Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 2
 Görüntüleme 37
 İndirme 16
Büyük Veri ve Sağlık Hizmetlerinde Büyük Veri İşleme Araçları
2021
Dergi:  
Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi
Yazar:  
Özet:

Sağlık hizmetlerinde büyük veri; hastane, doktorlar, hasta ve tıbbi süreçlerin bir bütünüdür. Karmaşıktır ve bu verilerin geleneksel veri analitiği araçları kullanılarak analiz edilmesi oldukça zordur. Sağlık hizmetleri, finansal etüdler, sağlık teknolojileri, sosyal faktörler ve örgütsel süreçler ile ilgili çok disiplinli bir bilimsel araştırma alanı sağlamaktadır. Büyük verinin yardımıyla, büyük miktarda veri depolanabilmekte ve teşhis için etkin bir şekilde kullanılabilmektedir. Ayrıca bu gelişen teknolojilerle hastalıkların uygun tedavisi de izlenebilmektedir. Araştırmacılar sağlık hizmetlerindeki büyük hacimli veriyi inceleyerek yeni model ve eğilimleri bulmaktadırlar. Böylece sağlık hizmetleri maliyetlerini düşürme, sağlık erişimini demokratikleştirme ve insan hayatlarını kurtarma fırsatı sağlamaktadırlar. Son yıllarda, birçok araştırmacı, analitiksel doğruluğu iyileştirmek için sağlık hizmetleri verilerinde büyük veri yaklaşımlarını önermiştir. Sağlık hizmeti verilerinin etkili analizi ve tanımlanması, hastaların durumuna yeni bakış açıları sağlamakta ve en uygun tedavi fırsatlarını önermektedir. Bu makalenin amacı, sağlık kurumlarında ve hizmetlerinde büyük veri analitiğine dayalı karar mekanizmalarını araştırmak, sağlık hizmeti liderlerinin kararlarına yardımcı olabilecek temel büyük veri analizlerini belirlemek ve sağlık hizmetleri boyunca verimliliği artırmak için bazı araçlar sunmaktır.

Anahtar Kelimeler:

Buyuk Veri̇ ve Saglik Hi̇zmetleri̇nde Buyuk Veri̇ İsleme Araclari
2021
Yazar:  
Özet:

Big data in health services is a set of hospitals, doctors, patients and medical processes. It’s complex and it’s quite difficult to analyze these data using traditional data analysis tools. It provides a multidisciplinary field of scientific research related to health services, financial studies, health technologies, social factors and organizational processes. With the help of big data, large amounts of data can be stored and used effectively for diagnosis. In addition, these advanced technologies can also monitor proper treatment of diseases. Researchers find new patterns and trends by studying large-scale data in healthcare services. Thus, they provide the opportunity to reduce health care costs, democratize access to healthcare and save human lives. In recent years, many researchers have suggested big data approaches in healthcare data to improve analytical accuracy. Effective analysis and identification of health care data provides new perspectives on the patient’s condition and recommends the best treatment opportunities. The purpose of this article is to explore the decision-making mechanisms based on big data analysis in health institutions and services, identify the basic big data analysis that can help health care leaders make decisions, and provide some tools to increase efficiency throughout health care services.

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler






2019






Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi

Alan :   Sağlık Bilimleri

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 439
Atıf : 3.499
© 2015-2024 Sobiad Atıf Dizini