Big Data im Gesundheitswesen
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Questions and Answers

Welche der folgenden Aussagen beschreibt einen wichtigen Aspekt von Big Data im Unternehmenskontext?

  • Der erwartete 'Business Insight' sollte klar definiert werden. (correct)
  • Die Auswahl der Technologien ist der erste Schritt bei der Datenanalyse.
  • Unternehmen sollten sich auf unstrukturierte Daten konzentrieren.
  • Big Data hat keinen Einfluss auf strategische Entscheidungen.

Welche Methode wird nicht in Zusammenhang mit Big Data-Analysen genannt?

  • Prädiktive Analysen
  • Maschinelles Lernen
  • Zufällige Datenverarbeitung (correct)
  • Künstliche Intelligenz

Welche Branche wird im Zusammenhang mit Big Data nicht erwähnt?

  • Soziale Medien
  • Finanzwesen
  • Gesundheitswesen
  • Landwirtschaft (correct)

Wie beeinflusst Big Data die Nutzung von sozialen Medien durch die Nutzer?

<p>Es passt sich an die Nutzerbedürfnisse an. (B)</p> Signup and view all the answers

Was ist eine der wichtigsten Herausforderungen bei der Implementierung einer Big-Data-Lösung?

<p>Die klare Definition eines spezifischen Anwendungsbereichs. (D)</p> Signup and view all the answers

Welche Aussage trifft nicht auf die Rolle von sozialen Medien bei Big Data zu?

<p>Soziale Medien verbessern die Produktivität des Unternehmens. (D)</p> Signup and view all the answers

Was ist eine mögliche Anwendung von Big Data in sozialen Medien?

<p>Analyse von Interaktionen zur Verbesserung der Benutzererfahrung. (A)</p> Signup and view all the answers

Worauf sollten Unternehmen bei der Analyse von Big Data besonders achten?

<p>Klar definierte Use Cases für die Analyse festlegen. (B)</p> Signup and view all the answers

Welche Technologie wird zur prädiktiven Modellierung im Gesundheitswesen eingesetzt?

<p>Künstliche Intelligenz zur Datenanalyse (D)</p> Signup and view all the answers

Wie tragen Fitness-Tracker zur Frühdiagnose von Krankheiten bei?

<p>Durch die permanente Überwachung von Vitalwerten (C)</p> Signup and view all the answers

Welches Symptom der Parkinson-Krankheit kann frühzeitig durch die Apple Watch identifiziert werden?

<p>Veränderungen in der Muskelspannung (B)</p> Signup and view all the answers

Was ist das Ziel der Anwendung "Motor Fluctuations Monitor for Parkinson's Disease"?

<p>Die Erfassung von Krankheitssymptomen (B)</p> Signup and view all the answers

Welche Datenquelle bieten Wearables zur Unterstützung von Wissenschaftlern?

<p>Daten, die über herkömmliche medizinische Studien schwer zu erheben sind (D)</p> Signup and view all the answers

Welches Element ist nicht typisch für die Daten, die von Fitness-Trackern erfasst werden?

<p>Körpertemperatur (D)</p> Signup and view all the answers

Wie können Wearables dazu beitragen, die Medikation von Parkinson-Patienten anzupassen?

<p>Durch die Überwachung von motorischen Leistungen (A)</p> Signup and view all the answers

Welcher Ansatz ist bei der Anwendung der prädiktiven Modellierung in der Gesundheitsversorgung nicht üblich?

<p>Aktive Patientenbehandlungen vor Diagnose (C)</p> Signup and view all the answers

Wie hoch wird die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate im Bereich Big Data im Gesundheitswesen geschätzt?

<p>36 % (B)</p> Signup and view all the answers

Welcher der folgenden Punkte ist kein Vorteil der Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen?

<p>Erhöhung der Patientenzahl (C)</p> Signup and view all the answers

Was wird als eine der Haupt Herausforderungen bei der Nutzung von Big Data in der personalisierten Medizin genannt?

