The Role of Academic Health Systems in Leading the “Third Wave” of Digital Health Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Investors, entrepreneurs, health care pundits, and venture capital firms all agree that the health care sector is awaiting a digital revolution. Steven Case, in 2016, predicted a "third wave" of innovation that would leverage big data, artificial intelligence, and machine learning to transform medicine and finally achieve reduced costs, improved efficiency, and better patient outcomes. Academic medical centers (AMCs) have the infrastructure and resources needed by digital health intrapreneurs and entrepreneurs to innovate, iterate, and optimize technology solutions for the major pain points of modern medicine. With large unique patient data sets, strong research programs, and subject matter experts, AMCs have the ability to assess, optimize, and integrate new digital health tools with feedback at the point of care and research-based clinical validation. As AMCs begin to explore digital health solutions, they must decide between forming internal teams to develop these innovations or collaborating with external companies. Although each has its drawbacks and benefits, AMCs can both benefit from and drive forward the digital health innovations that will result from this journey. This viewpoint will provide an explanation as to why AMCs are ideal incubators for digital health solutions and describe what these organizations will need to be successful in leading this "third wave" of innovation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».