MEDP-BIGDATA (Q3170252)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3170252 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | MEDP-BIGDATA |
Project Q3170252 in Spain |
Statements
2,637,352.2 Euro
0 references
3,273,774.0 Euro
0 references
80.56 percent
0 references
23 May 2019
0 references
30 June 2023
0 references
SERVICIO CANARIO DE LA SALUD
0 references
35004
0 references
MED-P pretende mejorar el diagnóstico, tratamiento e investigación en enfermedades crónicas, oncológicas, degenerativas y raras, y en primer contacto con el sistema, sea por urgencias o gestión de flujos; mediante medicina personalizada con nuevas herramientas de BigData. _x000D_ Se dotará a los Servicios Sanitarios de instrumentos que les permitan tomar decisiones de salud adaptadas a las características y necesidades individuales de cada paciente. Para ello, consideraremos variables clínicas, patológicas, imagen, pronosticas y predictivas; así como otras no clínicas y disponibles fuera del sistema sanitario (estilo de vida, adherencia al tratamiento, etc.)_x000D_ La/s solución/es integrará datos de diversas fuentes, y facilitará su análisis y explotación, permitiendo determinar patrones de evolución de la enfermedad, respuesta terapéutica, etc. Debe ir enfocada hacia el manejo de estas enfermedades con criterios de oportunidad, efectividad, eficiencia, factibilidad y sostenibilidad de la asistencia sanitaria._x000D_ Para llegar al resultado final de generación de conocimiento útil en ese episodio, para el facultativo (SSDC) o la máquina con interfaz de paciente (asistente virtual al paciente para diagnóstico, tratamiento sencillo, ampliación de informes y promoción salud personalizada en proyecto independiente); se contará con:_x000D_ Gestión y Tratamiento de grandes volúmenes de Datos._x000D_ Analíticas (textmining, datamining, modelos estadísticos, predictivos y descriptivos)._x000D_ Open Data._x000D_ Evaluación de calidad clínica de D._x000D_ Motores de búsqueda._x000D_ Interoperabilidad y seguridad de servicios big data en salud y repositorios de investigación._x000D_ Aprendizaje automático "Machine Learning" y de modelos predictivos._x000D_ Pronósticos mediante similitud de rutas clínicas._x000D_ Evidencia médica agregada mediante teoría de la decisión._x000D_ Despliegue del modelado multiescala y multinivel del paciente._x000D_ Estratificación multicriterio de pacientes._x000D_ Evaluación temprana y cuantitativa del tratamiento._x000D_ Interrogación a repositorios mediante abstracciones. (Spanish)
0 references
MED-P aims to improve the diagnosis, treatment and research in chronic, oncological, degenerative and rare diseases, and in first contact with the system, whether for emergencies or flow management; through personalized medicine with new BigData tools._x000D_ The Health Services will be provided with instruments that allow them to make health decisions adapted to the individual characteristics and needs of each patient. For this, we will consider clinical, pathological, image, prognostic and predictive variables; as well as other non-clinical and available outside the health system (lifestyle, adherence to treatment, etc.)_x000D_ The solution/s will integrate data from various sources, and will facilitate their analysis and exploitation, allowing to determine patterns of disease evolution, therapeutic response, etc. It should be focused on the management of these diseases with criteria of opportunity, effectiveness, efficiency, feasibility and sustainability of health care._x000D_ To reach the final result of generating useful knowledge in that episode, for the physician (SSDC) or the machine with patient interface (virtual assistant to the patient for diagnosis, simple treatment, extension of reports and promotion of personalized health in an independent project); there will be:_x000D_ Management and Treatment of large volumes of Data._x000D_ Analytics (textmining, datamining, statistical, predictive and descriptive models)._x000D_ Open Data._x000D_ Clinical quality assessment of D._x000D_ Search engines._x000D_ Interoperability and security of big data services in health and research repositories._x000D_ Machine learning "Machine Learning" and predictive models._x000D_ Prognoses through similarity of clinical routes._x000D_ Aggregate medical evidence using decision theory._x000D_ Deployment of multiscale and multilevel patient modeling._x000D_ Multi-criteria stratification of patients._x000D_ Early and quantitative evaluation of treatment._x000D_ Interrogation to repositories through abstractions. (English)
0.7230632953647732
0 references
MED-P vise à améliorer le diagnostic, le traitement et la recherche sur les maladies chroniques, oncologiques, dégénératives et rares, et au premier contact avec le système, que ce soit par la gestion des urgences ou des flux; utilisation de la médecine personnalisée avec de nouveaux outils BigData. _x000D_ sera équipé d’outils permettant de prendre des décisions de santé adaptées aux caractéristiques et aux besoins individuels de chaque patient. À cette fin, nous examinerons les variables cliniques, pathologiques, d’image, de prévision et prédictives; ainsi que d’autres non cliniques et disponibles en dehors du système de santé (style de vie, respect du traitement, etc.)_x000D_ La ou les solutions intégreront des données provenant de différentes sources et faciliteront leur analyse et leur exploitation, permettant de déterminer les schémas d’évolution des maladies, de réponse thérapeutique, etc. Elle doit être axée sur la prise en charge de ces maladies avec des critères de rapidité, d’efficacité, d’efficience, de faisabilité et de durabilité des soins de santé._x000D_Pour atteindre le résultat final de la production de connaissances utiles dans cet épisode, pour le médecin (SSDC) ou la machine avec interface patiente (assistant patient virtuel pour le diagnostic, le traitement simple, l’extension des rapports et la promotion personnalisée de la santé autonome); il comprendra:_x000D_Gestion et traitement de grands volumes de données._x000D_analyses (textmining, datamining, statistique, prédictive et descriptive)._x000D_ Open Data._x000D_ Évaluation de la qualité clinique de D._x000D_ Moteurs de recherche._x000D_interopérabilité et sécurité des services de données volumineuses dans les référentiels de santé et de recherche._x000D_ apprentissage automatique «Machine Learning» et modèles prédictifs._x000D_ Prévisions par similarité des voies cliniques._x000D_ Données médicales agrégées utilisant la théorie des décisions._x000D_ Déploiement de la modélisation multiéchelle et multiniveaux du patient._x000D_ Ratification multicritère du patient._x000D_ évaluation précoce et quantitative du traitement._x000D_ Interrogation aux référentiels par abstractions. (French)