<p>Datenverfügbarkeit und geeignete Analysemethoden (A)</p> Signup and view all the answers

Welche Technologie hat in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte gemacht und unterstützt die Analyse großer Datenmengen im Gesundheitswesen?

<p>Künstliche Intelligenz (B)</p> Signup and view all the answers

Wie können Sensoren in Wearables zur Verbesserung des Gesundheitswesens beitragen?

<p>Durch kontinuierliche Datenerfassung (D)</p> Signup and view all the answers

Welches der folgenden Beispiele gehört zu den Use Cases von Big Data im Gesundheitswesen?

<p>Identifizierung von Kreuzwirkungen von Medikamenten (D)</p> Signup and view all the answers

Welche Technik wird nicht genannt als Teil der Analysemethoden für Big Data im Gesundheitswesen?

<p>Statistische Analyse von Bildern (D)</p> Signup and view all the answers

Was sind einige der Vorteile von Big Data in der Diagnose im Gesundheitswesen?

<p>Erkennung von Krankheiten in einem frühen Stadium (D)</p> Signup and view all the answers

Welcher wesentliche Vorteil besteht für Kunden im Zusammenhang mit der Wartung durch den Gerätehersteller?

<p>Das Betriebsrisiko wird auf den Hersteller übertragen. (D)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Rolle von Big Data im Gesundheitswesen am besten?

<p>Es identifiziert, welche Patienten auf Standardbehandlungen schlecht reagieren. (D)</p> Signup and view all the answers

Was ermöglicht die Einführung von IoT in industriellen Anlagen bezüglich der Wartung?

<p>Es verbessert die Wartungsintervalle durch genauere Vorhersagen. (C)</p> Signup and view all the answers

Warum ist die Modellierung und Vorhersage medizinischer Ereignisse wichtig?

<p>Sie ermöglicht eine schnellere und gezielte Medikamentenentwicklung. (B)</p> Signup and view all the answers

Welche Gefahr besteht, wenn Wartungsintervalle zu spät eingeplant werden?

<p>Längere Ausfallzeiten im Fehlerfall. (A)</p> Signup and view all the answers

Was ist ein Ziel der prognostischen Modellierung im Gesundheitswesen?

<p>Die Identifizierung von Patienten mit hohem Risiko für bestimmte Zustände. (C)</p> Signup and view all the answers

Wie hat sich die Wartung durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen verändert?

<p>Wartungsaufgaben können nun genau vorhergesagt werden. (D)</p> Signup and view all the answers

Wie können personalisierte Behandlungsprotokolle erstellt werden?

<p>Durch die Analyse von Behandlungsprotokollen und Patientenergebnissen. (A)</p> Signup and view all the answers

Was kann passieren, wenn Wartungsintervalle zu häufig eingeplant werden?

<p>Es führt zu unnötigen Stillstandszeiten. (A)</p> Signup and view all the answers

Welche Methode wird nicht beschrieben als eine Anwendung von Big Data im Gesundheitswesen?

<p>Erstellung von Budgetplänen für das Krankenhausmanagement. (A)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Herausforderung bei der Wartungsplanung?

<p>Es ist wichtig, verschiedene Faktoren für die Planung zu berücksichtigen. (B)</p> Signup and view all the answers

Was bleibt oft unklar bezüglich der Patientenreaktion auf Behandlungen?

<p>Warum einige Patienten besser auf Behandlungen ansprechen als andere. (C)</p> Signup and view all the answers

Welche Funktion hat der transparente Preis für den Kunden?

<p>Er ermöglicht eine bessere Planbarkeit der Kosten. (C)</p> Signup and view all the answers

Welches Beispiel wurde gegeben, um vorausschauende Wartung zu verdeutlichen?

<p>Brüche von Spindeln in Fräsmaschinen. (B)</p> Signup and view all the answers

Welches Ergebnis kann durch den Einsatz fortschrittlicher Analysewerkzeuge in der Medizin erzielt werden?

<p>Die Entdeckung versteckter Subpopulationen, die schlecht auf Behandlungen reagieren. (C)</p> Signup and view all the answers

Was ist das Hauptziel einer Journey-to-Crime-Analyse?

<p>Die Schätzung des Wohnorts eines Serientäters. (C)</p> Signup and view all the answers

Wie können neue Patienten bei der Behandlung besser eingestuft werden?

<p>Durch die Analyse ihrer Symptome und Laborwerte im Vergleich zu ähnlichen Patienten. (C)</p> Signup and view all the answers

Wie wird das Journey-to-Crime-Modell bei der Profilierung eines Täters verwendet?

<p>Durch die Berücksichtigung der zurückgelegten Distanz zur Tat. (C)</p> Signup and view all the answers

Welche Rolle spielt Big Data bei der Filmproduktion?

<p>Es hilft bei der Vorhersage des finanziellen Erfolgs eines Films. (B)</p> Signup and view all the answers

Was untersucht das 'Merlin'-System von 20th Century Fox?

<p>Welche Filmszenen das Publikum am meisten ansprechen. (C)</p> Signup and view all the answers

Wie nutzt Netflix die Daten seiner Nutzer?

<p>Um die Sehgewohnheiten für die Content-Optimierung zu analysieren. (B)</p> Signup and view all the answers

Welche Faktoren beeinflussen laut Big Data die Vermarktung eines Films?

<p>Casting-Entscheidungen und Farbauswahl im Marketing. (D)</p> Signup and view all the answers

Welche Menge von Daten hat Netflix Anfang 2021 zu seinen Nutzern gesammelt?

<p>Über 200 Millionen Nutzer. (B)</p> Signup and view all the answers

Welche Art von Analysen wird für die Content-Optimierung bei Netflix durchgeführt?

<p>Analyse der Sehgewohnheiten der Nutzer. (C)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Business Insights

Der Prozess, geschäftsrelevante Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen.

Use Case

Ein klar definierter Problem- oder Anwendungsbereich, der mit Big-Data-Analysen gelöst oder optimiert werden soll.

Social Media Analytics

Der Einsatz von Big-Data-Analysen, um Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und die Online-Erfahrung zu verbessern.

Social Media Monitoring

Die Sammlung und Analyse von Daten aus sozialen Medien, um Trends, Meinungen und Kundenverhalten zu verstehen.

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Prädiktive Analyse

Die Analyse von Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

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Maschinelles Lernen

Einsatz von Algorithmen, um aus Daten zu lernen und Probleme zu lösen.

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Künstliche Intelligenz

Die Entwicklung von intelligenten Systemen, die ähnlich wie Menschen denken und lernen.

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Unstrukturierte Daten

Daten, die in verschiedenen Formaten vorliegen, z.B. Text, Bilder, Videos und Audiodateien.

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Journey-to-Crime-Analyse

Ein Verfahren, das die Wahrscheinlichkeit des Aufenthaltsorts eines Serienverbrechers mithilfe von Daten aus vergangenen Straftaten berechnet.

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Pufferzone

Die wahrscheinlichste Zone rund um den Wohnort eines Täters, in der er seine Straftaten begeht.

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Aktivitäts-Knotenpunkte

Verhaltensmuster, die ein Täter bei der Begehung von Straftaten zeigt, wie z. B. die Entfernung zu einem Tatort.

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Merlin-System

Ein System, das mit Hilfe von maschinellem Lernen analysiert, welche Filmszenen bei einer bestimmten Zielgruppe am besten ankommen.

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Vorhersage von Filmerfolg

Analyse von Daten, um die Wahrscheinlichkeit des Erfolges eines Films vorherzusagen.

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Content-Optimierung

Durch die Analyse von Nutzerdaten können Inhalte optimiert werden, um den Zuschauern zu gefallen.

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Netflix

Die größte Plattform zum Streamen von Videos.

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Sehgewohnheiten

Die Sammlung von Daten über das Verhalten der Nutzer auf einer Plattform, wie z. B. ihre Sehhgewohnheiten.

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Big Data im Gesundheitswesen

Große Datenmengen im Gesundheitswesen können helfen, Krankheiten besser zu verstehen und Behandlungen zu optimieren.

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Personaliserte Medizin

Personaliserte Medizin nutzt Big Data, um individuelle Behandlungspläne zu erstellen, basierend auf den Merkmalen des Patienten.

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Identifizierung von Subpopulationen

Durch die Analyse von Daten aus vielen Patienten können neue Risikogruppen identifiziert werden, die von Standardbehandlungen nicht profitieren.

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Gezielte Medikamentenentwicklung

Durch das Verständnis der Reaktion auf Behandlungen können neue Medikamente effektiver entwickelt und klinische Studien optimiert werden.

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Prognostische Modellierung

Modelle, die zukünftige Ereignisse im Gesundheitswesen vorhersagen, z.B. Krankheitsrisiken, Krankheitsverläufe und Behandlungsergebnisse.

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Klinische Entscheidungsfindung

Diese Modelle helfen Ärzten bei der Entscheidungsfindung und verbessern die Qualität der Patientenversorgung.

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Vorhersage von Krankheitsausbreitung

Big Data kann genutzt werden, um die Ausbreitung von Krankheiten vorherzusagen und Strategien zur Eindämmung zu entwickeln.

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Analyse von Behandlungsprotokollen

Durch die Analyse von Behandlungsdaten können erfolgreiche Muster und Subpopulationen identifiziert werden.

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Datenlieferanten im Gesundheitswesen

Große Datenmengen, die aus verschiedenen Quellen im Gesundheitswesen stammen, wie zum Beispiel elektronische Gesundheitsakten oder Wearables.

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Datengesteuerte, personalisierte Medizin

Die Verwendung von Big Data, Genomik und anderen Diagnoseverfahren, um die Behandlung auf den individuellen Patienten abzustimmen.

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Herausforderungen der datengesteuerten, personalisierten Medizin

Die Verfügbarkeit von großen Datenmengen und geeigneten Analysemethoden sind entscheidend für den Erfolg datengesteuerter personalisierter Medizin.

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Technische Möglichkeiten für die Analyse von Big Data im Gesundheitswesen

Die Verfügbarkeit von neuen Datenquellen und Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen die effektive Auswertung großer Datenmengen.

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Bedeutung von kleinen Verbesserungen in der Behandlung

Auch kleine Verbesserungen in Behandlungsmethoden können durch Big Data für große Personengruppen mit schweren Krankheiten einen großen Unterschied machen.

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Diagnose und Prävention durch Big Data

Big Data im Gesundheitswesen kann dazu beitragen, Krankheiten in einem frühen Stadium zu erkennen, medizinische Notfälle frühzeitig zu erkennen, präventive Pflege zu ermöglichen und Suizid und Selbstverletzung zu verhindern.

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Personalisierte Behandlung und Medikamentenentwicklung durch Big Data

Big Data im Gesundheitswesen bietet die Möglichkeit, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen, Medikamentenpläne zu optimieren, individualisierte Therapien zu entwickeln und Wirkstoffe gezielt herzustellen.

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Wearables

Wearables wie Fitness-Tracker, Smartwatches und Herzfrequenzmesser, die Sensoren zur Erfassung von Bewegung, Herzfrequenz und anderen Vitaldaten nutzen.

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Früherkennung durch Wearables

Die Verwendung von Daten aus Wearables, um Veränderungen im Verhalten oder in Vitaldaten zu erkennen, die auf eine Krankheit hindeuten könnten.

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Parkinson-Krankheit

Die Parkinson-Krankheit ist eine neurologische Erkrankung, die zu Bewegungsstörungen führt.

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Früherkennung von Parkinson durch Bewegungsmuster

Die Analyse von Bewegungsmustern, die durch Wearables erfasst werden, um auf frühzeitige Symptome der Parkinson-Krankheit hinzuweisen.

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Bewegungsänderungen bei Parkinson

Die Veränderungen in der Muskelspannung, die bei Parkinson auftreten und sich in der Trittfrequenz und Kraft beim Gehen zeigen.

