Device Connect for Fitbit
Abilita una visione più olistica dei pazienti con dati Fitbit connessi su Google Cloud.
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Semplifica la registrazione e il consenso dei pazienti
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Abilita l'interoperabilità dei dati
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Accelera il time-to-insight
Vantaggi
Consenti un quadro più olistico del paziente
Device Connect for Fitbit può risolvere sfide di integrazione dei dati per Fitbit e altri dati con un approccio aperto e basato su standard.
Aiuta ad aumentare l'efficienza del team di assistenza
Una migliore interoperabilità dei dispositivi può accelerare il time to insight per i team di assistenza, per aiutare ad aumentare la produttività, ridurre i carichi di lavoro e ridurre il burnout.
Supporta un'assistenza più personalizzata per ottenere risultati migliori
Device Connect for Fitbit può offrire all'ecosistema sanitario la visibilità di dati avanzati sui pazienti per comprendere meglio ciò che sta determinando la variabilità nei risultati e contribuire a fornire un'assistenza più personalizzata.
Funzionalità principali
Device Connect for Fitbit di Google Cloud
App per la registrazione e il consenso per il Web e i dispositivi mobili
L'app predefinita per la registrazione e il consenso dei pazienti consente alle organizzazioni di fornire agli utenti le autorizzazioni, la trasparenza e l'esperienza fluida che si aspettano. Ad esempio, gli utenti hanno il controllo sui dati che condividono e sul modo in cui vengono utilizzati.
Connettore dati Fitbit
Connettore dati open source che fornisce l'automazione della normalizzazione e dell'integrazione dei dati con Google Cloud BigQuery per analisi avanzate. Può supportare gli standard emergenti come Open mHealth e consente l'interoperabilità con i dati clinici quando utilizzato con l'API Cloud Healthcare per la creazione di coorti e le pipeline di addestramento dell'AI.
Dashboard di analisi predefinita
La dashboard interattiva di visualizzazione Looker predefinita può essere facilmente personalizzata per diverse impostazioni cliniche e casi d'uso e fornire un time to insight più rapido.
Strumenti di AI e machine learning
Utilizza le AutoML Tables per creare modelli avanzati direttamente da BigQuery oppure crea modelli personalizzati con l'80% di righe di codice in meno utilizzando Vertex AI , gli strumenti di machine learning all'avanguardia di Google, sviluppati da Google Research.
"La collaborazione con Google Cloud ci consente di effettuare le nostre ricerche [sull'identificazione precoce e sulla prevenzione delle malattie vascolari] con l'aiuto dell'analisi dei dati e dell'AI su una scala molto più vasta. Riuscire a sfruttare la nuova soluzione ci consente di ottenere più facilmente le informazioni di cui abbiamo bisogno."
Dott. Ivo van der Bilt, Responsabile del Dipartimento di Cardiologia, Haga Teaching Hospital
Leggi il blog postCasi d'uso
Rendi i dati Fitbit accessibili, interoperabili e utili
Supportare il percorso del paziente prima e dopo un intervento chirurgico può portare a un maggiore coinvolgimento del paziente e a risultati più efficaci. Tuttavia, a molte organizzazioni manca una visione olistica dei pazienti.
Fitbit rileva più metriche di comportamento, tra cui il livello di attività, il sonno, il peso e lo stress e può fornire visibilità e nuovi insight per i team di assistenza su ciò che sta accadendo con i pazienti al di fuori dell'ospedale.
La promozione di comportamenti salutari può aiutare a migliorare i risultati per i pazienti affetti da malattie croniche.
Comprendere meglio come i fattori dello stile di vita influiscono sugli indicatori di malattia può consentire alle organizzazioni di fornire assistenza e strumenti più personalizzati per supportare uno stile di vita sano.
Supporta una migliore gestione dei risultati sanitari della comunità, con particolare attenzione alle cure preventive.
Gli utenti Fitbit possono condividere i dati con i partner che offrono programmi di cambiamento del comportamento di vita volti sia alla prevenzione che alla gestione delle patologie croniche o acute.
Le sperimentazioni cliniche dipendono dalla ricchezza di dati sui pazienti. La raccolta nell'ufficio di un medico acquisisce un'istantanea dei dati del partecipante in un determinato momento e non include le variabili dello stile di vita quotidiano.
Fitbit può arricchire gli endpoint di sperimentazioni cliniche con nuovi insight dai dati di stile di vita longitudinali e può migliorare la fidelizzazione dei pazienti e la conformità con i protocolli degli studi.
Gestire le disparità sanitarie è una priorità nell'ecosistema sanitario. L'analisi di un'ampia gamma di set di dati, come dati demografici, determinanti sociali della salute (SDOH) e dati Fitbit, ha il potenziale di fornire a organizzazioni e ricercatori nuovi insight sulle disparità che potrebbero esistere.
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