4 December 2021
0 references
MED-P zielt darauf ab, Diagnose, Behandlung und Forschung bei chronischen, onkologischen, degenerativen und seltenen Krankheiten und bei Erstkontakt mit dem System entweder durch Notfall- oder Durchflussmanagement zu verbessern; Verwendung personalisierter Medizin mit neuen BigData-Tools. _x000D_ wird mit Werkzeugen ausgestattet, um Gesundheitsentscheidungen zu treffen, die an die individuellen Eigenschaften und Bedürfnisse jedes Patienten angepasst sind. Zu diesem Zweck werden wir klinische, pathologische, Bild-, Prognose- und Prognosevariablen berücksichtigen; sowie andere nicht-klinische und außerhalb des Gesundheitssystems verfügbare (Lebensstil, Einhaltung der Behandlung, etc.)_x000D_ Die Lösung/n integrieren Daten aus verschiedenen Quellen und erleichtern deren Analyse und Nutzung, so dass Muster der Krankheitsentwicklung, therapeutischer Reaktion usw. ermittelt werden können. Es muss sich auf das Management dieser Krankheiten mit Kriterien der Aktualität, Wirksamkeit, Effizienz, Machbarkeit und Nachhaltigkeit der Gesundheitsversorgung konzentrieren. für den Arzt (SSDC) oder die Maschine mit Patientenschnittstelle (virtueller Patientenassistent für Diagnose, einfache Behandlung, Verlängerung von Berichten und personalisierte Gesundheitsförderung im eigenständigen Projekt); _x000D_Management und Behandlung großer Datenmengen._x000D_Analysen (Textmining, Datamining, statistische, prädiktive und beschreibende Modelle)._x000D_ Open Data._x000D_ Clinical Quality Assessment of D._x000D_ Search Engines._x000D_ Big Data Service Interoperabilität und Sicherheit in Gesundheits- und Forschungsarchiv-Retories._x000D_ Machine Learning „Machine Learning“ und Predictive Models._x000D_ Prognosen nach Ähnlichkeit der klinischen Routen._x000D_ Aggregierte medizinische Beweise mit Entscheidungstheorie._x000D_ Bereitstellung von Multiscale- und Multilevel-Modellierung des Patienten._x000D_ Multicriterary Patienten Ratification._x000D_ frühe und quantitative Auswertung der Behandlung._x000D_ Interrogation zu Repositories durch Abstraktionen. (German)
9 December 2021
0 references
MED-P is gericht op verbetering van de diagnose, behandeling en onderzoek bij chronische, oncologische, degeneratieve en zeldzame ziekten, en in eerste contact met het systeem, hetzij door middel van nood- of stroombeheer; gebruik van gepersonaliseerde geneeskunde met nieuwe BigData-tools. _x000D_ zal worden uitgerust met instrumenten om gezondheidsbeslissingen te nemen die zijn aangepast aan de individuele kenmerken en behoeften van elke patiënt. Daartoe zullen we rekening houden met klinische, pathologische, beeld-, voorspellings- en voorspellingsvariabelen; naast andere niet-klinische gegevens die buiten het gezondheidsstelsel beschikbaar zijn (levensstijl, therapietrouw, enz.)_x000D_ De oplossing(s) integreert gegevens uit verschillende bronnen en vergemakkelijkt de analyse en exploitatie ervan, waardoor patronen van ziekteontwikkeling, therapeutische respons enz. kunnen worden bepaald. De oplossing moet gericht zijn op het beheer van deze ziekten met criteria van tijdigheid, effectiviteit, efficiëntie, haalbaarheid en duurzaamheid van de gezondheidszorg._x000D_ Om het uiteindelijke resultaat van het genereren van nuttige kennis in die episode te bereiken, voor de arts (SSDC) of de machine met patiëntinterface (virtuele patiëntassistent voor diagnose, eenvoudige behandeling, uitbreiding van rapporten en gepersonaliseerde gezondheidsbevordering in stand-alone project); het zal voorzien in:_x000D_Management en Behandeling van grote volumes van Data._x000D_ Analytics (textmining, datamining, statistische, voorspellende en beschrijvende modellen)._x000D_ Open Data._x000D_ Clinical Quality Assessment of D._x000D_ Search Engines._x000D_ big data service interoperability and security in health and research repositories._x000D__x000D_ machine learning „Machine Learning” en voorspellende modellen._x000D_ Voorspellingen door gelijkenis van klinische routes._x000D_ Geaggregeerd medisch bewijs met behulp van beslissingstheorie._x000D_ Deployment van multiscale en multilevel modellering van de patiënt._x000D_ Multicriterary Patient Ratification._x000D_ vroege en kwantitatieve evaluatie van de behandeling._x000D_ Interrogation to repositories by abstractions. (Dutch)
17 December 2021
0 references
MED-P mira a migliorare la diagnosi, il trattamento e la ricerca sulle malattie croniche, oncologiche, degenerative e rare, e in primo luogo a contatto con il sistema, mediante gestione di emergenza o di flusso; uso di medicina personalizzata con nuovi strumenti BigData. _x000D_ sarà dotato di strumenti per prendere decisioni sanitarie adeguate alle caratteristiche e alle esigenze individuali di ogni paziente. A tal fine, prenderemo in considerazione variabili cliniche, patologiche, di immagine, di previsione e predittive; oltre ad altri non clinici e disponibili al di fuori del sistema sanitario (stile di vita, aderenza al trattamento, ecc.)_x000D_ La soluzione/le soluzioni integreranno i dati provenienti da diverse fonti e ne faciliteranno l'analisi e lo sfruttamento, consentendo di determinare i modelli di evoluzione della malattia, la risposta terapeutica, ecc. Deve essere focalizzata sulla gestione di queste malattie con criteri di tempestività, efficacia, efficienza, fattibilità e sostenibilità dell'assistenza sanitaria._x000D_ Per raggiungere il risultato finale di generare conoscenze utili in quell'episodio, per il medico (SSDC) o la macchina con interfaccia paziente (assistente paziente virtuale per la diagnosi, trattamento semplice, estensione dei rapporti e promozione personalizzata della salute nel progetto a sé stante); sarà dotato di:_x000D_Gestione e trattamento di grandi volumi di dati._x000D_ analitici (estrazione di testo, datamining, modelli statistici, predittivi e descrittivi)._x000D_ Open Data._x000D_ Valutazione della qualità clinica di D._x000D_ Motori di ricerca._x000D_ interoperabilità e sicurezza nel settore sanitario e della ricerca repository._x000D_ Apprendimento automatico "Machine Learning" e modelli predittivi._x000D_ Previsioni per somiglianza delle vie cliniche._x000D_ Prova medica aggregata utilizzando la teoria decisionale._x000D_ Distribuzione della modellazione multiscala e multilivello del paziente._x000D_ Ratification Multicriterary Paziente._x000D_ Valutazione precoce e quantitativa del trattamento._x000D_ Interrogazione a repositories by abstractions._x000D_ (Italian)