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MM4PD (Motor Fluctuations Monitor for Parkinson's Disease)

Eine App für die Apple Watch, die die Ruhetremor und andere Parameter bei Parkinson-Patienten überwacht.

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Überwachung und Behandlung mit MM4PD

Die Überwachung von Parkinson-Patienten durch die App MM4PD ermöglicht eine frühzeitige Diagnose und individuelle Anpassung der Medikamente.

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Frühzeitige Erkennung durch MM4PD

Die Analyse der Bewegungsmuster von Parkinson-Patienten durch MM4PD kann bereits zu einem Zeitpunkt erfolgen, an dem der Patient noch keine motorischen Beeinträchtigungen wahrnimmt.

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Wartungs-Service

Ein Service-Modell, bei dem der Gerätehersteller die Verantwortung für die Wartung des Produkts übernimmt und den Kunden vor Betriebskosten schützt.

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Stillstandskosten

Der hohe Kostenaufwand, der durch den Stillstand einer großen Produktionsanlage entsteht.

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Vorausschauende Wartung

Die Optimierung von Wartungsintervallen, um die Verfügbarkeit von Maschinen zu maximieren und unnötige Kosten zu minimieren.

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Zu häufige Wartung

Wartung, die zu früh durchgeführt wird und zu unnötigen Stillstandszeiten und dem Austausch von funktionierenden Teilen führt.

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Zu späte Wartung

Wartung, die zu spät durchgeführt wird und zu höheren Reparaturkosten und möglichen Schäden an weiteren Maschinenkomponenten führt.

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Industrial Internet of Things (IoT)

Ein Netzwerk von vernetzten Geräten, die Daten sammeln und austauschen, um Maschinen zu überwachen und betriebliche Prozesse zu optimieren.

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Predictive Maintenance

Software und Techniken zur Vorhersage von Wartungseingriffen und zur Optimierung der Maschinenverfügbarkeit.

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Big Data in der vorausschauenden Wartung

Die Verwendung von großen Datenmengen (Big Data) und maschinellen Lernalgorithmen, um prädiktive Wartungstools zu verbessern.

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Study Notes

Big Data im Gesundheitswesen

  • Big Data-Analysen helfen, Leben zu retten, Kosten zu senken und Prozesse zu optimieren im Gesundheitswesen.
  • Datenquellen sind u.a. elektronische Patientendokumente und Wearables (Smartphones, Smartwatches).
  • Vorteile von Big Data-Analysen im Gesundheitswesen:
    • Frühe Diagnose von Krankheiten
    • Frühzeitige Erkennung von Notfällen
    • Präventive Gesundheitsfürsorge
    • Prävention von Suizid und Selbstverletzungen
    • Personalisierte Behandlungspläne
    • Präzisere Medikationsplanung
    • Individualisierte Therapien
    • Erforschung von Wirkungsweisen von Medikamenten
    • Herausfinden von Wechselwirkungen
    • Vorhersage von Krankheitsverläufen
    • Risikovorhersagen für Behandlungsmethoden
    • Verbesserung von Behandlungsalternativen

Personalisierte Medizin

  • Personalisierte Medizin ist ein Forschungsgebiet, welches Big Data, Genomik und andere Diagnostik-Methoden verbindet.
  • Herausforderungen: Datensammlung auf breiter Front und geeignete Analysemethoden, sind die bestehenden Probleme
  • Möglichkeit zur Steigerung des Verständnisses von Krankheiten
  • Daten von Patienten könnten analysiert werden, um Behandlungspläne zu personalisieren und Behandlungergebnisse vorherzusagen.

Social Media Analysen

  • Social Media Analyse ermöglicht Unternehmen, Nachfrageprognosen zu erstellen und Nachfragetreiber zu identifizieren.
  • Maschinelles Lernen kann helfen, die Faktoren für Umsatz und individuelle Merkmale zu bestimmen.
  • Kundensegmente können durch Social Media Analysen identifiziert werden (z.B. durch Likes).
  • Marketing-Maßnahmen können feingranularer geplant werden.
  • Zusätzliche Analyse für die Kombination von Social Media Daten aus verschiedenen Plattformen ist möglich und kann relevante Zusammenhänge aufzeigen.

