Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Healthcare intelligence" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Dylematy funkcjonowania systemu ochrony zdrowia w warunkach przesilenia cywilizacyjnego
    The dilemmas of healthcare system functioning under the conditions of civilizational turning point
    Autorzy:
    Mączyńska, Elżbieta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/29433451.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Mazowieckie Biuro Planowania Regionalnego w Warszawie
    Tematy:
    system ochrony zdrowia
    czwarta rewolucja przemysłowa
    przesilenie cywilizacyjne medykalizacja
    FoMO
    koszty samotności
    AI
    cyberchondria
    denializm
    healthcare system
    fourth industrial revolution
    civilizational turning point
    medicalization
    FoMO (fear of missing out)
    costs of loneliness
    AI (Artificial Intelligence)
    denialism
    Opis:
    Przedstawiane w tym opracowaniu analizy ukierunkowane są na identyfikację nowych trendów i wyzwań w sektorze ochrony zdrowia, przede wszystkim wynikających z dokonującego się obecnie w skali globalnej przesilenia cywilizacyjnego, jako następstwa czwartej rewolucji przemysłowej, rewolucji cyfrowej z jej niewyobrażalnym potencjałem sztucznej inteligencji. W takich warunkach istotne są zwłaszcza rozwiązania ukierunkowane na optymalne wykorzystywanie nowych technologii, w tym przede wszystkim rozwiązania przeciwdziałające nieprawidłowościom, skutkującym marnotrawieniem materialnego i intelektualnego potencjału w tym sektorze. W warunkach bowiem niemal chronicznego niedostatku źródeł finansowania ochrony zdrowia, charakterystycznego zresztą nie tylko dla Polski, lecz także dla wielu innych krajów, fundamentalnego znaczenia nabiera racjonalizacja wykorzystywania dostępnych zasobów. W Polsce jest to szczególnie istotne ze względu na relatywnie niskie nakłady na ochronę zdrowia, zarówno w wymiarze bezwzględnym, jak i w relacji do PKB. Potwierdzają to prezentowane w artykule statystyki międzynarodowe. W tym kontekście w artykule wskazuje się na wybrane racjonalizujące kierunki zmian w krajowym systemie ochrony zdrowia.
    The analyses presented in this study are focused on identifying new trends and challenges in the healthcare sector, primarily stemming from the ongoing global civilizational turning point as a consequence of the fourth industrial revolution, the digital revolution with its unimaginable potential of artificial intelligence. In such conditions, solutions aimed at optimal utilization of new technologies are particularly crucial, especially those addressing irregularities that result in the wastage of material and intellectual potential in this sector. In the face of almost chronic shortages in healthcare funding sources, characteristic not only of Poland but also many other countries, the rationalization of the utilization of available resources becomes of paramount importance. In Poland, this is particularly significant due to relatively low expenditures on healthcare, both in absolute terms and in relation to GDP. This is confirmed by the international statistics presented in the article. In this context, the article highlights selected rationalizing directions for changes in the national healthcare system.
    Źródło:
    MAZOWSZE Studia Regionalne; 2024, 48; 9-36
    1689-4774
    Pojawia się w:
    MAZOWSZE Studia Regionalne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Covid-19: pandemic management in different parts of India
    Autorzy:
    Wilinski, Antoni
    Sharma, Ravindra
    Arti, M.K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27313422.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    COVID-19
    pandemic
    computational intelligence
    healthcare
    pandemic management
    pandemia
    inteligencja obliczeniowa
    opieka zdrowotna
    zarządzanie pandemią
    Opis:
    Purpose: Managing a pandemic in individual countries is a concern not only of governments but also of WHO and the entire international community. The pandemic knows no bounds. In this context, India is a special country - with a huge population and a very large diversity of cultural, geographic, economic, poverty levels, and pandemic management methods. In this work, we try to assess the sum of the impact of these factors on the state of the epidemic by creating a ranking of Indian states from the least to the most endangered. Design/methodology/approach: As a method of creating such a ranking, we take into account two very, in our opinion, objective variables - the number of deaths and the number of vaccinations per million inhabitants of the region. In order not to make the usually controversial ascribing of weights to these factors, we relate them to the selected reference region - here to the capital city - Delhi. We apply a logical principle - the more vaccinations, the better and the more deaths - the worse. Findings: The results are rather surprising. Many small regions are safe regions, such as Andaman, Tripura or Sikkim, many large or wealthy states are at the end of this ranking, such as Delhi, Maharashtra, Uttar Pradesh, Bihar, and Tamil Nadu. What was found in the course of the work? This will refer to analysis, discussion, or results. Originality/value: The method enables an indirect assessment of the quality of pandemic management in a given region of the country. It can be used for any country or even a group of countries or a continent. According to this criterion, the best state/region is intuitively the safest for residents. A small number of deaths and a large number of vaccinations may positively indicate the state of public health and good management of the fight against the pandemic by local and/or central authorities.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2023, 169; 707--723