16 January 2022
0 references
Στόχος του MED-P είναι η βελτίωση της διάγνωσης, της θεραπείας και της έρευνας σε χρόνιες, ογκολογικές, εκφυλιστικές και σπάνιες νόσους και σε πρώτη επαφή με το σύστημα, είτε πρόκειται για καταστάσεις έκτακτης ανάγκης είτε για διαχείριση ροής· μέσω εξατομικευμένης ιατρικής με νέα εργαλεία BigData._x000D_ Οι Υπηρεσίες Υγείας θα εφοδιαστούν με εργαλεία που θα τους επιτρέπουν να λαμβάνουν αποφάσεις υγείας προσαρμοσμένες στα ατομικά χαρακτηριστικά και τις ανάγκες του κάθε ασθενούς. Για τον σκοπό αυτό, θα εξετάσουμε τις κλινικές, παθολογικές, εικόνες, προγνωστικές και προγνωστικές μεταβλητές· καθώς και άλλες μη κλινικές και διαθέσιμες εκτός του συστήματος υγείας (τρόπος ζωής, τήρηση της θεραπείας κ.λπ.)_x000D_ Η/οι λύση/-ες θα ενσωματώσουν δεδομένα από διάφορες πηγές και θα διευκολύνουν την ανάλυση και την εκμετάλλευσή τους, επιτρέποντας τον προσδιορισμό των προτύπων εξέλιξης της νόσου, θεραπευτικής αντίδρασης κ.λπ. Θα πρέπει να επικεντρωθεί στη διαχείριση αυτών των ασθενειών με κριτήρια της ευκαιρίας, της αποτελεσματικότητας, της αποδοτικότητας, της σκοπιμότητας και της βιωσιμότητας της υγειονομικής περίθαλψης._x000D_ Για να επιτευχθεί το τελικό αποτέλεσμα της παραγωγής χρήσιμων γνώσεων σε αυτό το επεισόδιο, για τον ιατρό (SSDC) ή τη μηχανή με τη διεπαφή του ασθενούς (εικονικός βοηθός του ασθενούς για διάγνωση, απλή θεραπεία, επέκταση των αναφορών και προώθηση της εξατομικευμένης υγείας σε ανεξάρτητο έργο)· θα υπάρξει:_x000D_ Διαχείριση και επεξεργασία μεγάλων τόμων δεδομένων._x000D_ Analytics (εξόρυξη κειμένων, εξόρυξη δεδομένων, στατιστικά, προγνωστικά και περιγραφικά μοντέλα)._x000D_ Ανοικτά δεδομένα._x000D_ Αξιολόγηση κλινικής ποιότητας D._x000D_ Μηχανές αναζήτησης._x000D_ Διαλειτουργικότητα και ασφάλεια υπηρεσιών μαζικών δεδομένων σε αποθετήρια υγείας και έρευνας._x000D_ Μάθηση μηχανής «Machine Learning» και προγνωστικά μοντέλα._x000D_ Προγνώσεις μέσω της ομοιότητας των κλινικών διαδρομών._x000D_ Συγκεντρωτικά ιατρικά στοιχεία χρησιμοποιώντας τη θεωρία αποφάσεων._x000D_ Ανάπτυξη πολυκλαδικής και πολυεπίπεδης μοντελοποίησης ασθενών._x000D_ Διαστρωμάτωση πολλαπλών κριτηρίων ασθενών._x000D_ Πρώιμη και ποσοτική αξιολόγηση της θεραπείας._x000D_ Ανάκριση σε αποθετήρια μέσω αφαίρεσης. (Greek)
18 August 2022
0 references
Med-P har til formål at forbedre diagnosticeringen, behandlingen og forskningen i kroniske, onkologiske, degenerative og sjældne sygdomme og ved første kontakt med systemet, hvad enten det drejer sig om nødsituationer eller styring af strømmen. gennem personlig medicin med nye BigData-værktøjer._x000D_ Sundhedstjenesterne vil blive forsynet med instrumenter, der gør det muligt for dem at træffe sundhedsbeslutninger, der er tilpasset hver enkelt patients individuelle karakteristika og behov. Til dette vil vi overveje kliniske, patologiske, image, prognose og prædiktive variabler; samt andre ikke-kliniske og tilgængelige uden for sundhedssystemet (livsstil, overholdelse af behandling osv.)_x000D_ Løsningen/løsningerne vil integrere data fra forskellige kilder og vil lette deres analyse og udnyttelse, hvilket gør det muligt at bestemme mønstre for sygdomsudvikling, terapeutisk respons osv. Det bør fokuseres på håndtering af disse sygdomme med kriterier for muligheder, effektivitet, effektivitet, gennemførlighed og bæredygtighed af sundhedspleje._x000D_ For at nå det endelige resultat af at generere nyttig viden i denne episode, for lægen (SSDC) eller maskinen med patientgrænsefladen (virtuel assistent til patienten til diagnosticering, enkel behandling, udvidelse af rapporter og fremme af personlig sundhed i et uafhængigt projekt); der vil være:_x000D_ Forvaltning og behandling af store mængder data._x000D_ Analytics (tekstmining, datamining, statistiske, prædiktive og beskrivende modeller)._x000D_ Åbne data._x000D_ Klinisk kvalitetsvurdering af D._x000D_ Søgemaskiner._x000D_ Interoperabilitet og sikkerhed for big data-tjenester i sundheds- og forskningsdepoter._x000D_ Maskinlæring "Machine Learning" og forudsigende modeller._x000D_ Prognoser gennem lighed mellem kliniske data ruter._x000D_ Aggregate medicinsk dokumentation ved hjælp af beslutningsteori._x000D_ Implementering af multiskala og multiniveau patientmodellering._x000D_ Multi-kriterier stratificering af patienter._x000D_ Tidlig og kvantitativ evaluering af behandling._x000D_ Interrogation til depoter gennem abstraktioner. (Danish)
18 August 2022
0 references
MED-P:n tavoitteena on parantaa kroonisten, onkologisten, rappeuttavien ja harvinaisten sairauksien diagnosointia, hoitoa ja tutkimusta sekä ensikosketuksessa järjestelmään joko hätätilanteissa tai virtauksen hallinnassa; yksilöllisen lääketieteen avulla uusilla BigData-työkaluilla._x000D_ Terveyspalveluille tarjotaan välineitä, joiden avulla he voivat tehdä terveyspäätöksiä kunkin potilaan yksilöllisten ominaisuuksien ja tarpeiden mukaan. Tätä varten tarkastelemme kliinisiä, patologisia, kuva-, ennuste- ja ennustavia muuttujia; sekä muita ei-kliinisiä ja saatavilla terveydenhuoltojärjestelmän ulkopuolella (elintapa, hoidon noudattaminen jne.)_x000D_ Ratkaisu/ratkaisut integroivat eri lähteistä peräisin olevia tietoja ja helpottavat niiden analysointia ja hyödyntämistä, jolloin voidaan määrittää taudin kehittymisen malleja, terapeuttisia vasteita jne. Se olisi keskitettävä näiden sairauksien hallintaan mahdollisuuksien, tehokkuuden, tehokkuuden, toteutettavuuden ja kestävyyden kriteereillä terveydenhuollon._x000D_ Jotta saavutetaan lopullinen tulos tuottaa hyödyllistä tietoa kyseisessä jaksossa, lääkärille (SSDC) tai koneelle, jossa on potilaan käyttöliittymä (potilaan virtuaaliavustaja diagnoosiin, yksinkertaiseen hoitoon, raporttien laajentamiseen ja henkilökohtaisen terveyden edistämiseen riippumattomassa hankkeessa); tulee olemaan:_x000D_ Suurten datamäärien hallinta ja käsittely._x000D_ Analytics (tekstinlouhinta, tiedonlouhinta, tilastollinen, ennakoiva ja kuvaileva malli)._x000D_ Avoin data._x000D_ D._x000D_ Hakukoneiden kliininen laadunarviointi._x000D_ Suurten datapalvelujen yhteentoimivuus ja turvallisuus terveys- ja tutkimustietorekistereissä._x000D_ Koneoppiminen ”Machine Learning” ja ennustavat mallit._x000D_ Prognoses kliinisten reittien samankaltaisuuden kautta._x000D_ Yhdistä lääketieteellistä näyttöä päätösteorian avulla._x000D_ Monitasoisen ja monitasoisen potilasmallinnuksen käyttöönotto._x000D_ Potilaiden moniperusteisuus._x000D_ Hoidon varhainen ja kvantitatiivinen arviointi._x000D_ Haastattelu arkistoihin abstraktioiden avulla. (Finnish)
