Health Informatics by Matsushita, Hironobu;

Translating Information into Innovation

Sorozatcím: Translational Systems Sciences; 24;

20% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár EUR 139.09
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

57 687 Ft (54 940 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 20% (cc. 11 537 Ft off)
Kedvezményes ár 46 150 Ft (43 952 Ft + 5% áfa)

57 687 Ft

Beszerezhetőség

Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

A termék adatai:

Kiadás sorszáma 1st ed. 2021
Kiadó Springer Nature Singapore
Megjelenés dátuma 2020. szeptember 15.
Kötetek száma 1 pieces, Book

ISBN 9789811537806
Kötéstípus Keménykötés
Terjedelem174 oldal
Méret 235x155 mm
Súly 454 g
Nyelv angol
Illusztrációk XIV, 174 p. 57 illus., 39 illus. in color. Illustrations, black & white

Kategóriák

Az orvostudomány általános kérdései Közgazdaságtan Menedzsment, vállalatirányítás Vállalkozások általában További könyvek a gazdaság területén További könyvek a számítástechnika területén Az orvostudomány általános kérdései (karitatív célú kampány) Közgazdaságtan (karitatív célú kampány) Menedzsment, vállalatirányítás (karitatív célú kampány) Vállalkozások általában (karitatív célú kampány) További könyvek a gazdaság területén (karitatív célú kampány) További könyvek a számítástechnika területén (karitatív célú kampány)

Hosszú leírás:

This book is the first to approach healthcare informatics from the perspective of innovation. Drawing on the unique pairing of information and innovation, it offers an analysis to help readers rethink information technology, knowledge management, interprofessional collaboration and the generation of wisdom in the context of healthcare.

The concept of “translational” research stems from the medical and health sciences, and features bidirectional and recursive information-generation processes involving bed-to-bench and bench-to-bed approaches. Based partly on this, translational systems science has become a new trend within systems sciences, motivated by the need for practical applications that help people by offering holistic systems solutions for complex ideas.

Today, numerous innovations are emerging in diversified clinical practices, and there has been a remarkable convergence of new technologies in disciplines like genome therapy, immunotherapy, iPS cells, imaging diagnosis, personalized medicine, molecular targeted drugs, surgical robots, and remote nursing. Innovation is also occurring in health management fields, including health records, insurance reimbursement methods, quality control, and safety. In these areas, big data and machine learning are accelerating innovation. Behind these innovations are the creation, sharing, bridging, and translation of data, information, knowledge, and wisdom, and as such health informatics is critical in promoting health innovations.

The book explores the horizons of health informatics, introducing cutting-edge practical cases and theoretical frameworks, including but not limited to fields such as big data, machine learning, drug discovery, interprofessional collaboration, electronic health records, robotics, telenursing, quality improvement, and safety.

Több

Tartalomjegyzék:

Chapter 1. Theoretical Foundations: Informatics and Translational Systems Science.- Chapter 2. Shared Context-in-motion: Translational and Transformational Aspects of Information.- Chapter 3. Triad Translational continuum and Translational Leadership.- Chapter 4. Informatics and Electronic Health Records and Patient Care.- Chapter 5. Inter-Professional Approach to Health Informatics.- Chapter 6. Tele Nursing and Health Informatics.- Chapter 7. Communication Robot in the Care Provision.- Chapter 8. Big Data and Machine Learning: Lessons from Intensive Care Medicine.- Chapter 9. Medicine in the Age of Machine Learning and Artificial Intelligence.- Chapter 10. Data Science to Improve Our Understanding of Health and Disease.- Chapter 11. Big Data and Quality Improvement in Healthcare.- Chapter 12. Application of Machine Learning Methods to Drug Discovery.-Chapter 13. Informatics of Intensive care Patient Database.- Chapter 14. Nursing and Informatics: Fall Prevention Integration by Adjusting for the Risk of Falling with a Propensity Score.- Chapter 15. Nursing and Informatics.- Chapter 16. Academic Support for Effective Drug Development for Drug-resistant Bacteria-effects of Concomitant Drug Use of Clindamycin and Benzoyl Peroxide (BPO) on Propionibacterium acnes.