اشتراک
فناوری سلامت تجزیه و تحلیل داده مدیریت داده

HIMSS25: چگونه حاکمیت داده موثر در مراقبت های بهداشتی را طراحی کنیم

در یک نگاه چکیدهٔ خودکار موتور هوش مصنوعی افق آبی

در HIMSS25، که در لاس وگاس برگزار شد، تمرکز بر طراحی حاکمیت داده موثر در بخش مراقبت‌های بهداشتی بود. این رویداد بر اهمیت داده‌های دقیق و با کیفیت برای موفقیت برنامه‌های هوش مصنوعی تاکید دارد. برای اینکه سازمان‌های مراقبتی بتوانند برنامه‌های هوش مصنوعی خود را به خوبی پیاده‌سازی کنند، ضرورت دارد که حاکمیت داده‌های خود را بازبینی کنند. سخنرانان بر بهترین روش‌ها برای حاکمیت داده و ارتباط آن با هوش مصنوعی تاکید و از چالش‌های پیش رو مانند سوگیری داده‌ها صحبت کردند. برای بهبود نتایج مراقبت‌های بهداشتی، بهره‌گیری از داده‌ها و هوش مصنوعی ضروری است. در این کنفرانس، نقش مهم رهبران از سراسر سازمان و حمایت مدیران ارشد در تضمین کیفیت داده‌ها و ارزش‌بخشی به آنها برجسته شد. همچنین، انواع مختلف سوگیری‌ها و راهکارهای مقابله با آنها مورد بحث قرار گرفت. افرادی مانند گلن واسون از UVA Health و لی پیرس از CDW نیز به عنوان شرکت‌کنندگان کلیدی حضور داشتند. این کنفرانس تاکید داشت که حاکمیت داده باید علاوه بر جامع بودن، نقشی اساسی در کلیه سطوح مدیریتی ایفا کند. صفحات مربوط به HIMSS25 و پوشش کامل رویداد در وب‌سایت فناوری سلامت موجود است و مخاطبان می‌توانند این صفحه را برای دریافت اطلاعات بیشتر بررسی کنند.

هوش مصنوعی تنها در صورتی می تواند موثر باشد که داده هایی که بر اساس آن آموزش داده شده است، دقیق و با کیفیت بالا باشند. برای سازمان های مراقبت های بهداشتی که برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را با استفاده از داده ها در نظر می گیرند، ممکن است زمان آن رسیده باشد که در حاکمیت داده خود تجدید نظر کنند.

در HIMSS25 در لاس وگاس، فناوری سلامت با رهبران داده های مراقبت های بهداشتی در مورد عوامل کلیدی مورد نیاز برای موفقیت در حاکمیت داده، و همچنین بهترین شیوه ها، رابطه بین هوش مصنوعی و حاکمیت داده، و نحوه جلوگیری از سوگیری در داده ها صحبت کرد.

کشف کنید: بهره گیری از داده ها و هوش مصنوعی می تواند نتایج مراقبت های بهداشتی را بهبود بخشد.

این صفحه را بررسی کنید برای پوشش کامل HIMSS25 ما. ما را در پلتفرم اجتماعی X با نام کاربری @HealthTechMag دنبال کنید و به گفتگو در #HIMSS25 بپیوندید.

شرکت کنندگان

  • گلن واسون، مدیر تحلیل، UVA Health
  • لی پیرس، استراتژیست مراقبت های بهداشتی، CDW

نکات برجسته ویدیو

  • حاکمیت داده علاوه بر جامع بودن، باید شامل رهبرانی از سراسر سازمان باشد.
  • به دست آوردن حمایت از رهبری ارشد در مورد ارزش داده ها و کیفیت داده ها برای موفقیت پروژه های هوش مصنوعی بسیار مهم است.
  • انواع مختلفی از سوگیری وجود دارد که به انواع مختلفی از تاکتیک های کاهش نیاز دارند. نکته مهم این است که به پرسیدن در مورد سوگیری ادامه دهید.
اشتراک:
این گزارش ترجمه و بازنویسی خبری با موتور هوش مصنوعی افق آبی است و برای خوانندهٔ فارسی‌زبان بازتنظیم شده. منبع اصلی: مجله فناوری سلامت