Challenges and Opportunities of Big Data in Health Care: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,062 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
BACKGROUND: Big data analytics offers promise in many business sectors, and health care is looking at big data to provide answers to many age-related issues, particularly dementia and chronic disease management. OBJECTIVE: The purpose of this review was to summarize the challenges faced by big data analytics and the opportunities that big data opens in health care. METHODS: A total of 3 searches were performed for publications between January 1, 2010 and January 1, 2016 (PubMed/MEDLINE, CINAHL, and Google Scholar), and an assessment was made on content germane to big data in health care. From the results of the searches in research databases and Google Scholar (N=28), the authors summarized content and identified 9 and 14 themes under the categories Challenges and Opportunities, respectively. We rank-ordered and analyzed the themes based on the frequency of occurrence. RESULTS: The top challenges were issues of data structure, security, data standardization, storage and transfers, and managerial skills such as data governance. The top opportunities revealed were quality improvement, population management and health, early detection of disease, data quality, structure, and accessibility, improved decision making, and cost reduction. CONCLUSIONS: Big data analytics has the potential for positive impact and global implications; however, it must overcome some legitimate obstacles.
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La notice
- Revue
- JMIR Medical Informatics
- Thématique
- Artificial Intelligence in Healthcare
- Domaine
- Health Professions
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Big dataHealth careCINAHLData scienceAnalyticsStandardizationData governanceData qualityComputer scienceData managementMEDLINEMedicineKnowledge managementBusinessPolitical scienceData miningMarketing
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui