vast challenges in responding to trends of aging population, the rise of chronic diseases, resources constraints, and the growing focus of citizens on healthy living and prevention. Consequently, there is an increasing focus on answering important questions such as: (1) How do we improve the rate of fast, accurate first-time-right diagnoses? (2) How can we reduce the huge variance in costs and outcomes in health systems? (3) How do we get people to take more accountability for their own health? (4) How can we provide better health care at lower cost?
On the other hand, digitization and rapid advances in ICT technology are enabling the capture of more data than ever before, including medical health records, people’s vital signs and their lifestyle, data about health systems, and data about population health in general. This tsunami of data per se does not immediately result in better healthcare insights, but, on the contrary, if not used properly, it can be a burden to people and result in clinicians spending more time with computers than face to face with patients, or citizens being lost in data they are getting from health trackers and many different sensors, or, again, patients reluctant to accept assistive technologies. This is exactly the point where unlocking the power of data science and artificial intelligence can help by making sense of the large amounts of data, turning them into actionable insights providing mutual benefits to both patient and medical professionals, also helping in answering the abovementioned questions.
世界各地的医疗保健系统在应对人口老龄化趋势、慢性病增加、资源紧张以及公民对健康生活和预防的日益关注方面面临着巨大的挑战。因此,人们越来越关注于回答以下重要问题:(1)如何提高快速、准确的首次正确诊断率?(2) 我们如何减少卫生系统中成本和结果的巨大差异?(3) 我们如何让人们对自己的健康承担更多的责任?(4) 我们如何以更低的成本提供更好的医疗保健?
另一方面,信息和通信技术的数字化和快速发展使人们能够获得比以往任何时候都多的数据,包括医疗健康记录、人们的生命体征及其生活方式、卫生系统的数据以及总体人口健康数据。这场数据海啸本身并不能立即带来更好的医疗保健洞察力,相反,如果使用不当,它可能会给人们带来负担,并导致临床医生花更多的时间在电脑上,而不是与患者面对面交流,或者公民迷失在他们从健康跟踪器和许多不同传感器获得的数据中,或者,病人又不愿意接受辅助技术。这正是释放数据科学和人工智能的力量的关键所在,它可以帮助理解大量的数据,将它们转化为可操作的见解,为患者和医疗专业人员提供互惠互利,也有助于回答上述问题。
相关文库
200页幻灯片图解医疗数据安全
2092
类型:行研
上传时间:2024-01
标签:医疗数据安全、医疗数据)
语言:中文
金额:5积分
2024年中国医疗健康产业.十大趋势
1238
类型:行研
上传时间:2024-01
标签:医疗健康、十大趋势)
语言:中文
金额:5积分
2022年中国医疗健康行业投融资报告- IT桔子
1020
类型:行研
上传时间:2023-02
标签:医疗健康、投融资)
语言:中文
金额:免费
中国医疗业人工智能行业应用发展图谱2023
752
类型:行研
上传时间:2024-01
标签:医疗健康、人工智能、智慧医疗)
语言:中文
金额:免费
2023年医疗行业垂直VC研究报告- IT桔子
685
类型:行研
上传时间:2023-09
标签:VC、PE、医疗健康)
语言:中文
金额:599元
医疗健康 2020 第三季度投融资状况报告
611
类型:行研
上传时间:2020-10
标签:医疗健康、投融资、2020Q3)
语言:英文
金额:5积分
FAMGA在医疗健康领域的布局全解析
523
类型:行研
上传时间:2020-08
标签:FAMGA、医疗健康)
语言:中英
金额:5积分
医疗健康 2021 第一季度投融资状况报告
520
类型:行研
上传时间:2021-04
标签:医疗健康、投融资、2021Q1)
语言:英文
金额:5积分
柳叶刀 2020-2040年185个国家当前和未来的胃癌发病率和死亡率:基于人群的建模研究
493
类型:专题
上传时间:2022-06
标签:柳叶刀、医疗健康)
语言:英文
金额:10积分
医疗健康大模型白皮书(1.0版)
445
类型:行研
上传时间:2025-02
标签:医疗健康、大模型)
语言:中文
金额:5积分
积分充值
30积分
6.00元
90积分
18.00元
150+8积分
30.00元
340+20积分
68.00元
640+50积分
128.00元
990+70积分
198.00元
1640+140积分
328.00元
微信支付
余额支付
积分充值
应付金额:
0 元
请登录,再发表你的看法
登录/注册