優點
Fitbit 裝置連結可透過公開且標準的方式解決 Fitbit 和其他資料的資料整合挑戰。
提高裝置互通性可以為照護團隊加速取得深入分析結果,藉此協助提高生產力、簡化工作負載及減少疲乏現象。
Fitbit 裝置連結讓醫護人員能輕鬆查看豐富的病患資料,進��步瞭解影響結果的變異性,並提供更個人化的照護服務。
主要功能與特色
預先建構的病患註冊和同意聲明應用程式可為機構提供使用者需要的權限、透明度和順暢的體驗。例如,使用者可以控制要分享哪些資料以及資料的使用方式。
開放原始碼資料連接器可提供自動資料正規化,並整合 Google Cloud BigQuery 以進行進階分析。與 Cloud Healthcare API 搭配使用時,可支援 Open mHealth 等新興標準,以及臨床資料互通性,能用於建立同類群組建構和 AI 訓練管道。
預先建構的 Looker 互動式視覺化資訊主頁可輕鬆用於不同的臨床設定和用途,也能更快取得深入分析結果。
使用 AutoML Tables 直接在 BigQuery 中建構進階模型,或是利用 Google 所採用的 Vertex AI,在建構自訂模型時將程式碼減少 80%。Vertex AI 是由 Google 研究開發的突破性機器學習工具。
使用案例
如果能支援手術前後的病患流程,就可以提高病患的參與度,並獲得更成功的結果。然而,許多機構無法全盤瞭解病患健康狀態。
Fitbit 可追蹤多項重要行為指標,包括活動層級、睡眠、體重和壓力,並讓照護團隊查看資料和最新深入分析,協助照護人員瞭解病患在醫院以外的環境發生什麼變化。
宣導健康行為有助於改善患有慢性疾病的病患狀況。
進一步掌握生活方式因素對疾病指標的影響,就能讓機構提供更個人化的照護和工具,協助以健康的方式改變生活。
重視預防性照護,協助妥善管理社區健康成果。
Fitbit 使用者可與合作夥伴分享資料,提供預防及管理慢性疾病或重大疾病的生活方式轉變計畫。
臨床試驗需要豐富的病患資料。醫師辦公室的集合會擷取參與者資料某個時間點的快照,而且不會考量每日生活方式變數。
Fitbit 透過長期生活方式資料中的新洞察資料,讓臨床試驗的端點更加豐富,並改善病患的續留成效和研究通訊協定法規遵循。
解決醫療保健不均是醫療服務生態系統的首要任務。分析各種資料集,例如受眾特徵、社會衛生因素 (SDOH) 和 Fitbit 資料,有機會為機構和研究人員提供有關族群間存在差異的最新資訊。
定價
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