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Análisis y Machine Learning del sector de la salud

Cumpliendo la promesa

The Economist logo

La industria de la salud está cada vez más presionada para garantizar un flujo constante de datos de alta calidad que se puedan utilizar. Las consecuencias de pasar por alto este requisito son negativas: una mala base de datos da lugar a resultados sin sentido y engañosos.

Se ha producido un aumento de la visualización de datos para convertir a los ciudadanos en cuentistas de datos y conseguir que el público en general "vea" el panorama general. Sin duda, los datos que se manejan en la cultura de la atención médica, alimentados por la pandemia, sobrevivirán a ésta,

y el énfasis en desenterrar hechos y cifras y hacerlos universalmente digeribles tendrá enormes consecuencias. Sin embargo, la implementación de este requisito depende de la creación de la infraestructura adecuada, que va mucho más allá de la inversión en tecnología.

En este webinar, responderemos a algunas preguntas clave:

  • ¿Cuáles son los obstáculos para obtener datos interoperables de alta calidad que puedan ser escalados y aprovechados para el análisis?
  • ¿Cómo puede utilizarse la visualización para mejorar la alfabetización en datos a nivel mundial?
  • ¿Hasta qué punto somos conscientes de la relación entre las fuentes de datos y el error? ¿Cómo afecta esto a nuestra comprensión de los determinantes sociales de la salud?
  • ¿Cómo podemos aprovechar el machine learning para hacer más eficiente la asistencia de salud y liberar recursos para la atención?

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