医疗行业正面临越来越大的压力，以确保高质量、可操作的数据的稳定流动。 忽视这一必要条件的后果是有害的：糟糕的数据基础会导致毫无意义和误导性的输出。
数据可视化的兴起使公众能够成为数据科学家，普通人能够 "看到 "更大的画面。 毫无疑问，这种由大流行推动的数据驱动的医疗文化将比大流行更长久。
强调挖掘事实和数据，并使它们普遍易于理解，将产生巨大的影响。 然而，要实现这一目标，关键在于建立正确的基础设施，而这远远不止是在技术上投资。
在这次网络研讨会上，我们将回答一些关键问题。
- 获得高质量的、可扩展的、可用于分析的互操作数据的障碍是什么？
- 如何在全球范围内利用可视化来提高数据素养？
- 我们在多大程度上意识到数据来源和偏见之间的联系? 这如何影响我们对医疗健康的社会决定因素的理解？
- 我们如何利用机器学习使医疗更有效率，并释放医疗资源？
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