18 August 2022
0 references
Il-MED-P għandu l-għan li jtejjeb id-dijanjożi, it-trattament u r-riċerka f’mard kroniku, onkoloġiku, deġenerattiv u rari, u fl-ewwel kuntatt mas-sistema, kemm jekk għall-emerġenzi kif ukoll għall-ġestjoni tal-fluss; permezz ta’ mediċina personalizzata b’għodod ġodda tal-BigData._x000D_ Is-Servizzi tas-Saħħa se jiġu pprovduti bi strumenti li jippermettulhom jieħdu deċiżjonijiet dwar is-saħħa adattati għall-karatteristiċi u l-ħtiġijiet individwali ta’ kull pazjent. Għal dan, se nikkunsidraw varjabbli kliniċi, patoloġiċi, immaġni, pronjostiċi u ta’ tbassir; kif ukoll oħrajn mhux kliniċi u disponibbli barra mis-sistema tas-saħħa (stil ta’ ħajja, aderenza għat-trattament, eċċ.)_x000D_ Is-soluzzjoni/i se tintegra d-data minn diversi sorsi, u se tiffaċilita l-analiżi u l-isfruttament tagħhom, li tippermetti li jiġu determinati mudelli ta’ evoluzzjoni tal-mard, rispons terapewtiku, eċċ. Għandu jkun iffukat fuq il-ġestjoni ta’ dan il-mard bi kriterji ta’ opportunità, effettività, effiċjenza, fattibbiltà u sostenibbiltà tal-kura tas-saħħa._x000D_ Biex jintlaħaq ir-riżultat finali tal-ġenerazzjoni ta’ għarfien utli f’dak l-episodju, għat-tabib (SSDC) jew il-magna b’interfaċċa bejn il-pazjenti (assistent virtwali għall-pazjent għad-dijanjosi, it-trattament sempliċi, l-estensjoni tar-rapporti u l-promozzjoni ta’ saħħa personalizzata); se jkun hemm:_x000D_ Ġestjoni u Trattament ta ‘volumi kbar ta’ Data._x000D_ Analytics (textmining, datamining, statistika, mudelli ta ‘tbassir u deskrittivi)._x000D_ Data Miftuħa._x000D_ Valutazzjoni tal-kwalità klinika ta’ D._x000D_ Search engines._x000D_ Interoperabbiltà u sigurtà ta ‘servizzi kbar ta’ data f’repożitorji tas-saħħa u r-riċerka._x000D_ tagħlim magna “Tagħlim Magna” u mudelli ta ‘tbassir._x000D_ Prognoses permezz ta ‘xebh ta’ rotot kliniċi._x000D_ evidenza medika aggregata bl-użu tat-teorija tad-deċiżjonijiet._x000D_ Skjerament ta’ mmudellar ta’ pazjenti fuq diversi livelli u fuq diversi livelli._x000D_ Strateifikazzjoni ta’ pazjenti bi kriterji multipli._x000D_ Evalwazzjoni bikrija u kwantitattiva tal-kura._x000D_ Interrogazzjoni għal repożitorji permezz ta’ astrazzjonijiet. (Maltese)
18 August 2022
0 references
MED-P mērķis ir uzlabot hronisko, onkoloģisko, deģeneratīvo un reto slimību diagnostiku, ārstēšanu un pētniecību, kā arī pirmajā saskarsmē ar sistēmu vai nu ārkārtas situācijās, vai plūsmas pārvaldībā; izmantojot personalizētu medicīnu ar jauniem BigData rīkiem._x000D_ Veselības aprūpes pakalpojumi tiks nodrošināti ar instrumentiem, kas ļauj tiem pieņemt lēmumus par veselību, kas pielāgoti katra pacienta individuālajām īpašībām un vajadzībām. Šajā nolūkā mēs apsvērsim klīniskos, patoloģiskos, attēlus, prognostiskos un prognozējošos mainīgos; kā arī citi neklīniski un pieejami ārpus veselības aprūpes sistēmas (dzīvesveids, ārstēšanas ievērošana utt.)_x000D_ Risinājums/risinājumi integrēs datus no dažādiem avotiem un atvieglos to analīzi un izmantošanu, ļaujot noteikt slimības attīstības modeļus, terapeitisko reakciju utt. Tam jābūt vērstam uz šo slimību pārvaldību ar veselības aprūpes iespēju, efektivitātes, lietderības un ilgtspējības kritērijiem._x000D_ Lai sasniegtu gala rezultātu, radot noderīgas zināšanas šajā epizodē, ārstam (SSDC) vai mašīnai ar pacienta saskarni (virtuālais pacienta palīgs diagnostikai, vienkāršai ārstēšanai, ziņojumu paplašināšanai un personalizētas veselības veicināšanai neatkarīgā projektā); būs:_x000D_ Datu pārvaldība un apstrāde lielos apjomos._x000D_ Analytics (tekstilrūpniecība, datu ieguve, statistiskie, prognozējošie un aprakstošie modeļi)._x000D_ Atvērtie dati._x000D_ Klīniskās kvalitātes novērtējums D._x000D_ Meklētājprogrammas._x000D_ Lielo datu pakalpojumu sadarbspēja un drošība veselības un pētniecības krātuvēs._x000D_ Mašīnmācīšanās “Machine Learning” un prognozējošie modeļi._x000D_ Prognozes, izmantojot klīnisko līdzību route._x000D_ Apkopot medicīniskos pierādījumus, izmantojot lēmumu teoriju._x000D_ Daudzlīmeņu un daudzlīmeņu pacientu modelēšana._x000D_ Pacientu daudzkritēriju stratifikācija._x000D_ Ārstēšanas agrīns un kvantitatīvs novērtējums._x000D_ Nopratināšana uz repozitorijiem, izmantojot abstrakciju. (Latvian)
18 August 2022
0 references
Cieľom MED-P je zlepšiť diagnostiku, liečbu a výskum v oblasti chronických, onkologických, degeneratívnych a zriedkavých chorôb a v prvom kontakte so systémom, či už v prípade núdzových situácií alebo riadenia toku; prostredníctvom personalizovanej medicíny s novými nástrojmi BigData._x000D_ Zdravotnícke služby budú mať k dispozícii nástroje, ktoré im umožnia prijímať rozhodnutia v oblasti zdravia prispôsobené individuálnym charakteristikám a potrebám každého pacienta. Na tento účel zvážime klinické, patologické, obrazové, prognostické a prediktívne premenné; ako aj iné neklinické a dostupné mimo zdravotného systému (životný štýl, dodržiavanie liečby atď.)_x000D_ Riešenie bude integrovať údaje z rôznych zdrojov a uľahčí ich analýzu a využívanie, čo umožní určiť vzorce vývoja ochorení, terapeutickej odpovede atď. Mal by sa zamerať na liečbu týchto chorôb s kritériami príležitosti, účinnosti, efektívnosti, uskutočniteľnosti a udržateľnosti zdravotnej starostlivosti._x000D_ Ak chcete dosiahnuť konečný výsledok vytvárania užitočných poznatkov v tejto epizóde, pre lekára (SSDC) alebo stroj s rozhraním pacienta (virtuálny asistent pacienta na diagnostiku, jednoduchú liečbu, rozšírenie správ a podporu personalizovaného zdravia v nezávislom projekte); k dispozícii bude:_x000D_ Správa a liečba veľkých objemov dát._x000D_ Analytics (textminovanie, datamining, štatistické, prediktívne a popisné modely)._x000D_ Open Data._x000D_ Klinické hodnotenie kvality D._x000D_ Vyhľadávače._x000D_ Interoperabilita a bezpečnosť veľkých dátových služieb v repozitároch zdravia a výskumu._x000D_ Strojové učenie „Machine Learning“ a prediktívne modely._x000D_ Prognoses prostredníctvom podobnosti klinických ciest._x000D_ Zoskupiť lekárske dôkazy pomocou teórie rozhodovania._x000D_ Nasadenie viacúrovňového a viacúrovňového modelovania pacientov._x000D_ Multikritériová stratifikácia pacientov._x000D_ Včasné a kvantitatívne vyhodnotenie liečby._x000D_ Interrogation to repozitories prostredníctvom abstrakcií. (Slovak)
