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Device Connect for Fitbit

通过 Google Cloud 上连接的 Fitbit 数据更全面地了解患者。

  • 简化患者注册和同意流程

  • 实现数据互操作性

  • 缩短数据分析时间

Fitbit 和 Google Cloud 徽标

优势

可以更全面地了解患者

Device Connect for Fitbit 可以通过基于标准的开放式方法解决 Fitbit 和其他数据的数据集成难题。

帮助提高护理团队效率

更好的设备互操作性可以加快护理团队的数据分析速度,帮助他们提高工作效率、减轻工作负担并减少倦怠。

支持更具个性化的护理,以取得更理想的成效

Device Connect for Fitbit 使医疗保健生态系统能够查看丰富的患者数据,以更好地了解导致结果变化的原因,并帮助提供更具个性化的护理服务。

主要特性

Google Cloud 的 Device Connect for Fitbit

预构建的患者注册和同意应用可帮助组织向用户提供其希望获得的权限、透明度和顺畅体验。例如,用户可以控制共享哪些数据以及如何使用这些数据。

Fitbit 数据连接器

开源数据连接器可提供自动数据标准化以及与 Google Cloud BigQuery 的集成,以进行高级分析。可以支持 Open mHealth 等新标准;当与 Cloud Healthcare API 搭配使用时,可支持临床数据互操作性,以用于同类群组构建和 AI 训练流水线。

预构建的分析信息中心

预构建的 Looker 交互式可视化信息中心可以针对不同的临床设置和使用场景轻松进行自定义,从而更快地获得数据分析。

AI 和机器学习工具

使用 AutoML Tables 直接从 BigQuery 构建高级模型,或者使用 Vertex AI 构建代码行减少 80% 的自定义模型 - 由 Google 研究团队开发用于为 Google 提供支持的突破性机器学习工具。

EKG 和数据分析的非写实图片
Haga Teaching Hospital

“通过与 Google Cloud 合作,我们可以在数据分析和 AI 的帮助下,更大规模地(在血管疾病的早期发现和预防方面)开展研究。由于能够充分利用新的解决方案,因此我们可以比以往更轻松地获得所需的数据分析。”

Ivo van der Bilt 博士,Haga Teaching Hospital 心血管科主任

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使用场景

使您的 Fitbit 数据可访问、可互操作且实用

使用场景
术前和术后

在术前和术后为患者提供支持可提高患者互动度并获得更理想的治疗效果。但是,许多组织缺乏对患者的全面了解。

Fitbit 可追踪多种兴趣行为指标,包括活动量、睡眠、体重和压力情况,还能为护理团队提供可见性和新的数据分析,帮助他们了解患者在医院外的情况。

使用场景
慢性病管理

倡导健康行为有助于改善慢性病患者的治疗效果。

更好地了解生活方式因素对疾病指标的影响可以使组织提供更具个性化的护理和工具,以帮助患者以健康的方式生活。

使用场景
群体健康

支持以预防保健为重点,更好地管理社区健康结果。

有许多合作伙伴提供旨在预防和管理慢性病或急性病的生活方式行为改变项目,Fitbit 用户可以向这些合作伙伴分享数据。

使用场景
临床研究

临床试验依赖丰富的患者数据。医生办公室的数据收集会采集参与者在某个时间点的数据快照,而不会考虑日常生活方式变量。

Fitbit 可以从长期的生活方式数据中获得新的数据分析,从而丰富临床试验端点,并改善患者留存率以及遵守研究协议。

使用场景
健康公平

解决医疗保健差异是整个医疗保健生态系统的首要任务。分析各种数据集(如受众特征、健康的社会决定因素 (SDOH) 和 Fitbit 数据)有可能为组织和研究人员提供有关可能存在于人群之间差异的新数据分析。

价格

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合作伙伴

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