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Autor van Loggerenberg, Francois |
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TÃtulo : Big Data in Healthcare : Extracting Knowledge from Point-of-Care Machines Tipo de documento: documento electrónico Autores: Amirian, Pouria, ; Lang, Trudie, ; van Loggerenberg, Francois, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: VII, 100 p. 46 ilustraciones, 45 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-62990-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: QuÃmica Farmaceútica Informática Médica Farmacia Informática de la Salud Clasificación: 615.19 Resumen: Este libro analiza una serie de cuestiones que incluyen: Por qué los datos generados por máquinas POC se consideran Big Data. ¿Cuáles son los desafÃos al almacenar, gestionar y extraer conocimiento de los datos de los dispositivos POC? ¿Por qué es ineficiente utilizar el análisis de datos tradicional con big data? ¿Cuáles son las soluciones para los problemas y desafÃos mencionados? ¿Qué tipo de habilidades analÃticas se requieren en la atención médica? ¿Qué tecnologÃas y herramientas de big data se pueden utilizar de manera eficiente con los datos generados a partir de dispositivos POC? Este libro muestra cómo es factible almacenar grandes cantidades de datos anónimos y formular preguntas muy especÃficas que se pueden realizar en tiempo real para brindar evidencia precisa y significativa que oriente las polÃticas de salud pública. Nota de contenido: Introduction – Improving Healthcare with Big Data -- Data Science and Analytics -- Big Data and Big Data Technologies -- Big Data Analytics for Extracting Disease Surveillance Information: An Untapped Opportunity -- Ebola and Twitter. What Insights Can Public Health Draw from Social Media? Tipo de medio : Computadora Summary : This book reviews a number of issues including: Why data generated from POC machines are considered as Big Data. What are the challenges in storing, managing, extracting knowledge from data from POC devices? Why is it inefficient to use traditional data analysis with big data? What are the solutions for the mentioned issues and challenges? What type of analytics skills are required in health care? What big data technologies and tools can be used efficiently with data generated from POC devices? This book shows how it is feasible to store vast numbers of anonymous data and ask highly specific questions that can be performed in real-time to give precise and meaningful evidence to guide public health policy. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Big Data in Healthcare : Extracting Knowledge from Point-of-Care Machines [documento electrónico] / Amirian, Pouria, ; Lang, Trudie, ; van Loggerenberg, Francois, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - VII, 100 p. 46 ilustraciones, 45 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-62990-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: QuÃmica Farmaceútica Informática Médica Farmacia Informática de la Salud Clasificación: 615.19 Resumen: Este libro analiza una serie de cuestiones que incluyen: Por qué los datos generados por máquinas POC se consideran Big Data. ¿Cuáles son los desafÃos al almacenar, gestionar y extraer conocimiento de los datos de los dispositivos POC? ¿Por qué es ineficiente utilizar el análisis de datos tradicional con big data? ¿Cuáles son las soluciones para los problemas y desafÃos mencionados? ¿Qué tipo de habilidades analÃticas se requieren en la atención médica? ¿Qué tecnologÃas y herramientas de big data se pueden utilizar de manera eficiente con los datos generados a partir de dispositivos POC? Este libro muestra cómo es factible almacenar grandes cantidades de datos anónimos y formular preguntas muy especÃficas que se pueden realizar en tiempo real para brindar evidencia precisa y significativa que oriente las polÃticas de salud pública. Nota de contenido: Introduction – Improving Healthcare with Big Data -- Data Science and Analytics -- Big Data and Big Data Technologies -- Big Data Analytics for Extracting Disease Surveillance Information: An Untapped Opportunity -- Ebola and Twitter. What Insights Can Public Health Draw from Social Media? Tipo de medio : Computadora Summary : This book reviews a number of issues including: Why data generated from POC machines are considered as Big Data. What are the challenges in storing, managing, extracting knowledge from data from POC devices? Why is it inefficient to use traditional data analysis with big data? What are the solutions for the mentioned issues and challenges? What type of analytics skills are required in health care? What big data technologies and tools can be used efficiently with data generated from POC devices? This book shows how it is feasible to store vast numbers of anonymous data and ask highly specific questions that can be performed in real-time to give precise and meaningful evidence to guide public health policy. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