    1641-3466
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    China’s innovation-based approach in the fight of Covid-191. An estimation of China’s impact for global health to come
    Autorzy:
    Perkuhn, Josie-Marie
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1965944.pdf
    Data publikacji:
    2022-01-01
    Wydawca:
    Academicus. International Scientific Journal publishing house
    Tematy:
    Innovation
    Covid-19
    Healthcare
    intelligent robots
    telemedicine
    Artificial intelligence
    China
    Opis:
    When the infectious coronavirus SARS-CoV-2 broke out it resulted in a global crisis. In the fight of Covid-19, China’s government relied on its strength to apply new technologies, i.e. for controlling and containment of the virus by tracing and tracking Chinese citizens. Relying on the trajectory of industrialisation, China has pursued a path of innovation. While it is reasoned that China’s advantage might have origin in the experience of the SARS outbreak almost two decades ago, this article argues that mainly China’s innovation- driven climate has favoured the application of new technologies in combatting the current crisis. Based on the innovation-driven trajectory this article explores China’s pathway out the corona crisis and how this might strengthen China’s role in global health governance. In order to pursue this aim, this article explores several areas, in which the next generation of technologies, such as AI-based diagnostic or intelligent robots were applied and concludes with an outlook based on the formulated political agenda, strategic considerations and initial international cooperation regarding China’s impact for global health.
    Źródło:
    Academicus International Scientific Journal; 2022, 13, 25; 24-44
    2079-3715
    2309-1088
    Pojawia się w:
    Academicus International Scientific Journal
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The use of Big Data in healthcare: lessons for developing countries from Uzbekistan
    Zastosowanie Big Data w ochronie zdrowia: informacje dla krajów rozwijających się na przykładzie Uzbekistanu
    Autorzy:
    Vikhrov, I.
    Abdurakhimov, Z.
    Ashirbaev, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2048793.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Akademia Bialska Nauk Stosowanych im. Jana Pawła II w Białej Podlaskiej
    Tematy:
    Big Data
    artificial intelligence
    healthcare
    medicine
    digitalization
    Opis:
    The use of Big Data (BD) in medicine is fundamental for the development of digital healthcare, including the implementation of smart medicine and artificial intelligence (AI) technologies. Proper organization of BD is necessary for the creation and training of AI algorithms, and for AI to work with great efficiency and accuracy. In this review, the existing models for creating and storing BD sets are described, and the numerous opportunities provided to the healthcare system by the effective use of these tools are outlined. The BD phenomenon is especially important for the developing countries, which can use the example of already completed projects and achievements in the field of BD to more effectively implement such technologies in their own countries. However, there are still some problems with the implementation of BD technologies in practical healthcare of the developing countries. One of the fundamental issues is the financial cost of developing, implementing and maintaining a system for collecting, storing and using BD, including the cost of highly qualified personnel, and expensive equipment and network infrastructure that needs to be regularly updated. Another problem is the confidentiality and security of data in healthcare.
    Zastosowanie Big Data (BD) wmedycynie jest kluczowe dla rozwoju cyfrowej opieki zdrowotnej, w tym technologii smart w medycynie i wprowadzeniu technologii sztucznej inteligencji (AI, ang. artificial intelligence). Bez dobrze zorganizowanej technologii BD nie ma możliwości stworzenia i dopracowania algorytmów AI. Tylko wtedy AI będzie mogło pracować skutecznie i dokładnie. W niniejszym przeglądzie, autorzy analizują istniejące modele tworzenia zestawów BD, przechowywania ich, a także wiele możliwości, które otwierają się dla systemu opieki zdrowotnej w przypadku skutecznego zastosowania BD i AI. Zastosowanie BD jest szczególnie istotne w przypadku krajów rozwijających się, które mogą korzystać z przykładów zrealizowanych projektów i osiągnięć w dziedzinie BD, w celu wdrożenia takich technologii w swoich krajach. Niemniej jednak, w praktyce, wdrożenie technologii BD w służbie zdrowia rozwijających się krajów wiąże się z różnymi problemami. Jedną z najbardziej istotnych kwestii jest koszt rozwijania, wdrażania i utrzymania systemu zbierania, przechowywania i wykorzystywania BD, włączając w to wysoko wykwalifikowany personel oraz kosztowne wyposażenie i infrastrukturę sieci, która musi być regularnie modernizowana. Kolejny problem stanowi natomiast kwestia poufności i ochrony danych w służbie zdrowia.
