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分析(Analytics)和机器学习医疗

实现承诺

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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?

其他资源

分析报告
医疗领域的人工智能:早期阶段,稳步走向成熟

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