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Métricas e Machine Learning para Cuidados de saúde

Cumprindo a Promessa

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A indústria da saúde está cada vez mais sob pressão para assegurar um fluxo constante de dados de alta qualidade e accionáveis. As consequências de ignorar este imperativo são prejudiciais: uma má base de dados resulta em resultados sem sentido e enganosos.

Tem havido um aumento na visualização de dados para fazer cientistas de dados dos cidadãos e fazer com que o público em geral 'veja' o panorama geral. Esta cultura de cuidados de saúde impulsionada por dados, alimentada pela pandemia, viverá, sem dúvida, mais do que ela.

A ênfase em desvendar factos e números e torná-los universalmente digeríveis será extremamente consequente. No entanto, a promulgação deste mandato depende da criação da infra-estrutura adequada e isto vai muito além do simples investimento em tecnologia.

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Video Companion

Neste webinar, vamos responder a algumas perguntas chave:

  • Quais são os obstáculos para obter dados interoperáveis de alta qualidade que podem ser escalados e alavancados para análise?
  • Como a visualização pode ser usada para melhorar a alfabetização de dados globalmente?
  • Até que ponto estamos conscientes da ligação entre as fontes de dados e o enviesamento? Como isso afeta nossa compreensão dos determinantes sociais da saúde?
  • Como podemos aproveitar a aprendizagem da máquina para tornar os cuidados de saúde mais eficientes e libertar recursos para os cuidados de saúde?

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