Große Daten (FS-09)

WIR MÜSSEN ÜBER DATEN REDEN

Khan K1, Untere2, Jannenga H3, Walton A41Die Universität von British Columbia, Vancouver, Kanada, 2Physiopedia, London, Vereinigtes Königreich, 3WebPT, Phoenix, USA, 4Connect Helath, Newcastle, Vereinigtes Königreich Lernziele: 1. Beschreiben, was „Big Data“ und künstliche Intelligenz sind (und nicht sind) und wie Best-Practice-Organisationen Big Data bereits nutzen, um die klinische Praxis voranzubringen. 2. Diskutieren Sie, wie Big Data die Zukunft des globalen Physiotherapieberufs beeinflussen wird und welche Rolle Sie dabei spielen werden. 3. Besser in der Lage sein, Entscheidungen über die Nutzung von Big Data in Ihrem beruflichen Kontext zu treffen. Beschreibung: Lernziel 1: Beschreiben Sie, was „Big Data“ und künstliche Intelligenz sind (und nicht sind) und wie Best-Practice-Organisationen Big Data bereits nutzen, um die klinische Praxis voranzubringen.
Lernziel 2: Diskutieren Sie, wie Big Data die Zukunft des globalen Physiotherapieberufs beeinflussen wird und welche Rolle Sie dabei spielen werden.
Lernziel 3: Sie sind besser in der Lage, Entscheidungen über die Nutzung von Big Data in Ihrem beruflichen Kontext zu treffen.
Beschreibung: In einer neuen Welt der personalisierten Medizin werden aktuelle Forschungsmethoden mit den Informationsbedürfnissen von Patienten, Ärzten, Managern, Forschern und Entscheidungsträgern im Gesundheitsbereich nicht Schritt halten können. Big Data ist bereits ein Motor für die Wissensgenerierung, der unerfüllte Informationsbedürfnisse adressieren kann [1]. Künstliche Intelligenz ist bereits da. Es heute zu ignorieren, ist wie das Internet in den 2000er Jahren zu ignorieren. Im Gesundheitswesen ist das Sammeln von Daten einfach; Damit Daten nützlich sind, müssen sie in geeigneter Form gesammelt, analysiert, geschickt interpretiert und entsprechend gehandelt werden.
Die Rolle von Big Data in Medizin und Physiotherapie besteht darin, detailliertere Gesundheitsprofile und effektive Vorhersagemodelle für einzelne Patienten zu erstellen, damit wir Krankheiten besser diagnostizieren und behandeln können [2]. Es kann dazu beitragen, den Wert unserer Praktiken innerhalb des Gesundheitssystems zu beweisen (und diejenigen zu widerlegen, die nicht wirksam sind). Kosten-, klinische und Zufriedenheitsdaten liefern alle objektive Informationen, die die Ausbildung lenken, die Praxis und die Ergebnisse verbessern, Perspektiven ändern und die Bemühungen um Pro-Physiotherapie unterstützen können. Das Sammeln von Ergebnismessungen ist ein weithin akzeptierter Teil der Verbesserung der klinischen Praxis und des Nachweises des Wertes; Während dieses Symposiums werden zwei Best-Practice-Beispiele untersucht. Es gibt auch viele andere Formen von Big Data [3], die noch nicht vollständig genutzt werden, und wir werden Beispiele vorstellen, darunter einige aus Kontexten mit niedrigem Einkommen. Das Konzept des Datenaustauschs und des Sammelns eines globalen Pools klinischer Ergebnisdaten unter Verwendung weithin anerkannter standardisierter Maßnahmen zum Nachweis und zur Steigerung des Wertes unseres globalen Berufs wird diskutiert. Künstliche Intelligenz inklusive maschinellem Lernen wird bereits in der Physiotherapie eingesetzt. Wir zeigen Beispiele auf und geben Einblick in kurzfristige Zukunftschancen.
Während wir damit beschäftigt sind, Daten zu sammeln und zu analysieren, um unseren Platz im Gesundheitssystem zu untermauern, dürfen wir nicht zulassen, dass diese Technologien, einschließlich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die Zukunft des Berufs bestimmen. Die Einbeziehung von Big Data und Analysen der nächsten Generation in die Physiotherapieforschung und -praxis erfordert nicht nur neue Datenquellen, sondern auch neue Denkweisen, Schulungen und Werkzeuge [1]. Dieses Symposium zielt darauf ab, Gespräche zwischen Klinikern, Managern, Forschern und Gesundheitspolitikern anzuregen, um letztendlich den globalen Physiotherapieberuf in einem zunehmend datenreichen Gesundheitssystem zu stärken.
Implikationen / Schlussfolgerungen: Die Erfassung und effektive Nutzung riesiger Datenmengen ist ein heißes Thema in der Informatik, und es gibt viele Bemühungen von großen Akteuren wie IBM, diese Ansätze im Gesundheitswesen anzuwenden. Der Berufsstand der Physiotherapie muss erkennen, dass auch er proaktiv sein und diese Entwicklungen nutzen muss, um die Praxis zu verbessern und auch die wichtige Rolle des Berufs innerhalb des Gesundheitssystems zu belegen. Dieses Symposium zielt darauf ab, die wichtigen Themen, die auf dem Spiel stehen, und einige der damit verbundenen Aktivitäten, die bereits stattfinden, hervorzuheben und Diskussionen über den weiteren Weg anzuregen. Implikationen/Schlussfolgerungen: Das Sammeln und die effektive Nutzung riesiger Datenmengen ist ein heißes Thema in der Computerdisziplin, und es gibt viele Bemühungen von großen Akteuren wie IBM, diese Ansätze im Gesundheitswesen anzuwenden. Der Berufsstand der Physiotherapie muss erkennen, dass auch er proaktiv sein und diese Entwicklungen nutzen muss, um die Praxis zu verbessern und auch die wichtige Rolle des Berufs innerhalb des Gesundheitssystems zu belegen. Dieses Symposium zielt darauf ab, die wichtigen Themen, die auf dem Spiel stehen, und einige der damit verbundenen Aktivitäten, die bereits stattfinden, hervorzuheben und Diskussionen über den weiteren Weg anzuregen. Schlüsselwörter: 1. Big Data 2. Klinische Daten 3. Künstliche Intelligenz Funding Acknowledgements: N/A

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