Введение. В сфере здравоохранения стандарт Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) стал ведущей основой для обмена электронными медицинскими картами. FHIR определяет набор ресурсов и форматов данных для представления медицинской информации. Однако работа с данными FHIR иногда может быть сложной из-за их иерархической структуры. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как мощная функция нормализатора JSON библиотеки Pandas может упростить процесс сериализации данных FHIR в Panda..

Весной 2019 года я узнал о программе написания книг в Джорджтаунском университете, которую возглавляет профессор Эрик Кестер и поддерживает издательство New Degree Press. Я всегда думал о написании книги и иногда задавался вопросом, с чего и как начать. После первоначального мозгового штурма моих интересов и опыта работы я решил написать книгу на пересечении искусственного интеллекта и оказания медицинской помощи. Путь к написанию книги начался в июне 2019 года и завершился..

В конце 1960-х годов наступила эпоха, когда компьютеры стали поддерживать принятие решений. Термин аналитика начал набирать популярность и развивался с годами. Однако за последние два десятилетия наблюдался экспоненциальный рост сбора и использования данных. Доступность облачных систем данных и платформ обработки данных сыграла решающую роль в построении новых бизнес-экосистем, порождающих новые отрасли. С годами приложения машинного обучения развились до такой степени, что его..

В сфере здравоохранения данные и отчеты всегда играли важную роль. Медицинские карты, электронные медицинские карты, медицинские осмотры — врачи, медсестры, фармацевты и больничный персонал уже давно полагаются на них, чтобы поставить диагноз и принять решение. Но быстро развивающейся отрасли потребуется нечто большее, чем просто базовые данные о пациентах и ​​визуализация, чтобы не отставать от растущей базы пациентов и научных требований. Теперь пациенты предъявляют более высокие..