Título :	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.
Palabras clave:	Química Farmaceútica  Informática Médica  Farmacia  Informática de la Salud
Índice Dewey:	615.19 Química farmacéutica
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 desafíos 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 desafíos mencionados? ¿Qué tipo de habilidades analíticas se requieren en la atención médica? ¿Qué tecnologías 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 específicas que se pueden realizar en tiempo real para brindar evidencia precisa y significativa que oriente las políticas 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?
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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.

Palabras clave:	Química Farmaceútica  Informática Médica  Farmacia  Informática de la Salud
Índice Dewey:	615.19 Química farmacéutica
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 desafíos 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 desafíos mencionados? ¿Qué tipo de habilidades analíticas se requieren en la atención médica? ¿Qué tecnologías 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 específicas que se pueden realizar en tiempo real para brindar evidencia precisa y significativa que oriente las políticas 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?
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i