Applications of Cloud Computing in Health Systems
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Equitable access to health services is one of the health justice criteria. E-health can sometimes be helpful in this regard. This study is aimed to find the use of cloud computing services across health system.METHOD: In the present review article, numerous research papers from different resources, such as MEDLINE, IEEE and Science direct, were studied. Based on the subject, 210 studies were found. After quality analysis of the papers, 78 studies were selected, from which 53 articles were directly related to the applications of cloud computing in health system.FINDINGS: Cloud computing services are widely used in various industries. Therefore, health system takes advantage of the services. Findings indicate that, the applications of cloud computing in health system, including telemedicine, medical imaging, public and personal health, clinical and hospital information systems, medical decision support system, care, secondary use of health data, serve as different types of specialized software used to analyze gene sequences and archive huge biological data. Generally cloud computing services are available in two sectors in any health system as follows: E-health services and Bioinformatics.CONCLUSION: Facilitated access to the E-health services and big data in health systems are the main features of exploiting cloud computing services in health systems. Using cloud computing in health systems not only makes health services more affordable, but also helps nations to achieve health equity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».