Concretizando a Promessa: Analytics e Aprendizado de Máquina na Saúde
O setor de saúde sofre cada vez mais pressão para garantir um fluxo constante de dados de alta qualidade e acionáveis. Ignorar essa necessidade tem consequências negativas: uma base de dados ruins traz resultados sem sentido e enganosos.
Houve um grande aumento na visualização de dados para transformar cidadãos comuns em cientistas de dados de forma que o público geral consiga ter uma visão melhor do todo. Essa cultura de saúde baseada em dados, alimentada pela pandemia, sem dúvida, será uma herança duradoura dela.
A ênfase na descoberta de fatos e números e na transformação deles em algo universalmente digerível terá muitas consequências. Colocar isso em prática, porém, depende de uma infraestrutura adequada, o que vai muito além de apenas investir em tecnologias.
Neste webinário, vamos responder a algumas questões-chave:
- Quais são os obstáculos para obter dados interoperáveis de alta qualidade que podem ser escalados e aproveitados para analytics?
- Como a visualização pode ser usada para melhorar o letramento de dados globalmente?
- Qual é o nosso nível de conhecimento a respeito da relação entre as fontes dos dados e os vieses?
- Como isso afeta a nossa compreensão dos determinantes sociais da saúde?
- Como podemos aproveitar o aprendizado de máquina para tornar os cuidados de saúde mais eficientes e liberar recursos para a saúde?
Este webinário foi organizado pelo The Economist e patrocinado pela InterSystems.