5. The Analytical Services Componen

5. The Analytical Services Component delivers the capabilities for analysis on the captured data stored in the DW repository. Data is stored in the DW platform by EII services that are invoked by the tream Analytics application. Advanced Analytics, BI reporting techniques, data mining, statistics, and predictive modeling are among the tools health informatics researchers use to derive insights into the patient health condition. It is in this layer that, for example, data from different patients can be correlated and intelligence derived on the effectiveness of a given treatment. Analytic Services are called to execute various facets of health analysis and can also generate new alerts and other events.
6. Metadata Services can be invoked by the streaming application to store new metadata from the data streams. These services are also used to enrich the information stored in the in-memory database engine that supports the data bus with relational capabilities.
7. The Connectivity & Interoperability Services enable the management and orchestration of events and alert messages in the infrastructure. This layer provides the subscription services to deliver alerts and intelligence information to the Presentation Services.
8. Presentation Services are responsible for providing the medical alerts and other intelligence information to the appropriate delivery channel. These services can package and generate embeddable insights that are delivered to the user interfaces in context.
9. Intelligence information, including alerts and exceptions, is delivered to the medical personnel using a variety of channels that include mobile devices, the Web, messages, and desktop applications.



Stream Analytics applied in this manner to the health care industry demonstrates the power
and effective applicability of Predictive Analytics techniques. This approach becomes an important
tool that helps create a proactive health ecosystem to support patient-centric health care. By
using this approach for Business Analytics, health care professionals have immediate access to
trusted information that has been consistently gathered and that can give them a faster and more
complete perspective on the health of their patients while releasing them from time-consuming
activities to concentrate on more effective care.
The use of real-time intelligence in the health industry sets the ground for implementing a
system where timely intelligence is provided to stakeholders, patients, doctors, nurses, families,
and others on the specific patient’s health issues what course of action to take, and why. Patient
care is improved by enabling a better communication with the patients and their families, which
empowers them. Significant efficiencies are realized by freeing medical personnel from slow
time-consuming activities to better concentrate on patient care.
Recently, a few initiatives have been launched at several hospitals and other health care
organizations to extend the use of this technology to deliver real time health care insights using
channels such as a patient portal with significant benefits to all.

Kết quả (Việt) 1:

5. các thành phần dịch vụ phân tích cung cấp khả năng phân tích trên bắt dữ liệu được lưu trữ trong kho DW. Dữ liệu được lưu trữ trong nền tảng DW bởi dịch vụ EII được gọi bởi tream phân tích ứng dụng. Tiên tiến phân tích, BI báo cáo kỹ thuật, khai thác dữ liệu, số liệu thống kê và lập mô hình tiên đoán là một trong những công cụ mà các nhà nghiên cứu tin học y tế sử dụng để lấy được cái nhìn sâu vào tình trạng bệnh nhân sức khỏe. Nó trong lớp đó, ví dụ, dữ liệu từ các bệnh nhân khác nhau có thể được tương quan và trí tuệ xuất phát về hiệu quả điều trị nhất định. Dịch vụ phân tích được gọi là để thực thi các khía cạnh khác nhau của phân tích sức khỏe và cũng có thể tạo ra cảnh báo mới và các sự kiện khác.6. siêu dữ liệu dịch vụ có thể được gọi bằng các ứng dụng trực tuyến để lưu trữ siêu dữ liệu mới từ các luồng dữ liệu. Các dịch vụ này cũng được sử dụng để làm phong phú thêm các thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ để hỗ trợ các xe buýt dữ liệu với khả năng quan hệ.7. các kết nối & Dịch vụ khả năng tương tác cho phép quản lý và dàn nhạc của sự kiện và thông báo tin nhắn trong cơ sở hạ tầng. Lớp này cung cấp các dịch vụ đăng ký để cung cấp thông tin tình báo và cảnh báo cho các dịch vụ trình bày.8. trình bày dịch vụ có trách nhiệm cung cấp y tế cảnh báo và các thông tin tình báo khác để các kênh phân phối phù hợp. Các dịch vụ này có thể gói và tạo ra cái nhìn nhúng được chuyển giao cho các giao diện người dùng trong bối cảnh.9. trí tuệ thông tin, bao gồm các cảnh báo và trường hợp ngoại lệ, được gửi đến các nhân viên y tế bằng cách sử dụng một loạt các kênh bao gồm các thiết bị di động, Web, tin nhắn và ứng dụng máy tính để bàn.Dòng phân tích được áp dụng theo cách này để ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe chứng tỏ sức mạnhvà các ứng dụng hiệu quả của kỹ thuật phân tích tiên đoán. Cách tiếp cận này sẽ trở thành một điều quan trọngcông cụ giúp tạo ra một hệ sinh thái chủ động sức khỏe hỗ trợ bệnh nhân làm trung tâm chăm sóc sức khỏe. Bởisử dụng cách tiếp cận này cho kinh doanh phân tích, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng ngay lập tứcthông tin đáng tin cậy mà đã được thu thập một cách nhất quán và có thể cung cấp cho họ một nhanh hơn và nhiều hơn nữahoàn thành cái nhìn về sức khỏe của bệnh nhân của họ trong khi phát hành chúng từ tốn thời gianCác hoạt động tập trung vào chăm sóc hiệu quả hơn.Sử dụng thời gian thực thông minh trong ngành công nghiệp sức khỏe bộ mặt đất cho việc thực hiện mộtHệ thống nơi mà tình báo kịp thời cung cấp cho các bên liên quan, bệnh nhân, bác sĩ, y tá, gia đình,và những người khác về sức khỏe của bệnh nhân cụ thể vấn đề khóa học của hành động để mất, và tại sao. Bệnh nhânChăm sóc được cải thiện bằng cách cho phép một liên lạc tốt hơn với các bệnh nhân và gia đình của họ, màtrao quyền cho họ. Hiệu quả đáng kể được thực hiện bằng cách giải phóng các nhân viên y tế từ chậmthời gian hoạt động tốt hơn tập trung vào chăm sóc bệnh nhân.Gần đây, một vài sáng kiến đã được đưa ra tại một số bệnh viện và chăm sóc sức khỏe khácCác tổ chức để mở rộng việc sử dụng các công nghệ này để cung cấp sức khỏe thời gian thực những hiểu biết chăm sóc bằng cách sử dụngkênh như một cổng thông tin bệnh nhân với các lợi ích đáng kể cho tất cả.

