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UNC Healthがデバイスデータを活用してより良い患者ケアを実現する方法

医療機器データには、臨床上の意思決定に役立つ重要な知見が豊富に含まれており、医療システムはようやく、医療提供の改善のためにこのデータの可能性を解き放ち始めている。.

適切な分析を行うことで、臨床医は医療機器データを活用して各患者の状態に関するより詳細な情報を収集し、より精度の高い治療計画を策定することができます。このデータは、事後対応ではなく事前対応型の意思決定を行い、臨床ワークフローを最適化するためにも活用できます。.

UNC Healthがどのように臨床ワークフローを評価しているかを知るには、ウェビナーをストリーミング配信でご覧ください。.

このウェビナーでは、以下の内容を取り上げます。

  • 臨床文書作成の自動化のために、ベッドサイド医療機器データを統合するデバイス非依存型のアプローチ
  • データを活用してリアルタイムの意思決定と臨床監視ワークフローを最適化する方法
  • 患者のスループットとケアの移行におけるデータ活用と継続性

講演者紹介

デビッド・マクスウェインの顔写真
デビッド・マクスウェイン医師(医学博士、公衆衛生学修士)
最高医療情報責任者
UNCヘルス
ラチニ・ムーサヴィの顔写真
ラチニ・ムーサヴィ、MHA、副社長
HSCおよび最高分析責任者
UNCヘルス
デビッド・ハビブの顔写真
デビッド・ハビブ医師(医学博士、医療経営学修士)
クライアントパートナー
Philips

最高医療情報責任者(CMIO)のマクスウェイン博士と、最高分析責任者(CAO)のラチニ・ムーサヴィ氏が、医療機器データ分析を活用して患者ケアを支援・向上させた実際の事例と成果を紹介します。.

フォームに必要事項を入力して、オンデマンドのウェビナーをご覧ください。.