    Źródło:
    Health Problems of Civilization; 2021, 15, 2; 142-151
    2353-6942
    2354-0265
    Pojawia się w:
    Health Problems of Civilization
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The first steps in artificial intelligence development in medicine in Uzbekistan
    Pierwsze kroki w rozwoju sztucznej inteligencji w medycynie w Uzbekistanie
    Autorzy:
    Azimova, N.D.
    Ashirbaev, S.P.
    Vikhrov, I.P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2053998.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Akademia Bialska Nauk Stosowanych im. Jana Pawła II w Białej Podlaskiej
    Tematy:
    artificial intelligence
    medicine
    Uzbekistan
    healthcare
    robotics
    sztuczna inteligencja
    medycyna
    ochrona zdrowia
    robotyka
    Opis:
    Artificial intelligence (AI) as a field is based on such disciplines as computer science, biology, psychology, linguistics, mathematics, and mechanical engineering. AI uses algorithms, heuristics, pattern matching, rules, deep learning, and cognitive computing to approximate conclusions. With its ability to analyze complex medical data it can be used in the diagnosis, treatment, and predicting the outcome of many diseases. This paper presents the importance of AI in the healthcare system and by extension in our everyday lives. AI techniques have the potential to be applied in almost every field of medicine and every sphere of our life. AI has the possibility to help in areas with less hands-on healthcare. It is believed that geographically isolated areas can benefit from AIs which could replace physicians. Uzbekistan is one of the first countries in Central Asia which is enthusiastically moving towards digitalization. A group of scientists from Tashkent Pediatric Medical Institute (TPMI) created an AI system for diagnosing electrocardiogram (ECG) waveform outputted from the portable biometric sensor “Bitalino” in order to find out problems for introducing AI in the medical field in Uzbekistan. From this experience and the general literature, we conclude that the main barrier to mass use of AI in healthcare including in Uzbekistan may be two things: a huge amount of data for training, and personnel problem.
    Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence, AI) jest działem nauki komputerowej i opiera się na takich dyscyplinach, jak: informatyka, biologia, psychologia, językoznawstwo, matematyka oraz budowa maszyn. Sztuczna inteligencja wykorzystuje algorytmy, heurystykę, dopasowanie do wzorca, reguły, głębokie uczenie i przetwarzanie kognitywne do szacowania wniosków. Dzięki zdolności analizowania złożonych danych medycznych sztuczna inteligencja może znaleźć zastosowanie w diagnostyce, a także leczeniu i przewidywaniu efektów wielu chorób. Niniejszy artykuł wskazuje, jak ważna jest sztuczna inteligencja w systemie ochrony zdrowia, a także w życiu codziennym. Techniki AI można zastosować w prawie każdej dziedzinie medycyny i każdej sferze życia. Sztuczna inteligencja może wspomóc te obszary, w których jest mniej specjalistów ochrony zdrowia. Uważa się, że w regionach odseparowanych geograficznie od reszty kraju AI mogłaby nawet zastąpić lekarzy. Uzbekistan jest jednym z pierwszych krajów Azji Środkowej, który wprowadza digitalizację z entuzjazmem. Zespół naukowców z Instytutu Medycyny Pediatrycznej w Taszkencie (TPMI) stworzył system sztucznej inteligencji do diagnozowania zapisu fal elektrokardiogramu (EKG) otrzymanego z przenośnego sensora biometrycznego „Bitalino”, aby określić problemy, które mogą pojawić się podczas wprowadzania sztucznej inteligencji do medycyny w Uzbekistanie. Bazując na tym doświadczeniu oraz ogólnej literaturze, można stwierdzić, że głównym problemem hamującym wykorzystanie sztucznej inteligencji w uzbeckiej ochronie zdrowia na skalę masową mogą być dwie kwestie: ogromna ilość danych do przyswojenia oraz kłopoty z zasobami ludzkimi.