Nutzung von Social Media

  • Social Media Analyse ermöglicht präzise Prognosen von Nachfrage und Kaufverhalten.
  • Historische Daten mit saisonalen oder einmaligen Einflüssen können wichtige Informationen liefern (z.B. erhöhte Nachfrage nach Elektrofahrrädern in Zeiten der Corona-Pandemie).
  • Datengestützte Prognosen, die jahresveränderliche Wachstumsraten berücksichtigen können helfen zukünftige Trends des Kaufverhaltens vorherzusagen.
  • Sentiment-Analyse (Analyse der Meinungen und Einstellungen von Nutzern) kann wichtige Informationen über die kurz- und mittelfristige Nachfrage liefern.
  • Social Media Daten sind hilfreich um die Nachfrage nach Produkten zu analysieren.

Big Data in Gesundheitswesen - Modellierung und Vorhersage

  • Big Data und prädiktive Analysen helfen bei der Entscheidungsfindung von Fachleuten im Gesundheitswesen.
  • Prognostische Modelle können zukünftige Ergebnisse von Krankheiten oder Behandlungen vorhersagen.
  • Vorhersage der Verbreitung von Krankheiten in der Bevölkerung ist möglich.
  • Beispiele: Prognostizierung von Diabetes, Überleben nach einer Reanimation, Verbreitung von COVID-19.

Früherkennung von Symptomen

  • Wearables (z.B. Fitness-Tracker, Smartwatches) ermöglichen die kontinuierliche Beobachtung von Vitalwerten und können Auffälligkeiten erkennen.
  • Früherkennung von Krankheiten wie Parkinson, durch die Analyse von Bewegungsdaten mit Wearables ist möglich
  • Beispiele: Früherkennung von Parkinson durch die App MM4PD.

Internet of Things (IoT)

  • Durch die Konnektivität von Geräten entsteht ein Netzwerk.
  • Analyse von Daten ermöglicht neue Geschäftsmodelle (Product-as-a-Service).
  • Beispiele: Nutzung von Daten aus IoT-Geräten zur Prognose von Wartungsbedarf von Maschinen.

Verbrechensbekämpfung (Predictive Policing)

  • Datenanalysen helfen, Verbrechensmuster zu erkennen.
  • Beispiele: Nutzung vorhandener Daten von Verbrechen für zukünftige Prognosen über Verbrechensorte und -zeit.

Verbesserungen von Zuschauererlebnissen

  • Zuschauerdaten werden analysiert um Informationen über den Film und die Szene bereitzustellen.
  • Beispiele für Informationen: Wer ist in der Szener beteiligt, Hintergrundfakten zum Film, etc.

Kundensegmentierung und optimale Preisbildung

  • Marken und Unternehmen können optimalen Preise ermitteln durch die Analyse von Faktoren wie Verfügbarkeit, Marktwettbewerb und Kundenwert.
  • Personalisierte Preisgestaltung z.B. für verschiedene Kundensegmente ist möglich.
  • Beispiele: Anpassung der Preisgestaltung für verschiedene Kundenbedürfnisse und Saisonalitäten.

Banken und Finanzbranche

  • Digitale Instrumente, Maschinelles Lernen, und Big Data veränderten die Arbeitsweise großer Unternehmen
  • Beispiele: Robo-Advisor, automatisierte Anlage-Strategien.

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Big Data in der Praxis PDF

Description

Erfahren Sie, wie Big Data-Analysen im Gesundheitswesen eingesetzt werden, um Leben zu retten und Kosten zu senken. Lernen Sie die Vorteile wie frühzeitige Krankheitsdiagnose, personalisierte Behandlungspläne und präventive Gesundheitsfürsorge kennen.

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