Desmitificación de los macrodatos y el aprendizaje automático para la atención sanitaria

Opiniones de los lectores

Las reseñas destacan el libro 'Demystifying Big Data and Machine Learning for Healthcare' como un recurso valioso tanto para los recién llegados como para los profesionales experimentados en el campo de la analítica sanitaria. Explica con eficacia conceptos complejos a través de una redacción clara y estudios de casos reales, lo que lo convierte en una lectura recomendada para quienes se dedican al big data y el aprendizaje automático en la sanidad. Sin embargo, algunas críticas apuntan a la falta de profundidad en ciertas áreas y al precio relativamente elevado del libro.

⬤ Proporciona una introducción completa a los macrodatos y el aprendizaje automático en la atención sanitaria.
⬤ Utiliza un lenguaje claro para explicar temas complejos.
⬤ Incluye detallados estudios de casos reales que ilustran aplicaciones prácticas.
⬤ Ayuda a desmitificar los conceptos para principiantes y no expertos.
⬤ Recurso valioso para profesionales que buscan mejorar su comprensión de la analítica de datos sanitarios.

⬤ Algunas reseñas mencionan falta de profundidad y detalles en ciertos temas.
⬤ Críticas por contener elementos que parecen meros artículos académicos.
⬤ Los marcos propietarios que se discuten no se explican o referencian completamente.
⬤ Algunos críticos consideran que el libro es caro, aunque muchos opinan que ofrece una buena relación calidad-precio.

(basado en 12 opiniones de lectores)

Título original:

Demystifying Big Data and Machine Learning for Healthcare

Contenido del libro:

La transformación de la sanidad nos obliga a buscar continuamente nuevas y mejores formas de gestionar la información, tanto dentro como fuera de la organización. Cada vez más, la capacidad de obtener y poner en práctica nuevos conocimientos de manera eficiente como un subproducto de las operaciones diarias de una organización se está convirtiendo en vital para la capacidad de los hospitales y sistemas de salud para sobrevivir y prosperar. Uno de los retos más antiguos de la informática sanitaria ha sido la capacidad de hacer frente a la enorme variedad y volumen de datos sanitarios dispares y la creciente necesidad de obtener veracidad y valor de ellos.

Demystifying Big Data and Machine Learning for Healthcare investiga cómo las organizaciones sanitarias pueden aprovechar este tapiz de big data para descubrir nuevos valores empresariales, casos de uso y conocimientos, así como el modo en que los big data pueden entretejerse con la inteligencia empresarial y los esfuerzos analíticos preexistentes. Este libro se centra en enseñarle cómo:

⬤ Desarrollar las habilidades necesarias para identificar y derribar los mitos del big data.

⬤ Convertirse en un experto en separar el bombo de la realidad.

⬤ Comprender las "V" que importan en la asistencia sanitaria y por qué.

⬤ Armonizar las 4 C's entre big data y little data.

⬤ Elegir la fiabilidad de los datos antes que su calidad.

⬤ Aprender a aplicar el marco NRF.

⬤ Dominar el aprendizaje automático aplicado a la atención sanitaria.

⬤ Realizar una visita guiada de algoritmos de aprendizaje.

⬤ Reconocer y estar preparado para el futuro de la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria a través de las mejores prácticas, bucles de retroalimentación y agentes contextualmente inteligentes (CIA).

La variedad de datos en la atención sanitaria abarca múltiples flujos de trabajo empresariales, formatos (estructurados, no estructurados y semiestructurados), integración en el punto de atención/necesidad e integración con el conocimiento existente. Para hacer frente a estas realidades, los autores proponen nuevos enfoques para crear una organización de aprendizaje impulsada por el conocimiento basada en estrategias, métodos y tecnologías nuevos y existentes. Este libro abordará los retos que la informática sanitaria tiene planteados desde hace tiempo y ofrecerá recomendaciones pragmáticas para afrontarlos.