Data Mining
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Terceiro Workshop sobre Mineração de Dados para Gestão de Saúde

Hot:

, 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. Técnicas de mineração de dados estão ajudando em vários aspectos da gestão da saúde, incluindo o diagnóstico da doença, a tomada de decisões para a prevenção, tratamento e detecção de fraude médica, detecção de falhas de dispositivos médicos, estratégias saúde para melhorar a qualidade de privacidade, e eficiência.

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. A Mineração de Dados para Gestão em Saúde (DMHM) é um campo emergente onde pesquisadores acadêmicos e da indústria reconheceram o impacto potencial de melhorar os cuidados de saúde através da descoberta de padrões e tendências de grandes volumes de dados complexos gerados para transações de cuidados de saúde.

A mineração de dados também ajuda a descobrir novas idéias de negócios ou tomar decisões que podem afetar a eficiência de custos, mantendo a alta qualidade dos cuidados.
A conferência será realizada em 29/Mayo - 31/Junio ​​em Kuala Lumpur: http://pakdd2012.pakdd.org/~~V

QUESTÕES ESPERADOS

·   Melhorar a Qualidade de produtos e serviços

·   A coleta de dados e técnicas de integração

·   Dados de limpeza e transformação

·   Modelos de conhecimento baseado recomendação médica

·   Visualização de informações de dados médicos.

·   Melhorar a qualidade de ferramentas disponíveis para os profissionais de saúde.

·   Detecção de falhas de equipamentos médicos e de prevenção.

·   Confiabilidade de dispositivos médicos.

·   Reconhecimento de padrões em imagens médicas e dados.

·   Melhorar a Qualidade de produtos e serviços

·   A coleta de dados e técnicas de integração

·   Dados de limpeza e transformação

·   Modelos de conhecimento baseado recomendação médica

·   Visualização de informações de dados médicos.

·   Melhorar a qualidade de ferramentas disponíveis para os profissionais de saúde

·   Detecção de falhas de equipamentos médicos e de prevenção

·   Confiabilidade de dispositivos médicos

·   Reconhecimento de padrões em imagens médicas e dados

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