Actionable Intelligence in Healthcare: Data Analytics Applications
Editat de Jay Liebowitz, Amanda Dawsonen Limba Engleză Paperback – 21 ian 2023
Pregătirea pentru examenul de rezidențiat sau pentru certificările de board în management sanitar și informatică medicală necesită astăzi mai mult decât cunoștințe clinice; solicită o înțelegere profundă a modului în care datele brute devin decizii medicale. În lucrarea Actionable Intelligence in Healthcare, observăm o abordare riguroasă a procesului prin care informația este rafinată pentru a produce rezultate clinice superioare. Editura CRC Press propune prin acest volum o metodologie clară pentru clinicieni și cercetători, axată pe formularea corectă a întrebărilor de cercetare și pe implementarea unor politici stricte de guvernanță a datelor.
Suntem de părere că valoarea distinctivă a acestei lucrări rezidă în capacitatea de a face „datele să conteze” în contexte practice imediate. Structura cărții urmărește o progresie logică: de la împuternicirea cercetătorilor-clinicieni în era omicii, până la aplicații specifice în departamentele de urgență sau în analiza comportamentală prin grafuri. Pe linia clinică a volumului Patient-Centric Analytics in Health Care, dar cu accent pe practica specifică a transformării datelor în „inteligență acționabilă”, editorii reușesc să demonstreze cum analitica avansată transcende simpla descoperire de cunoștințe.
Merită menționat că Jay Liebowitz își valorifică expertiza vastă acumulată în lucrări precum Business Analytics sau Knowledge Management Handbook, mutând focusul de la managementul general al cunoștințelor către specificul critic al sistemului medical. Volumul nu se limitează la teorie, ci include 77 de ilustrații care explică vizualizarea datelor, oferind un suport tehnic esențial pentru înțelegerea „de ce-ului” din spatele cauzelor și efectelor clasificate în studiile clinice moderne.
Din seria Data Analytics Applications
- 20%
Preț: 372.48 lei - 20%
Preț: 359.95 lei - 20%
Preț: 338.00 lei - 20%
Preț: 383.45 lei -
Preț: 453.17 lei - 20%
Preț: 325.07 lei - 20%
Preț: 340.28 lei - 15%
Preț: 472.31 lei - 20%
Preț: 538.79 lei - 20%
Preț: 388.11 lei - 20%
Preț: 444.31 lei - 20%
Preț: 865.83 lei - 20%
Preț: 381.77 lei - 20%
Preț: 353.45 lei - 20%
Preț: 355.74 lei - 20%
Preț: 370.71 lei -
Preț: 400.91 lei - 20%
Preț: 924.14 lei - 20%
Preț: 231.99 lei - 20%
Preț: 384.78 lei - 20%
Preț: 840.58 lei -
Preț: 403.51 lei -
Preț: 445.92 lei - 20%
Preț: 1016.86 lei -
Preț: 425.43 lei - 30%
Preț: 314.12 lei - 31%
Preț: 1030.67 lei - 31%
Preț: 761.00 lei
Preț: 383.25 lei
Preț vechi: 403.42 lei
-5%
Carte disponibilă
Livrare economică 14-28 mai
Livrare express 30 aprilie-06 mai pentru 36.61 lei
Specificații
ISBN-10: 1032476869
Pagini: 294
Ilustrații: 77
Dimensiuni: 156 x 234 mm
Greutate: 0.54 kg
Ediția:1
Editura: CRC Press
Colecția Auerbach Publications
Seria Data Analytics Applications
Locul publicării:Boca Raton, United States
De ce să citești această carte
Această carte este esențială pentru profesioniștii din sănătate care doresc să treacă de la simpla colectare de date la decizii clinice bazate pe dovezi. Cititorul câștigă o metodologie structurată pentru a naviga prin complexitatea Big Data, transformând informația în rezultate palpabile pentru pacienți. Este recomandată în special managerilor de spitale și clinicienilor implicați în cercetare care urmăresc optimizarea fluxurilor de lucru prin digitalizare inteligentă.
Despre autor
Jay Liebowitz este un expert recunoscut la nivel internațional în domeniul analiticii de date și al managementului cunoștințelor, ocupând poziții academice prestigioase și oferind consultanță pentru organizații de top. Opera sa vastă include titluri fundamentale precum Business Analytics și Knowledge Management Handbook, lucrări care explorează modul în care tehnologia și interacțiunea umană pot genera inovație. Recent, s-a aplecat asupra provocărilor etice și tehnice ale inteligenței artificiale în Regulating Hate Speech Created by Generative AI. În volumul de față, Liebowitz adaptează aceste principii de guvernanță și analiză la exigențele sectorului medical, punând accent pe transformarea informației în competență profesională.
Descriere scurtă
Although the obvious constant thread among all of these important healthcare use cases of actionable intelligence is the data at hand, such data in and of itself merely represents one element of the full structure of healthcare data analytics. This book examines the structure for turning data into actionable knowledge and discusses:
- The importance of establishing research questions
- Data collection policies and data governance
- Principle-centered data analytics to transform data into information
- Understanding the "why" of classified causes and effects
- Narratives and visualizations to inform all interested parties
Actionable Intelligence in Healthcare is an important examination of how proper healthcare-related questions should be formulated, how relevant data must be transformed to associated information, and how the processing of information relates to knowledge. It indicates to clinicians and researchers why this relative knowledge is meaningful and how best to apply such newfound understanding for the betterment of all.
Cuprins
Pamela A. Tamez and Mary B. Engler
Making Data Matter: Identifying Care Opportunities for US Healthcare Transformation
Mark A. Caron
Turning Data into Enhanced Value for Patients
Kyun Hee (Ken) Lee
Data Analytics for the Clinical Researcher
Minjae Kim
Intelligent Healthcare: The Case of the Emergency Department
Shivaram Poigai Arunachalam, Mustafa Sir, and Kalyan S. Pasupathy
Network Analytics to Enable Decisions in Healthcare Management
Uma Srinivasan, Arif Khan, and Shahadat Uddin
Modeling and Analysis of Behavioral Health Data Using Graph Analytics
Rose Yesha and Aryya Gangopadhyay
The Heart of the Digital Workplace: Intelligent Search Moves the Measure from Efficiency to Proficiency for a Fortune Healthcare Company
Jay Liebowitz and Diane Berry
The Promise of Big Data Analytics—Transcending Knowledge Discovery through Point-of-Care Applications
Lavi Oud
Predictive Analytics and Machine Learning in Medicine
L. Nelson Sanchez-Pinto and Matthew M. Churpek
High-Dimensional Models and Analytics in Large Database Applications
Michael Brimacombe
Learning to Extract Actionable Evidence from Medical Insurance Claims Data
Jieshi Chen and Artur Dubrawski
The Role of Unstructured Data in Healthcare Analytics
Amanda Dawson and Sergei Ananyan
Notă biografică
Amanda Dawson holds a Ph.D. in Experimental Psychology and is the Director of Research at Select Medical where she oversees clinical research and quality improvement initiatives at more than 100 nation-wide long-term acute care hospitals. Prior to joining Select Medical, she was a research fellow in biomedicine at Albert Einstein Hospital’s Moss Rehabilitation Research Institute and completed her post-doctoral training in Physical Medicine & Rehabilitation from the University of Pennsylvania Medical School. Over the past decade, she has published numerous articles on identifying patient subpopulations and characterizing clinical practice patterns and patient outcomes over time.