18 August 2022
0 references
Tá sé d’aidhm ag Med-P feabhas a chur ar dhiagnóisiú, ar chóireáil agus ar thaighde ar ghalair ainsealacha, oinceolaíocha, mheathlúcháin agus neamhchoitianta, agus sa chéad teagmháil leis an gcóras, bíodh sin i gcás éigeandálaí nó bainistithe sreafa; trí leigheas pearsantaithe le huirlisí nua BigData._x000D_ Cuirfear ionstraimí ar fáil do na Seirbhísí Sláinte a chuirfidh ar a gcumas cinntí sláinte a chur in oiriúint do shaintréithe agus do riachtanais gach othair. Mar sin, déanfaimid machnamh ar athróga cliniciúla, paiteolaíocha, íomhá, prognóiseacha agus tuarthacha; chomh maith le neamhchliniciúil eile agus atá ar fáil lasmuigh den chóras sláinte (stíl an tsaolré, cloí le cóireáil, etc.)_x000D_ Comhtháthóidh an réiteach/na réitigh sonraí ó fhoinsí éagsúla, agus éascóidh sé a n-anailís agus a saothrú, rud a éascóidh patrúin éabhlóide galair, freagartha teiripeacha, etc. Ba cheart é a dhíriú ar bhainistiú na ngalar sin le critéir maidir le deis, éifeachtacht, éifeachtúlacht, indéantacht agus inbhuanaitheacht an chúraim sláinte._x000D_ Chun teacht ar an toradh deiridh ar eolas úsáideach a ghiniúint sa heachtra sin, don dochtúir (SSDC) nó don mheaisín le comhéadan othar (cúntóir fíorúil don othar le haghaidh diagnóise, cóireáil shimplí, leathnú tuarascálacha agus cur chun cinn na sláinte pearsantaithe i dtionscadal neamhspleách); beidh:_x000D_ Bainistíocht agus Cóireáil méideanna móra Data._x000D_ Analytics (textmining, datamining, statistical, predictive and descriptive models)._x000D_ Open Data._x000D_ measúnú cáilíochta Cliniciúil ar D._x000D_ innill Chuardaigh._x000D_ Idir-inoibritheacht agus slándáil seirbhísí mórshonraí i stórtha sláinte agus taighde._x000D_ Machine learning “Machine Learning” agus samhlacha tuartha._x000D_ Prognoses trí chosúlacht bealaí Cliniciúla._x000D_ fianaise leighis chomhiomlán ag baint úsáide as teoiric an chinnidh._x000D_ Imscaradh de shamhaltú othar ilscála agus il-leibhéil._x000D_ Il-chritéir srathú na n-othar._x000D_ meastóireacht luath agus chainníochtúil ar chóireáil._x000D_ Interrogation ar stórtha trí astarraingtí. (Irish)
18 August 2022
0 references
Cílem MED-P je zlepšit diagnostiku, léčbu a výzkum chronických, onkologických, degenerativních a vzácných onemocnění a v prvním kontaktu se systémem, ať už v případě mimořádných událostí nebo řízení toků; prostřednictvím personalizované medicíny s novými nástroji BigData._x000D_ Zdravotnické služby budou mít k dispozici nástroje, které jim umožní přijímat zdravotní rozhodnutí přizpůsobená individuálním charakteristikám a potřebám každého pacienta. Za tímto účelem zvážíme klinické, patologické, obrazové, prognostické a prediktivní proměnné; stejně jako jiné neklinické a dostupné mimo systém zdravotní péče (životní styl, dodržování léčby atd.)_x000D_ Řešení/řešení bude integrovat data z různých zdrojů a usnadní jejich analýzu a využívání, což umožní určit vzorce vývoje onemocnění, terapeutické reakce atd. Mělo by se zaměřit na zvládání těchto onemocnění s kritérii příležitosti, účinnosti, účinnosti, proveditelnosti a udržitelnosti zdravotní péče._x000D_ Dosáhnout konečného výsledku generování užitečných znalostí v této epizodě pro lékaře (SSDC) nebo přístroj s rozhraním pacienta (virtuální asistent pacienta pro diagnostiku, jednoduchá léčba, rozšíření zpráv a podpora personalizovaného zdraví v nezávislém projektu); k dispozici bude:_x000D_ Správa a zpracování velkých objemů dat._x000D_ Analytics (textmining, datamining, statistické, prediktivní a popisné modely)._x000D_ Open Data._x000D_ Klinické hodnocení kvality D._x000D_ Vyhledávači._x000D_ Interoperabilita a bezpečnost velkých datových služeb ve zdravotnictví a výzkumných repozitářích._x000D_ Strojové učení „Machine Learning“ a prediktivní modely._x000D_ Prognoses pomocí podobnosti klinických cest._x000D_ Shromažďujte lékařské důkazy pomocí teorie rozhodnutí._x000D_ Nasazení vícestupňového a víceúrovňového modelování pacientů._x000D_ Multi-kritéria stratifikace pacientů._x000D_ Rané a kvantitativní hodnocení léčby._x000D_ Vyslechnutí repozitářů prostřednictvím abstrakcí. (Czech)
18 August 2022
0 references
O MED-P visa melhorar o diagnóstico, tratamento e investigação em doenças crónicas, oncológicas, degenerativas e raras, e em primeiro contacto com o sistema, seja para emergências ou gestão de fluxos; através da medicina personalizada com novas ferramentas BigData._x000D_ Os Serviços de Saúde serão dotados de instrumentos que lhes permitam tomar decisões de saúde adaptadas às características e necessidades individuais de cada paciente. Para isso, consideraremos variáveis clínicas, patológicas, de imagem, prognósticas e preditivas; bem como outros não clínicos e disponíveis fora do sistema de saúde (estilo de vida, adesão ao tratamento, etc.)_x000D_ A(s) solução(ões) integrará(ão) dados de várias fontes e facilitará(ão) a sua análise e exploração, permitindo determinar padrões de evolução da doença, resposta terapêutica, etc. Deve centrar-se na gestão destas doenças com critérios de oportunidade, eficácia, eficiência, viabilidade e sustentabilidade dos cuidados de saúde._x000D_ Para alcançar o resultado final da geração de conhecimentos úteis nesse episódio, para o médico (SSDC) ou para a máquina com interface com o doente (assistente virtual ao doente para diagnóstico, tratamento simples, extensão de relatórios e promoção da saúde personalizada num projeto independente); haverá:_x000D_ Gestão e Tratamento de grandes volumes de Dados._x000D_ Analytics (textmining, datamining, modelos estatísticos, preditivos e descritivos)._x000D_ Dados Abertos._x000D_ Avaliação da qualidade clínica de D._x000D_ Motores de pesquisa._x000D_ Interoperabilidade e segurança dos serviços de megadados em repositórios de saúde e investigação._x000D_ Aprendizagem automática "Aprendizagem de Máquinas" e modelos preditivos._x000D_ Prognósticos através da similaridade de rotas clínicas._x000D_ Evidências médicas agregadas utilizando a teoria da decisão._x000D_ Implantação de modelagem de doentes em multiescala e multinível._x000D_ Estratificação multicritérios de doentes._x000D_ Avaliação precoce e quantitativa do tratamento._x000D_ Interrogação a repositórios através de abstrações. (Portuguese)
