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Cada día, los especialistas médicos analizan casos clínicos complejos y deben tomar decisiones que pueden afectar negativamente al bienestar de sus pacientes, a los costes de los procedimientos, al precio de los seguros sanitarios y a la reputación de los especialistas y los sistemas médicos implicados, o incluso resultar fatales. La búsqueda de la mejora de los procedimientos sanitarios, especialmente para mitigar los riesgos de eventos adversos, ha sido uno de los grandes retos de nuestro tiempo, y el desarrollo de métodos y sistemas informáticos para ayudar a los especialistas en el proceso…mehr

Produktbeschreibung
Cada día, los especialistas médicos analizan casos clínicos complejos y deben tomar decisiones que pueden afectar negativamente al bienestar de sus pacientes, a los costes de los procedimientos, al precio de los seguros sanitarios y a la reputación de los especialistas y los sistemas médicos implicados, o incluso resultar fatales. La búsqueda de la mejora de los procedimientos sanitarios, especialmente para mitigar los riesgos de eventos adversos, ha sido uno de los grandes retos de nuestro tiempo, y el desarrollo de métodos y sistemas informáticos para ayudar a los especialistas en el proceso de toma de decisiones ha ido creciendo en el mundo científico y empresarial. El objetivo principal de este trabajo fue proponer un modelo de ayuda a la toma de decisiones en casos clínicos considerando el diagnóstico colectivo, con el fin de mitigar los riesgos e incertidumbres a los que se enfrentan los especialistas médicos denominado Anaís. Los resultados obtenidos en los experimentos fueron estadísticamente significativos en cuanto a la aplicabilidad del modelo Anaís para el proceso de mitigación de errores en la toma de decisiones y como herramienta educativa.
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Autorenporträt
Il est titulaire d'un diplôme en informatique de l'université d'État de Paraíba UEPB, d'une maîtrise et d'un doctorat en informatique de l'université fédérale de Campina Grande - UFCG. Il a de l'expérience en informatique et en systèmes d'information, en particulier dans le domaine de l'informatique et de la santé. Il est professeur de recherche et data scientist.