Troisième atelier sur l'exploration de données pour Management de la Santé
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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. Techniques de data mining sont utiles dans divers aspects de la gestion de la santé, y compris le diagnostic des maladies, la prise de décision pour le traitement, la prévention et la détection de la fraude médicale, détection de défauts des dispositifs médicaux, les stratégies santé afin d'améliorer la qualité, la confidentialité et l'efficacité.
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. Le Data Mining pour gestion de la santé (DMHM) est un domaine émergent où les chercheurs universitaires et l'industrie ont reconnu l'impact potentiel d'améliorer les soins de santé grâce à la découverte des modèles et des tendances de gros volumes de données complexes générées pour les transactions de soins de santé.
Questions qui devraient
· Amélioration de la qualité des produits et services
· La collecte des données et des techniques d'intégration
· Le nettoyage des données et de la transformation
· Modèles basés sur la connaissance recommandation médicale
· Visualisation de l'information des données médicales.
· Améliorer la qualité des outils disponibles pour les fournisseurs de soins de santé.
· Médical de détection défaut de l'appareil et la prévention.
· Fiabilité des dispositifs médicaux.
· La reconnaissance de formes dans les images médicales et des données.
· Amélioration de la qualité des produits et services
· La collecte des données et des techniques d'intégration
· Le nettoyage des données et de la transformation
· Modèles basés sur la connaissance recommandation médicale
· Visualisation de l'information des données médicales.
· Améliorer la qualité des outils à la disposition des fournisseurs de soins de santé
· Médical de détection et de prévention défaut de l'appareil
· Fiabilité des dispositifs médicaux
· La reconnaissance de formes dans les images médicales et des données
