Geräteverbindung für Fitbit
Durch verbundene Fitbit-Daten in Google Cloud erhalten Sie einen ganzheitlichen Überblick über Patienten.
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Patientenregistrierung und -einwilligung vereinfachen
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Interoperabilität von Daten aktivieren
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Erstellen von Statistiken beschleunigen
Vorteile
Einen ganzheitlichen Blick auf den Patienten ermöglichen
Device Connect for Fitbit kann Datenherausforderungen für Fitbit und andere Daten mit einem offenen, standardbasierten Ansatz lösen.
Effizienz des Pflegeteams steigern
Durch eine bessere Geräteinteroperabilität können Pflegeteams schneller Informationen gewinnen, um die Produktivität zu steigern, Arbeitslasten zu vereinfachen und Burn-out zu reduzieren.
Bessere Pflege für bessere Ergebnisse
Device Connect for Fitbit ermöglicht das Gesundheitswesen mit Einblick in umfangreiche Patientendaten, um besser zu verstehen, wodurch die Variabilität der Ergebnisse beeinflusst wird, und eine stärker personalisierte Versorgung zu ermöglichen.
Wichtige Features
Google Cloud Device Connect für Fitbit
Registrierungs- und Einwilligungs-App für das Web und für Mobilgeräte
Mit der vordefinierten App für die Patientenregistrierung und -einwilligung können Organisationen ihren Nutzern die Berechtigungen, Transparenz und reibungslose Abläufe bieten, die sie erwarten. Nutzer können zum Beispiel steuern, welche Daten sie freigeben und wie sie verwendet werden.
Fitbit-Daten-Connector
Open-Source-Daten-Connector für die automatisierte Datennormalisierung und -integration in Google Cloud BigQuery für erweiterte Analysen. Kann neue Standards wie Open mHealth unterstützen und die Interoperabilität mit klinischen Daten ermöglichen, wenn er mit der Cloud Healthcare API zum Erstellen von Kohortenerstellung und KI-Trainingspipelines verwendet wird.
Vordefiniertes Analyse-Dashboard
Das vordefinierte interaktive Visualisierungs-Dashboard von Looker lässt sich einfach für verschiedene klinische Einstellungen und Anwendungsfälle anpassen, um schneller Informationen zu gewinnen.
KI- und ML-Tools
Mit AutoML Tables können Sie erweiterte Modelle direkt in BigQuery erstellen. Mit Vertex AI können Sie außerdem benutzerdefinierte Modelle mit 80 % weniger Codezeilen erstellen. – die bahnbrechenden ML-Tools hinter Google, die von Google Research entwickelt wurden.
„Durch die Zusammenarbeit mit Google Cloud können wir unsere Forschungsergebnisse [zur Früherkennung und Prävention von Gefäßerkrankungen] mithilfe von Datenanalysen und KI in einem viel größeren Umfang recherchieren. Dank der neuen Lösung ist es einfacher als je zuvor, die benötigten Informationen zu gewinnen.“
Dr. Ivo van der Bilt, Vorsitzender der Kardiologen, Krankenhaus für Haga
Blogpost lesenAnwendungsfälle
Fitbit-Daten zugänglich, interoperabel und nutzbar machen
Die Unterstützung der Patientinnen und Patienten vor und nach einer Operation kann zu mehr Patienteninteraktionen und besseren Ergebnissen führen. Viele Organisationen haben jedoch keinen ganzheitlichen Blick auf Patienten.
Fitbit zeichnet mehrere relevante Metriken des Verhaltens auf, einschließlich Aktivitätslevel, Schlaf, Gewicht und Stress. So können sie ihren Betreuern und anderen Patienten Einblicke in das Verhalten von Patienten außerhalb des Krankenhauses geben.
Die Förderung eines gesunden Verhaltens kann die Ergebnisse für Patienten mit chronischen Krankheiten verbessern.
Ein besseres Verständnis der Auswirkungen von Lebensstilfaktoren auf Indikatoren für Krankheiten kann es Unternehmen ermöglichen, eine stärker personalisierte Versorgung und Tools bereitzustellen, die einen gesunden Lebensstil erleichtern.
Besseres Management von Gesundheitsergebnissen in der Gemeinde, wobei der Fokus auf der präventiven Pflege liegt
Fitbit-Nutzer können Daten mit Partnern teilen, die Programme zur Änderung des Lebensverhaltens anbieten, die sowohl zur Prävention als auch zur Behandlung chronischer oder akuter Erkrankungen dienen.
Klinische Studien sind auf umfangreiche Patientendaten angewiesen. In einer Arztpraxis wird zu einem beliebigen Zeitpunkt eine Momentaufnahme der Daten des Teilnehmers erfasst. Tagesvariablen des Lifestyles werden dabei nicht berücksichtigt.
Fitbit kann Endpunkte von klinischen Studien mit neuen Erkenntnissen aus Längsschnittdaten anreichern und die Patientenbindung sowie die Einhaltung von Studienprotokollen verbessern.
Die Beseitigung von Ungleichheiten im Gesundheitswesen hat für das gesamte Gesundheitswesen Priorität. Die Analyse verschiedener Datasets, wie z. B. demografische, soziale Determinanten von Gesundheits- und Gesundheitsdaten (SDOH) und Fitbit-Daten, ermöglicht es Organisationen und Forschern, neue Erkenntnisse über Abweichungen zu gewinnen, die möglicherweise in den Bevölkerungsgruppen vorkommen.
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