Transforming Healthcare with Big Data: A Practical Guide for Big Data in Healthcare Systems : A Practical Guide for Big Data in Healthcare Systems

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Transforming Healthcare with Big Data: A Practical Guide for Big Data in Healthcare Systems : A Practical Guide for Big Data in Healthcare Systems

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 120 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9781041005391

Full Description

Healthcare organizations are utilizing big data for improved data analytics and performance measurements. This book provides a comprehensive framework integrating 41 components, emphasizing data completeness for better healthcare outcomes. It provides guidelines for selecting appropriate technology and implementing solutions.

Transforming Healthcare with Big Data: A Practical Guide for Big Data in Healthcare Systems presents a six-layer framework for healthcare systems, integrating organization, people, process, data, technology, and outcomes. It discusses big data analytics, predictive risk assessments, and the benefits of combining it with artificial intelligence, machine learning, and deep learning technologies. It also guides planning big data analytics solutions, tracking KPIs, and optimizing healthcare operations for cost reduction without compromising care quality.

Healthcare executives, administrators, IT professionals, data scientists, analysts, clinical and operations managers, consultants, researchers, academics, policymakers, and graduate students in health informatics and industrial engineering can all benefit from this book by gaining a comprehensive and practical framework for effectively implementing big data analytics in healthcare. This will enable improved patient outcomes, cost efficiency, and operational excellence.

Contents

1. The Promise and Challenge of Big Data in Healthcare. 2. Insights and Gaps in Bid Data Analytics in Healthcare. 3. Leveraging Big Data and Analytics for Predictive Risk Assessment and KPIs. 4. Research Framework. 5. Healthcare Big Data Framework—Architecture, Deployment, and SME Validation. 6. Conclusion and Future Vision.

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