A MED-P célja a krónikus, onkológiai, degeneratív és ritka betegségek diagnosztizálásának, kezelésének és kutatásának javítása, valamint a rendszerrel való első érintkezés során, akár vészhelyzetek, akár áramláskezelés esetén; a személyre szabott orvoslás új BigData eszközökkel._x000D_ Az egészségügyi szolgáltatásokat olyan eszközökkel látják el, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy az egyes betegek egyéni jellemzőihez és igényeihez igazodó egészségügyi döntéseket hozzanak. Ehhez figyelembe vesszük a klinikai, kóros, képi, prognosztikai és prediktív változókat; csakúgy, mint más nem klinikai és az egészségügyi rendszeren kívül elérhető (életstílus, a kezeléshez való ragaszkodás stb.)_x000D_ A megoldás(ok) különböző forrásokból származó adatokat integrálnak, és megkönnyítik azok elemzését és hasznosítását, lehetővé téve a betegségek kialakulásának mintáinak, terápiás válaszának stb. meghatározását. E betegségek kezelésére kell összpontosítani az egészségügyi ellátás lehetőségének, eredményességének, hatékonyságának, megvalósíthatóságának és fenntarthatóságának kritériumaival._x000D_ Az adott epizód hasznos tudásának végső eredményének elérése érdekében az orvos (SSDC) vagy a betegfelülettel rendelkező gép (a beteg virtuális asszisztense a diagnózis, az egyszerű kezelés, a jelentések kiterjesztése és a személyre szabott egészség előmozdítása független projektben); lesz:_x000D_ A nagy mennyiségű adat kezelése és kezelése._x000D_ Analytics (szövegbányászat, adatbányászat, statisztikai, prediktív és leíró modellek)._x000D_ Nyílt adatok._x000D_ A D._x000D_ Keresőmotorok klinikai minőségi értékelése._x000D_ A nagy adathalmazok interoperabilitása és biztonsága az egészségügyi és kutatási adattárakban._x000D_Gépi tanulás „Machine Learning” és prediktív modellek._x000D_ Prognoses a klinikai útvonalak hasonlóságán keresztül._x000D_ Összesítse az orvosi bizonyítékokat a döntéselmélet segítségével._x000D_ A többszintű és többszintű betegmodellezés telepítése._x000D_ A betegek multi-kritikus rétegzése._x000D_ A kezelés korai és mennyiségi értékelése._x000D_ Referenciák lekérdezése absztrakciók révén.
