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longwoods에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 longwoods 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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Practical Application of AI to Support Medical Event Prediction and Clinician Decision Making

55:09
 
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longwoods에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 longwoods 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.

Artificial Intelligence (AI) can introduce clarity to the clinical journey for the most-challenging diseases and treatment pathways. AI brings power to consume large disparate data sets and transform information into succinct, actionable insights with the power to identify opportunities to reduce avoidable costs, predict medical events, and, ultimately, improve patient care. But developing, implementing, and interpreting to drive actionable results can be challenging without the right data, the right process, and the right actions to be successful. This session will focus on approaches for clinical decision support and identifying opportunities to engage providers with actionable care gaps aligned to best-practice guidelines.

Featuring:
Helen Angus, CEO, AMS Healthcare
Matthew Hackenberg, Associate Product and Strategy Director, AI for Healthcare, IQVIA

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