    Źródło:
    Health Problems of Civilization; 2020, 14, 4; 314-319
    2353-6942
    2354-0265
    Pojawia się w:
    Health Problems of Civilization
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Możliwości wykorzystania systemów analitycznych w usprawnianiu opieki zdrowotnej
    The possibility of using analytical systems in order to improve the healthcare
    Autorzy:
    Batko, Kornelia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/587214.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Business intelligence
    Healthcare intelligence
    Opieka zdrowotna
    Systemy analityczne
    Analytical systems
    Business intelligence big data
    Healthcare
    Opis:
    Artykuł stanowi jedynie zarys wykorzystania systemów analitycznych, ze szczególnym uwzględnieniem systemów Business Intelligence, w celu wspierania procesu decyzyjnego w organizacjach opieki zdrowotnej. W artykule omówiono istotę systemów analitycznych oraz ich potencjalne zastosowania w sektorze opieki zdrowotnej. Zaprezentowano również wyzwania, jakie stoją przed wdrażaniem tychże rozwiązań, bariery oraz potencjalne korzyści. W celu opisu problemu, rozpatrywanego w opracowaniu, wykorzystano metody: kwerendy bibliograficznej, analizy i syntezy oraz case study.
    The article is only an outline of using Analytical systems, especially Business Intelligence, for supporting decision making process in healthcare organizations. The paper discusses the essence of Healthcare Intelligence solutions and its potential applications. Also challenges of implementation, limitations and benefits were presented in the paper. In order to diagnose the problem, the bibliographic query, analysis, synthesis and case study methods were used.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2017, 316; 18-28
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Gender Difference and Emotional Intelligence in Selected Hospitals - A Study
    Autorzy:
    Sahu, Tapas Lata
    Das, R. P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1192719.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
    Tematy:
    Emotional Intelligence
    Gender Difference
    Male and Female Employees
    Healthcare Organization
    Opis:
    Emotions in humans are subjective conscious experience characterized by psycho-physiological expressions and behavioral reactions. It may act as tool, if positively identified by complementing and enriching job performance but if negatively understood can ruin feelings and be a disaster. Emotions in healthcare organizations are important to be taken care of because in the service exchange process emotions of both the service provider and the receiver are directly involved. Although caring and curing patient by these employees is a professional activity but still, the empathetic and sympathetic behavior shown by these professionals influences their performance and success in hospital industry. Moreover, the behavior shown by these employees in the workplace is often discriminated on the basis of their gender as it influences the performance of health professionals. Based on above backdrop, the objective of the current study is to assess whether there exist difference in emotional intelligence of healthcare employees in hospitals with respect to their gender. A standardized questionnaire was used to conduct the study among 300 employees in hospitals with the help of scale developed by Hyde, Pethe and Dhar (2002). Data was analyzed through SPSS and results indicated that the level of emotional intelligence among females is higher than male employees.
    Źródło:
    World Scientific News; 2016, 59; 1-11
    2392-2192
    Pojawia się w:
    World Scientific News
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The application of big data in the management of healthcare organizations. A review of selected practical solutions
    Zastosowanie big data w zarządzaniu organizacjami służby zdrowia. Przegląd wybranych rozwiązań
    Autorzy:
    Chluski, Andrzej
    Ziora, Leszek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/432061.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    big data
    business analytics
    data mining
    business intelligence
    healthcare organizations
    Opis:
    The goal of the paper is to present the application of big data solutions in the process of organizations’ management especially concerning healthcare subjects. It raises the issue of big data application in multiple areas, including supporting decisions and the improvement of efficiency and efficacy of the whole decision-making process. Big data technologies have manifold advantages for the organizations which implemented it and may be an element which can contribute to the achievement of a competitive advantage of such an organization. The review paper presents the notion of big data solutions with a brief presentation of its architecture and also puts an emphasis on the benefits of its application in healthcare subjects and the management of organizations. It describes the methods and techniques of data processing for the purpose of huge volumes of data analysis. On the basis of the literature review and an analysis of the McKinsey report, the Big Data Executive Survey 2013 report, IBM, Intel research and case studies, it presents selected examples of big data application in healthcare.
    Źródło:
    Informatyka Ekonomiczna; 2015, 1(35); 9-18
    1507-3858
    Pojawia się w:
    Informatyka Ekonomiczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies