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Third Workshop on Data Mining für Healthcare Management

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, la prevención y detección de fraude médico , detección de fallos de los dispositivos médicos , las estrategias de salud para mejorar la calidad , la privacidad y la eficiencia. Data-Mining-Techniken werden in verschiedenen Aspekten des Gesundheits-Management hilft, einschließlich Diagnose von Krankheiten, die Entscheidungsfindung für die Behandlung, Vorbeugung und Aufdeckung von Betrug medizinische, Fehlererkennung von Medizinprodukten, Strategien Gesundheit, die Qualität, Privatsphäre und Effizienz zu verbessern.

DMHM ) es un campo emergente , donde investigadores académicos y la industria han reconocido el potencial de su impacto para mejorar la asistencia sanitaria, mediante el descubrimiento de patrones y tendencias a partir de grandes volúmenes de datos complejos, generados por las transacciones de atención médica. Der Data Mining for Health Management (DMHM) ist ein aufstrebendes Gebiet, wo die akademische Forschung und Industrie die möglichen Auswirkungen erkannt haben, zur medizinischen Versorgung durch die Entdeckung von Mustern und Trends von großen Mengen komplexer Daten generiert verbessern für die Gesundheitsversorgung Transaktionen.

Data Mining hilft auch, neue Geschäftsideen oder Entscheidungen, die Wirtschaftlichkeit beeinträchtigen können unter Beibehaltung der hohen Qualität der Pflege zu entdecken.
Die Konferenz wird am 29/Mayo gehalten werden - 31/Junio ​​in Kuala Lumpur: http://pakdd2012.pakdd.org/~~V

Einwände erwartet

·   Verbesserung der Qualität der Produkte und Dienstleistungen

·   Datensammlung und-Integration Techniken

·   Reinigungs-und Daten-Transformation

·   Wissensmanagement-Modelle basieren medizinische Empfehlung

·   Informationen Visualisierung von medizinischen Daten.

·   Verbesserung der Qualität von Werkzeugen zur Verfügung, um Gesundheitsdienstleister.

·   Medizinische Geräte-Erkennung und Abwehr.

·   Zuverlässigkeit von Medizinprodukten.

·   Mustererkennung in medizinischen Bildern und Daten.

·   Verbesserung der Qualität der Produkte und Dienstleistungen

·   Datensammlung und-Integration Techniken

·   Reinigungs-und Daten-Transformation

·   Wissensmanagement-Modelle basieren medizinische Empfehlung

·   Informationen Visualisierung von medizinischen Daten.

·   Verbesserung der Qualität von Werkzeugen zur Verfügung, um im Gesundheitswesen

·   Medizinische Geräte-Erkennung und Verhinderung von

·   Zuverlässigkeit von Medizinprodukten

·   Mustererkennung in medizinischen Bildern und Daten

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