18 August 2022
0 references
MED-P eesmärk on parandada krooniliste, onkoloogiliste, degeneratiivsete ja haruldaste haiguste diagnoosimist, ravi ja teadusuuringuid ning esmast kokkupuudet süsteemiga nii hädaolukordades kui ka voolu juhtimisel; läbi personaliseeritud meditsiini uute BigData tööriistadega._x000D_ Tervishoiuteenused on varustatud vahenditega, mis võimaldavad neil teha tervisealaseid otsuseid, mis on kohandatud iga patsiendi individuaalsetele omadustele ja vajadustele. Selleks kaalume kliinilisi, patoloogilisi, kujutisi, prognostilisi ja ennustavaid muutujaid; lisaks muudele mittekliinilistele ja väljaspool tervishoiusüsteemi kättesaadavatele mittekliinilistele (eluviis, ravi järgimine jne)_x000D_lahendustele/lahendustele integreeritakse erinevatest allikatest pärit andmed ning hõlbustatakse nende analüüsi ja kasutamist, võimaldades kindlaks määrata haiguse arengu mustrid, ravile reageerimise jne. See peaks keskenduma nende haiguste ohjamisele koos tervishoiuvõimaluste, tõhususe, tõhususe, teostatavuse ja jätkusuutlikkuse kriteeriumidega._x000D_Selle episoodi kohta kasulike teadmiste loomise lõpptulemuse saavutamiseks arstile (SSDC) või patsiendi liidesega masinale (patsientide virtuaalne abiline diagnoosimiseks, lihtne ravi, aruannete laiendamine ja personaalse tervise edendamine sõltumatus projektis); seal on:_x000D_ Management and Treatment of large volume of Data._x000D_ Analytics (teksmineerimine, andmekaeve, statistilised, ennustavad ja kirjeldavad mudelid)._x000D_ Open Data._x000D_ Otsingumootorid._x000D_ Otsingumootorid._x000D_ Suurandmete teenuste koostalitlusvõime ja turvalisus tervishoiu- ja teadusteabehoidlates._x000D_Masinõpe „Machine Learning“ ja ennustavad mudelid._x000D_ Prognoses läbi kliiniliste marsruutide sarnasus._x000D_ Kogu meditsiiniline tõendusmaterjal otsuseteooria abil._x000D_ Mitmetasandilise ja mitmetasandilise patsiendi modelleerimise kasutuselevõtt._x000D_ Patsientide mitme kriteeriumi stratifikatsioon._x000D_ ravi varajane ja kvantitatiivne hindamine._x000D_ Küsimus hoidlatesse abstraktsioonide kaudu. (Estonian)
18 August 2022
0 references
A MED-P célja a krónikus, onkológiai, degeneratív és ritka betegségek diagnosztizálásának, kezelésének és kutatásának javítása, valamint a rendszerrel való első érintkezés során, akár vészhelyzetek, akár áramláskezelés esetén; a személyre szabott orvoslás új BigData eszközökkel._x000D_ Az egészségügyi szolgáltatásokat olyan eszközökkel látják el, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy az egyes betegek egyéni jellemzőihez és igényeihez igazodó egészségügyi döntéseket hozzanak. Ehhez figyelembe vesszük a klinikai, kóros, képi, prognosztikai és prediktív változókat; csakúgy, mint más nem klinikai és az egészségügyi rendszeren kívül elérhető (életstílus, a kezeléshez való ragaszkodás stb.)_x000D_ A megoldás(ok) különböző forrásokból származó adatokat integrálnak, és megkönnyítik azok elemzését és hasznosítását, lehetővé téve a betegségek kialakulásának mintáinak, terápiás válaszának stb. meghatározását. E betegségek kezelésére kell összpontosítani az egészségügyi ellátás lehetőségének, eredményességének, hatékonyságának, megvalósíthatóságának és fenntarthatóságának kritériumaival._x000D_ Az adott epizód hasznos tudásának végső eredményének elérése érdekében az orvos (SSDC) vagy a betegfelülettel rendelkező gép (a beteg virtuális asszisztense a diagnózis, az egyszerű kezelés, a jelentések kiterjesztése és a személyre szabott egészség előmozdítása független projektben); lesz:_x000D_ A nagy mennyiségű adat kezelése és kezelése._x000D_ Analytics (szövegbányászat, adatbányászat, statisztikai, prediktív és leíró modellek)._x000D_ Nyílt adatok._x000D_ A D._x000D_ Keresőmotorok klinikai minőségi értékelése._x000D_ A nagy adathalmazok interoperabilitása és biztonsága az egészségügyi és kutatási adattárakban._x000D_Gépi tanulás „Machine Learning” és prediktív modellek._x000D_ Prognoses a klinikai útvonalak hasonlóságán keresztül._x000D_ Összesítse az orvosi bizonyítékokat a döntéselmélet segítségével._x000D_ A többszintű és többszintű betegmodellezés telepítése._x000D_ A betegek multi-kritikus rétegzése._x000D_ A kezelés korai és mennyiségi értékelése._x000D_ Referenciák lekérdezése absztrakciók révén. (Hungarian)
18 August 2022
0 references
MED-P има за цел да подобри диагностиката, лечението и научните изследвания в областта на хроничните, онкологичните, дегенеративните и редките заболявания, както и при първи контакт със системата, независимо дали за спешни случаи или за управление на потока; чрез персонализирана медицина с нови BigData инструменти._x000D_ Здравните услуги ще бъдат снабдени с инструменти, които им позволяват да вземат здравни решения, адаптирани към индивидуалните характеристики и нужди на всеки пациент. За тази цел ще разгледаме клинични, патологични, образни, прогностични и прогнозни променливи; както и други неклинични и налични извън здравната система (начин на живот, придържане към лечението и т.н.)_x000D_ Решенията ще интегрират данни от различни източници и ще улеснят техния анализ и експлоатация, което ще позволи да се определят моделите на развитие на заболяването, терапевтичен отговор и т.н. То следва да се съсредоточи върху управлението на тези заболявания с критерии за възможност, ефективност, ефикасност, осъществимост и устойчивост на здравеопазването._x000D_ За да се постигне крайният резултат от генерирането на полезни знания в този епизод, за лекаря (SSDC) или машината с интерфейса на пациента (виртуален асистент на пациента за диагностика, просто лечение, разширяване на докладите и насърчаване на персонализираното здраве в независим проект); ще има:_x000D_ Management and Treatment of large volume of Data._x000D_ Analytics (textmining, datamining, statistical, predictive and descriptive models)._x000D_ Open Data._x000D_ Клинична оценка на качеството на D._x000D_ Търсачки._x000D_ Оперативност и сигурност на услугите за големи информационни масиви в здравни и изследователски хранилища._x000D_ Машинно обучение „Machine Learning“ и прогнозни модели._x000D_ Прогнози чрез сходство на клиничните пътища._x000D_ Обобщете медицинските доказателства, използвайки теорията на решенията._x000D_ Разгръщане на мултимащабно и многостепенно моделиране на пациентите._x000D_ Многокритерии стратификация на пациентите._x000D_ Ранна и количествена оценка на лечението._x000D_ Разглеждане в хранилищата чрез абстракции. (Bulgarian)
