Fitbit 用デバイス接続
Google Cloud で、接続された Fitbit データを使用して、患者の多角的な情報を得ることができます。
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患者登録と同意を簡素化
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データの相互運用を促進
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情報分析にかかる時間を短縮する
利点
患者の全体像を把握する
Fitbit 用デバイス接続は、オープン標準ベースのアプローチで、Fitbit やその他のデータの統合に関する課題を解決できます。
医療チームの効率向上を支援する
デバイスの相互運用性が向上すると、医療チームのインサイト取得までの時間を短縮し、生産性の向上、ワークロードの容易化、疲弊の軽減に役立ちます。
個々のニーズに応じたケアを支援し、より良い結果を得る
Fitbit 用デバイス接続は、充実した患者データを可視化して医療エコシステムを強化し、結果の変動を促進する要因を理解し、個々のニーズに応じたケアの提供を支援します。
主な機能
Google Cloud の Fitbit 用デバイス接続
ウェブとモバイル用のアプリの登録と同意
患者の登録と同意を行うための事前構築済みアプリを使用すると、組織は予想される権限、透明性、スムーズなエクスペリエンスをユーザーに提供できます。たとえば、ユーザーは、共有するデータとそのデータの使用目的を設定できます。
Fitbit データコネクタ
オープンソースのデータコネクタ。データの正規化と Google Cloud の BigQuery との統合により、高度な分析を行うことができます。Open mHealth などの新しい標準をサポートし、コホートの構築および AI トレーニング パイプラインのために Cloud Healthcare API と併用して、臨床データとの相互運用性を実現できます。
事前にビルドされた分析ダッシュボード
事前にビルドされた Looker のインタラクティブな可視化ダッシュボードは、さまざまな臨床環境やユースケースに合わせて簡単にカスタマイズして、分析情報を取得するまでの時間を短縮できます。
AI と機械学習のツール
AutoML Tables を使用して、BigQuery から直接高度なモデルを構築するか、Vertex AI を使用して、必要なコード行数を 80% 減らしたカスタムモデルを構築することも可能です。Vertex AI は Google Research が開発した画期的な ML ツールで、Google のサービス提供に利用されています。
「Google Cloud とのコラボレーションにより、データ解析や AI を活用した [血管系疾患の早期発見と予防に関する] 研究をより大きな規模で行えるようになりました。「新しいソリューションを活用し始めたことで、必要な分析情報の取得がこれまで以上に容易になりました。
Haga Teaching Hospital、心臓病学部長、Ivo van der Bilt 博士
ブログ投稿を読むユースケース
Fitbit のデータをアクセス可能、相互運用可能、有益にする
患者に対し手術前後の全診療期間にわたりサポートを提供することで、患者エンゲージメントを高め、より良い転帰を実現できます。しかし、多くの医療機関では、患者を包括的に把握できていないのが現状です。
Fitbit は、活動レベル、睡眠、体重、ストレスなど、対象となる複数の行動指標を追跡します。それにより、病院外で患者に起きていることを可視化し、新たな分析情報を医療チームに対して提供しています。
健康的な行動の促進は、慢性疾患の患者の転帰を改善するのに役立ちます。
ライフスタイルの要因が疾病に関する指標にどのような影響を及ぼすかについて理解を深めることで、医療機関は、患者一人ひとりに合う治療と健康的なライフスタイルへの変更をサポートするツールを提供できるようになります。
予防的ケアに重点を置きながら、地域医療の成果をより適切に管理できます。
Fitbit ユーザーは、慢性疾患や急性疾患の予防と管理の両方を目的とした生活習慣行動変更プログラムを提供するパートナーとデータを共有できます。
臨床試験には、豊富な患者データが必要です。診療室で収集するデータは、ある時点の協力者のデータを断片的に捉えたもので、日々変化するライフスタイルが反映されたものではありません。
Fitbit は、長期的なライフスタイル データから新たな分析情報を得ることで、臨床試験のエンドポイントを充実させ、患者の定着率と研究プロトコルへの遵守を改善します。
医療格差への対応は、医療エコシステム全体における優先事項です。Fitbit のデータと人口統計や健康の社会的決定要因（SDOH）などのさまざまなデータセットとを併せて分析することで、地域住民全体に存在しうる格差に関する新しい分析情報を、医療機関や研究者にもたらす可能性を秘めています。
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