Exemple de medecine predictive

Ce fut un succès notable, mais que faire si nous combinions les connaissances et les ressources d`une entreprise de sciences de la vie et d`un fournisseur de santé qui étaient tous deux axés sur, disons, les maladies cardiovasculaires aiguës? Contrairement à de nombreuses interventions préventives dirigées vers des groupes (e. À l`avenir, les gens pourraient être obligés de révéler des prédictions génétiques sur leur santé à leurs employeurs ou assureurs. Maintenant, dans les essais cliniques silico offrent la possibilité de raccourcir et de réduire les coûts du temps de mise sur le marché, en étendant la participation computationnelle jusqu`à la phase réglementaire du processus. Nous attendons jusqu`à ce que quelqu`un est malade et ensuite essayer de traiter cette personne. Grâce à une meilleure identification des nouveaux composés prometteurs et une meilleure prévisibilité dont les composés sont susceptibles d`échouer, en silico peut réduire significativement le taux d`échec des médicaments et d`optimiser le processus d`essai clinique. Avec l`industrie des soins de santé maintenant un objectif majeur du travail d`analyse en cours à Dell suite à son acquisition de StatSoft et la plate-forme STATISTICA, Stephen Phillips s`est assis avec trois des auteurs-auteur principal Dr. Quels sont les risques et les effets secondaires associés à la prise de médicaments avant qu`une personne ne tombe malade? Ce n`est pas le cas avec les analyses prédictives. Mais ils ne peuvent pas s`engager à mémoire toutes les connaissances dont ils ont besoin pour chaque situation, et ils n`ont probablement pas tout à portée de main. Afin d`utiliser les données sur les pratiques, les systèmes d`enregistrement de données électroniques devront être compatibles les uns avec les autres; l`interopérabilité, ou cette coordination même, est importante et a été mandatée par le gouvernement des États-Unis.

Big Data déménage dans les hôpitaux américains, que ça nous plaît ou non. Les hôpitaux travailleront également avec les assureurs dans la mesure où ils cherchent à améliorer les résultats optimaux et l`assurance qualité pour l`accréditation. Mais ils annoncent tous leur capacité à rendre les hôpitaux plus rentables, beaucoup en aidant à identifier les patients à haut risque. Considérez un autre scénario axé sur les patients obligeant à rester le cours avec le traitement. Considérons: Carolinas HealthCare System (CHS), un réseau d`hôpitaux avec plus de 900 emplacements de soins en Caroline du Nord et du Sud, a récemment abaissé les taux de réadmission d`un tiers en utilisant un logiciel de Predixion, une société de logiciels basée en Californie. Jeff Elton est directeur général de la stratégie Accenture et chef de file mondial de l`intelligence de la santé prédictive, axé sur les Big Data et les analyses avancées pour les modèles de gestion des soins de prochaine génération. Il y a plusieurs années, quand il a été découvert, le patient a accepté de faire prendre son sang pour voir s`il avait le gène. Dans la médecine silico n`a été rendue possible dans les quelques décennies avec le grand déploiement de l`informatique à haut débit sur une échelle sans précédent. Dans ce post, je discute des sept principaux avantages de l`AP à la médecine-ou du moins comment ils seront bénéfiques une fois que les techniques de PA sont connus et largement utilisés.

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