18 August 2022
0 references
MED-P tikslas – pagerinti lėtinių, onkologinių, degeneracinių ir retųjų ligų diagnozavimą, gydymą ir mokslinius tyrimus, taip pat pirmą kartą susisiekti su sistema ekstremaliųjų situacijų ar srautų valdymo atvejais; per individualizuotą mediciną su naujais BigData įrankiais._x000D_ Sveikatos paslaugoms bus teikiamos priemonės, leidžiančios jiems priimti sveikatos sprendimus, pritaikytus kiekvieno paciento individualioms savybėms ir poreikiams. Dėl to apsvarstysime klinikinius, patologinius, įvaizdžio, prognozavimo ir prognozavimo kintamuosius; taip pat kiti neklinikiniai ir prieinami už sveikatos sistemos ribų (gyvenimo būdas, gydymo laikymasis ir kt.)_x000D_ Sprendimas/s integruos duomenis iš įvairių šaltinių ir palengvins jų analizę ir išnaudojimą, leidžiantį nustatyti ligos raidos modelius, terapinį atsaką ir kt. Jis turėtų būti sutelktas į šių ligų valdymą su sveikatos priežiūros galimybių, veiksmingumo, efektyvumo, įgyvendinamumo ir tvarumo kriterijais._x000D_ Norint pasiekti galutinį rezultatą, kad būtų sukurtos naudingos žinios tame epizode, gydytojas (SSDC) ar aparatas su paciento sąsaja (virtualus paciento padėjėjas diagnozei, paprastas gydymas, ataskaitų išplėtimas ir individualizuotos sveikatos skatinimas nepriklausomame projekte); bus:_x000D_ Didžiųjų duomenų kiekių valdymas ir gydymas._x000D_ Analytics (tekstas, duomenų kasyba, statistiniai, prognozuojamieji ir aprašomieji modeliai)._x000D_ Atvirieji duomenys._x000D_ D._x000D_ Paieškos variklių klinikinės kokybės vertinimas._x000D_ Didelių duomenų paslaugų sąveika ir saugumas sveikatos ir mokslinių tyrimų saugyklose._x000D_ Mašinų mokymasis „Machine Learning“ ir prognoziniai modeliai._x000D_ Prognoses per klinikinio panašumo maršrutai._x000D_ Sudėti medicininius įrodymus, naudojant sprendimų teoriją._x000D_ Daugialypio ir daugiapakopio pacientų modeliavimo diegimas._x000D_ Daugialygių pacientų stratifikacija._x000D_ Ankstyvas ir kiekybinis gydymo vertinimas._x000D_ Tarpinimas į saugyklas per abstrakcijas. (Lithuanian)
18 August 2022
0 references
Cilj je MED-P-a poboljšati dijagnozu, liječenje i istraživanje kroničnih, onkoloških, degenerativnih i rijetkih bolesti te u prvom kontaktu sa sustavom, bilo za hitne slučajeve ili za upravljanje protokom; kroz personaliziranu medicinu s novim BigData alatima._x000D_ Zdravstvene usluge će dobiti instrumente koji će im omogućiti donošenje zdravstvenih odluka prilagođenih individualnim karakteristikama i potrebama svakog pacijenta. Za to ćemo razmotriti kliničke, patološke, slike, prognostičke i prediktivne varijable; kao i druge nekliničke i dostupne izvan zdravstvenog sustava (životni stil, pridržavanje liječenja itd.)_x000D_ Rješenje će integrirati podatke iz različitih izvora i olakšati njihovu analizu i iskorištavanje, omogućujući određivanje obrazaca razvoja bolesti, terapijski odgovor itd. Trebalo bi biti usmjereno na upravljanje tim bolestima s kriterijima mogućnosti, djelotvornosti, učinkovitosti, izvedivosti i održivosti zdravstvene zaštite._x000D_ Da bi se postigao konačni rezultat stvaranja korisnih znanja u toj epizodi, za liječnika (SSDC) ili stroj s pacijentovim sučeljem (virtualni asistent pacijentu za dijagnozu, jednostavno liječenje, proširenje izvješća i promicanje personaliziranog zdravlja u neovisnom projektu); postojat će:_x000D_ Upravljanje i liječenje velikih količina podataka._x000D_ Analytics (tekstminiranje, dataminiranje, statistički, prediktivni i opisni modeli)._x000D_ Otvoreni podaci._x000D_ Procjena kliničke kvalitete D._x000D_ Search engine._x000D_ Interoperabilnost i sigurnost usluga velikih podataka u zdravstvenim i istraživačkim repozitorijima._x000D_ Strojno učenje „Učenje stroja” i prediktivni modeli._x000D_ Prognoze kroz sličnost klinički putevi._x000D_ Agregirajte medicinske dokaze primjenom teorije odlučivanja._x000D_ Uvođenje višeslojnog i višerazinskog modeliranja pacijenata._x000D_ stratifikacija pacijenata s više kriterija._x000D_ Rana i kvantitativna procjena liječenja._x000D_ Interrogacija u repozitorije kroz zahvaćanja. (Croatian)
18 August 2022
0 references
Med-P syftar till att förbättra diagnosen, behandlingen och forskningen om kroniska, onkologiska, degenerativa och sällsynta sjukdomar och i första hand i kontakt med systemet, oavsett om det gäller nödsituationer eller flödeshantering. genom individanpassad medicin med nya BigData-verktyg._x000D_ Hälso- och sjukvården kommer att förses med instrument som gör det möjligt för dem att fatta hälsobeslut som är anpassade till varje patients individuella egenskaper och behov. För detta kommer vi att överväga kliniska, patologiska, bild-, prognostiska och prediktiva variabler; förutom andra icke-kliniska och tillgängliga utanför hälso- och sjukvårdssystemet (livsstil, följsamhet till behandling etc.)_x000D_ Lösningen/s kommer att integrera data från olika källor, och kommer att underlätta deras analys och utnyttjande, vilket gör det möjligt att bestämma mönster för sjukdomsutveckling, terapeutiskt svar, etc. Det bör fokuseras på hanteringen av dessa sjukdomar med kriterier för möjlighet, effektivitet, effektivitet, genomförbarhet och hållbarhet inom hälso- och sjukvården._x000D_ För att nå slutresultatet av att generera användbar kunskap i denna episod, för läkaren (SSDC) eller maskinen med patientgränssnitt (virtuell assistent till patienten för diagnos, enkel behandling, förlängning av rapporter och främjande av personlig hälsa i ett oberoende projekt), det kommer att finnas:_x000D_ Hantering och behandling av stora volymer data._x000D_ Analytics (textminering, datautvinning, statistiska, prediktiva och beskrivande modeller)._x000D_ Öppna data._x000D_ Klinisk kvalitetsbedömning av D._x000D_ Sökmotorer._x000D_ Interoperabilitet och säkerhet för stordatatjänster i hälso- och forskningsdatabaser._x000D_ Maskininlärning ”Machine Learning” och prediktiva modeller._x000D_ Prognoser genom likheter av kliniska vägar._x000D_ Aggregera medicinska bevis med hjälp av beslutsteori._x000D_ Deployment of multiscale and multilevel patient modeling._x000D_ Multi-kriteria stratifiering av patienter._x000D_ Tidig och kvantitativ utvärdering av behandling._x000D_ Interrogation till förråd genom abstraktioner. (Swedish)
18 August 2022
0 references