Kết quả (Việt) 2:

5. Các phần Dịch vụ Phân tích cung cấp các khả năng để phân tích trên các dữ liệu thu được được lưu trữ trong kho DW. Dữ liệu được lưu trữ trong các nền tảng DW bởi EII dịch vụ được gọi bởi các ứng dụng tream Analytics. Nâng cao Analytics, kỹ thuật báo cáo BI, khai thác dữ liệu, thống kê và mô hình dự đoán là một trong những tin cụ y tế nghiên cứu sử dụng để lấy được cái nhìn sâu vào các tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Đó là trong lớp này, ví dụ, dữ liệu từ các bệnh nhân khác nhau có thể tương quan và trí thông minh xuất phát về hiệu quả của phương pháp điều trị nhất định. Dịch vụ phân tích được gọi để thực hiện các khía cạnh khác nhau của phân tích sức khỏe và cũng có thể tạo ra các cảnh báo mới và các sự kiện khác.
6. Dịch vụ siêu dữ liệu có thể được gọi bởi các ứng dụng trực tuyến để lưu trữ siêu dữ liệu mới từ các dòng dữ liệu. Những dịch vụ này cũng được sử dụng để làm phong phú thêm các thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ hỗ trợ bus dữ liệu với khả năng quan hệ.
7. Các dịch vụ kết nối & Khả năng tương tác cho phép người quản lý và dàn nhạc của các sự kiện và tin nhắn cảnh báo trong các cơ sở hạ tầng. Lớp này cung cấp các dịch vụ thuê bao để cung cấp các cảnh báo và thông tin tình báo cho Sở trình bày.
8. Trình bày dịch vụ có trách nhiệm cung cấp các cảnh báo y tế và thông tin tình báo khác để các kênh phân phối thích hợp. Những dịch vụ này có thể đóng gói và tạo ra những hiểu biết nhúng được phân phối cho các giao diện người dùng trong ngữ cảnh.
9. Thông tin tình báo, bao gồm cả các thông báo và các ngoại lệ, được giao cho các nhân viên y tế sử dụng một loạt các kênh bao gồm các thiết bị di động, web, tin nhắn, và các ứng dụng máy tính để bàn.



Suối Analytics áp dụng theo cách này cho ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe thể hiện sức mạnh
và hiệu quả ứng dụng các kỹ thuật Predictive Analytics. Cách tiếp cận này sẽ trở thành một quan trọng
công cụ giúp tạo ra một hệ sinh thái sức khỏe chủ động để hỗ trợ chăm sóc sức khỏe bệnh nhân làm trung tâm. Bằng cách
sử dụng phương pháp này để phân tích kinh doanh, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể truy cập ngay lập tức
thông tin đáng tin cậy đã được thu thập một cách nhất quán và có thể cung cấp cho họ một nhanh hơn và
góc nhìn đầy đủ về sức khỏe của bệnh nhân trong khi giải phóng họ khỏi tốn thời gian
hoạt động để tập trung vào chăm sóc hiệu quả hơn.
việc sử dụng thời gian thực thông minh trong ngành y tế đặt nền tảng cho việc thực hiện một
hệ thống nơi mà tình báo kịp thời được cung cấp cho các bên liên quan, các bệnh nhân, các bác sĩ, y tá, gia đình,
và những người khác về các vấn đề sức khỏe của bệnh nhân cụ thể của những gì trình hành động để mất, và lý do tại sao. Bệnh nhân
chăm sóc được cải thiện bằng cách cho phép một giao tiếp tốt hơn với các bệnh nhân và gia đình của họ, trong đó
trao quyền cho họ. Hiệu quả đáng kể được thực hiện bằng cách giải phóng nhân viên y tế từ chậm
hoạt động tốn nhiều thời gian để tập trung tốt hơn vào việc chăm sóc bệnh nhân.
Gần đây, một vài sáng kiến đã được đưa ra tại một số bệnh viện và chăm sóc sức khỏe khác
tổ chức để mở rộng việc sử dụng công nghệ này để cung cấp chăm sóc sức khỏe thời gian thực những hiểu biết sử dụng
các kênh như một cổng thông tin bệnh nhân với lợi ích đáng kể cho tất cả.