Google Cloud에서 연결된 Fitbit 데이터로 환자를 보다 전체적으로 파악할 수 있습니다.
환자 등록 및 동의 간소화
데이터 상호 운용성 지원
더욱 빠르게 유용한 정보 도출
이점
Fitbit 기기 연결은 개방형 표준 기반 방식으로 Fitbit 및 기타 데이터에 대한 데이터 통합 문제를 해결할 수 있습니다.
기기 상호 운용성이 향상되면 의료팀이 유용한 정보를 더 빠르게 얻어 생산성을 높이고 워크로드와 번아웃을 줄일 수 있습니다.
Fitbit 기기 연결은 풍부한 환자 데이터에 대한 가시성을 의료 생태계에 지원하여 결과의 가변성을 더 잘 이해하고 맞춤화된 진료를 제공하도록 도와줍니다.
주요 특징
조직에서 사전 빌드된 환자 등록 및 동의 앱을 통해 사용자가 원하는 권한, 투명성, 원활한 환경을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 자신이 공유하는 데이터와 데이터가 사용되는 방식을 관리할 수 있습니다.
고급 데이터 분석을 위해 자동화된 데이터 정규화 및 Google Cloud BigQuery와의 통합을 제공하는 오픈소스 데이터 커넥터입니다. Open mHealth와 같은 새로운 표준을 지원하고 동질 집단 빌드 및 AI 학습 파이프라인에 Cloud Healthcare API와 함께 사용할 경우 임상 데이터와의 상호 운용성을 사용할 수 있습니다.
사전 빌드된 Looker 대화형 시각화 대시보드는 다양한 임상 설정과 사용 사례에 맞게 간편하게 맞춤설정하여 유용한 정보를 더 빠르게 제공할 수 있습니다.
AutoML Tables를 사용하여 BigQuery에서 직접 고급 모델을 빌드하거나 Google 연구팀이 개발하여 Google에서 사용하는 획기적인 ML 도구인 Vertex AI를 사용하여 80% 적은 코드 줄로 커스텀 모델을 빌드할 수 있습니다.
사용 사례
수술 전후 환자 여정을 지원하면 환자 참여도가 개선되고 보다 성공적인 치료 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 환자에 대한 종합적인 관점이 부족한 조직이 많습니다.
Fitbit은 활동 수준, 수면, 몸무게, 스트레스 등 관심 있는 여러 행동 측정항목을 모니터링하며 병원 외부에 있는 환자 상태에 대한 가시성과 새로운 정보를 의료팀에 제공할 수 있습니다.
건강한 행동을 장려하면 만성 질환을 앓고 있는 환자의 치료 결과를 개선할 수 있습니다.
라이프스타일이 질병 지표에 미치는 영향을 보다 정확하게 이해하면 조직에서 라이프스타일의 건강한 변화를 돕는 맞춤 치료와 도구를 제공할 수 있습니다.
예방 치료에 집중하면 지역 사회의 건강을 효율적으로 관리할 수 있습니다.
Fitbit 사용자가 만성 질환 또는 급성 질환의 예방과 관리 모두를 목표로 하는 라이프스타일 행동 변화 프로그램을 제공하는 파트너와 데이터를 공유할 수 있습니다.
임상 시험은 풍부한 환자 데이터에 달려 있습니다. 의사 사무실의 컬렉션은 특정 시점의 참여자 데이터에 대한 스냅샷을 캡처하며 일일 라이프스타일의 변수를 고려하지 않습니다.
Fitbit은 종적 라이프스타일 데이터에서 얻은 새로운 통계로 임상 시험 엔드포인트를 풍성하게 할 수 있으며 환자 유지율과 연구 프로토콜 준수를 개선할 수 있습니다.
의료 격차를 해결하는 일은 의료 생태계 전반의 우선순위입니다. 인구통계, SDOH(social determinants of health), Fitbit 데이터와 같은 다양한 데이터 세트를 분석하면 조직 및 연구원이 인구에 존재하는 불균형에 관한 새로운 통계를 얻을 수 있습니다.
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