MED-P își propune să îmbunătățească diagnosticul, tratamentul și cercetarea în domeniul bolilor cronice, oncologice, degenerative și rare, precum și în primul contact cu sistemul, fie pentru situații de urgență, fie pentru gestionarea fluxului; prin medicina personalizată cu noi instrumente BigData._x000D_ Serviciile de sănătate vor fi furnizate cu instrumente care să le permită să ia decizii de sănătate adaptate la caracteristicile și nevoile individuale ale fiecărui pacient. Pentru aceasta, vom lua în considerare variabile clinice, patologice, de imagine, prognostice și predictive; precum și alte non-clinice și disponibile în afara sistemului de sănătate (stil de viață, aderență la tratament etc.)_x000D_ Soluția/soluția va integra date din diverse surse și va facilita analiza și exploatarea acestora, permițând determinarea modelelor de evoluție a bolii, răspunsul terapeutic etc. Ar trebui să se concentreze pe gestionarea acestor boli cu criterii de oportunitate, eficacitate, eficiență, fezabilitate și durabilitate a asistenței medicale._x000D_ Pentru a ajunge la rezultatul final al generării de cunoștințe utile în episodul respectiv, pentru medic (SSDC) sau pentru mașina cu interfața pacientului (asistent virtual al pacientului pentru diagnosticare, tratament simplu, extinderea rapoartelor și promovarea sănătății personalizate într-un proiect independent); va exista:_x000D_ Managementul și tratarea volumelor mari de date._x000D_ Analytics (textminare, extragere de date, modele statistice, predictive și descriptive)._x000D_ Open Data._x000D_ Evaluarea calității clinice a D._x000D_ Motoare de căutare._x000D_ Interoperabilitatea și securitatea serviciilor de date mari în arhivele de sănătate și cercetare._x000D_ Învățare automată „Învățare automată” și modele predictive._x000D_ Prognoză prin similitudinea clinică rute._x000D_ Dovezi medicale agregate folosind teoria deciziei._x000D_ Implementarea modelării pacienților pe mai multe niveluri și pe mai multe niveluri._x000D_ stratificarea multicriterială a pacienților._x000D_ Evaluarea timpurie și cantitativă a tratamentului._x000D_ Interogare în arhive prin abstracții. (Romanian)
18 August 2022
0 references
Med-P je namenjen izboljšanju diagnoze, zdravljenja in raziskav kroničnih, onkoloških, degenerativnih in redkih bolezni ter v prvem stiku s sistemom, bodisi za nujne primere ali upravljanje pretoka; z osebno medicino z novimi orodji BigData._x000D_ Zdravstvene storitve bodo na voljo z instrumenti, ki jim omogočajo, da sprejemajo zdravstvene odločitve, prilagojene posameznim značilnostim in potrebam vsakega bolnika. Za to bomo upoštevali klinične, patološke, slikovne, prognostične in napovedne spremenljivke; kot tudi druge neklinične in na voljo zunaj zdravstvenega sistema (življenjski slog, upoštevanje zdravljenja itd.)_x000D_ Rešitve bodo vključevale podatke iz različnih virov in olajšale njihovo analizo in izkoriščanje, kar bo omogočilo določanje vzorcev razvoja bolezni, terapevtskega odziva itd. Osredotočiti se mora na obvladovanje teh bolezni z merili priložnosti, uspešnosti, učinkovitosti, izvedljivosti in trajnosti zdravstvenega varstva._x000D_ Da bi dosegli končni rezultat generiranja koristnega znanja v tej epizodi, za zdravnika (SSDC) ali stroj z vmesnikom za bolnika (virtualni pomočnik pacienta za diagnozo, preprosto zdravljenje, razširitev poročil in spodbujanje personaliziranega zdravja v neodvisnem projektu); tam bo:_x000D_ Upravljanje in obdelava velikih količin podatkov._x000D_ Analytics (teksturiranje, podatkovno rudarjenje, statistični, napovedni in opisni modeli)._x000D_ Odprti podatki._x000D_ Klinična ocena kakovosti D._x000D_ Iskalni motorji._x000D_ Interoperabilnost in varnost velikih podatkovnih storitev v zdravstvenih in raziskovalnih repozitorijih._x000D_ Strojno učenje „Machine Learning“ in napovedni modeli._x000D_ Prognoses prek podobnosti kliničnih poti._x000D_ Združevanje medicinskih dokazov z uporabo teorije odločitev._x000D_ Uvedba multiscale in večstopenjskega modeliranja bolnikov._x000D_ Razslojevanje bolnikov z več merili._x000D_ Zgodnje in kvantitativno vrednotenje zdravljenja._x000D_ Zaslišanje v repozitorije z abstrakcijami. (Slovenian)
18 August 2022
0 references
MED-P ma na celu poprawę diagnozowania, leczenia i badań nad chorobami przewlekłymi, onkologicznymi, zwyrodnieniowymi i rzadkimi oraz w pierwszym kontakcie z systemem, zarówno w sytuacjach nadzwyczajnych, jak i w zarządzaniu przepływem; dzięki medycynie spersonalizowanej z nowymi narzędziami BigData._x000D_ Usługi zdrowotne zostaną wyposażone w instrumenty umożliwiające im podejmowanie decyzji zdrowotnych dostosowanych do indywidualnych cech i potrzeb każdego pacjenta. W tym celu rozważymy zmienne kliniczne, patologiczne, obrazowe, prognostyczne i prognostyczne; jak również inne niekliniczne i dostępne poza systemem opieki zdrowotnej (styl życia, przestrzeganie leczenia itp.)_x000D_ Rozwiązanie/rozwiązanie zintegruje dane z różnych źródeł i ułatwi ich analizę i wykorzystanie, umożliwiając określenie wzorców ewolucji choroby, reakcji terapeutycznej itp. Powinno się koncentrować się na zarządzaniu tymi chorobami z kryteriami szans, skuteczności, wydajności, wykonalności i trwałości opieki zdrowotnej._x000D_ Aby osiągnąć ostateczny wynik generowania użytecznej wiedzy w tym epizodzie, dla lekarza (SSDC) lub maszyny z interfejsem pacjenta (wirtualny asystent pacjenta do diagnostyki, proste leczenie, rozszerzenie raportów i promocja spersonalizowanego zdrowia w niezależnym projekcie); będzie to:_x000D_ Zarządzanie i traktowanie dużych ilości danych._x000D_ Analytics (tekstminowanie, eksploracja danych, modele statystyczne, prognostyczne i opisowe)._x000D_ Otwarte dane._x000D_ Kliniczna ocena jakości D._x000D_ Wyszukiwarki._x000D_ Interoperacyjność i bezpieczeństwo usług dużych zbiorów danych w repozytoriach zdrowia i badań naukowych._x000D_ Uczenie maszynowe „Uczenie się maszyn” i modele predykcyjne._x000D_ Prognoses poprzez podobieństwo dróg klinicznych._x000D_ Agregacja dowodów medycznych z wykorzystaniem teorii decyzji._x000D_ Wdrożenie wieloskaliowego i wielopoziomowego modelowania pacjentów._x000D_ Multi-criteria stratyfikacja pacjentów._x000D_ Wczesna i ilościowa ocena leczenia._x000D_ Przesłuchanie do repozytoriów poprzez abstrakcję. (Polish)
18 August 2022
0 references
Palmas de Gran Canaria, Las
0 references
20 December 2023
0 references
Identifiers
CPI-2019-17-1-BIG-12
0 references