改善健康结果通过连接数据 斜接的莎拉·科里博士和女巫克劳斯博士讨论研究和工具需要临床医生更好地利用数据,减少目前的电子健康记录供应商输入负担。观察他们在自然语言处理和机器学习如何帮助解决这些难题,预测疾病风险,有助于患者的整体视图记录。 (mailpoet_form id =“4”) 类别 增加访问 改进的护理经验 Cybersecure数据&设备 创建一个学习卫生系统 设计新模型更健康 改善人口健康 专家 档案 2022年6月 2020年4月 2020年3月 2020年2月 2019年7月 2019年4月 2019年2月 2019年1月 2018年11月 2018年10月 2018年9月 2018年8月 2018年7月 2018年6月 2018年5月 2018年4月 2018年3月 2018年2月 2018年1月 2017年10月 专家 AcademyHealth 2018 阿德拉Lucero 艾莉森Dingwall 安德烈奎宁 安妮附近 ARM18 卡洛斯·拉莫斯Gomez-Rejon 卡桑德拉奥 凯茜Petrozzino 克里斯•特谢拉 网络安全 黎明Heisey-Grove 伊莱恩·斯威夫特 詹姆斯·布拉德利 Jaya Tripathi 杰伊·施尼策尔 John Rose 约瑟夫·p·Ditre 朱莉·康诺利 凯瑟琳·费尔德曼 凯利干草 金伯利·沃伦 金正日沃伦 克里斯蒂娜谢里丹 马 马计划 玛吉祖克 马克•麦克莱伦 马克•托马斯 马修博雅 医疗设备 医疗保险 医疗保险优势计划 医疗保险受益人 医疗保险部分C 彭妮追逐 丽贝卡·布鲁诺 山姆说话的人 莎拉·科里 SDOH 社会决定因素 健康问题社会决定因素 苏珊Mbawuike 苏西卡马克 女巫克劳斯