Planejamento de cenário para tecnologia emergente (big data & cloud) no setor de saúde
Palavras-chave:
big data, planejamento de cenários, setor de saúde, tecnologia emergente.Resumo
O surgimento de grandes volumes de dados, bem como os avanços nas abordagens e tecnologias da ciência de dados, estão proporcionando às empresas farmacêuticas uma oportunidade de obter novos insights que possam melhorar e acelerar o desenvolvimento de medicamentos. Ajudará cada vez mais o governo, as agências de saúde, os atores e os provedores a tomar decisões sobre questões como descoberta de medicamentos, acesso de pacientes e marketing. Neste documento, usamos ferramentas de planejamento de cenário e dinâmica de sistema para avaliar o impacto de tecnologias emergentes, como big data e nuvem e no setor de saúde. Neste caso, temos quatro cenários de big data e transformação tecnológica emergente na indústria de saúde do Irã.
Downloads
Referências
d'Arcy, M., O'Hanlon, M. E., Orszag, P. R., Shapiro, J., & Steinberg, J. B. (2007). Protecting the Homeland 2006/2007. Brookings Institution Press.
Hoffman, B. (2002). Lessons of 9/11: Testimony before the United States Joint September 11, 2001 Inquiry Staff of the House and Senate Select Committees on Intelligence on October 8, 2002. Arlington, VA: Rand Corporation. (Rand Corporation Document No. CT-201).
Lynch, M. D. (2005). Developing a scenario-based training program: Giving officers a tactical advantage. FBI L. Enforcement Bull., 74, 1.
ead-Gordon, M., & Head-Gordon, T. (1994). Analytic MP2 frequencies without fifth-order storage. Theory and application to bifurcated hydrogen bonds in the water hexamer. Chemical Physics Letters, 220(1-2), 122-128.
Weimer-Jehle, W. (2008). Scenariowizard Basic2. 3. Zim: university of Stuttgart Publ., Germany.
Arcade, J., Godet, M., Meunier, F., & Roubelat, F. (2003). Structral Analysis,“Structural analysis with the MICMAC method & Actors' strategy with MACTOR method”, CD ROM, the Millennium Project. Laboratory for Investigation in Prospective and Strategy (LIPS).
Asan, S. S., & Asan, U. (2007). Qualitative cross-impact analysis with time consideration. Technological Forecasting and Social Change, 74(5), 627-644.
Godet, M., & Roubelat, F. (1996). Creating the future: the use and misuse of scenarios. Long range planning, 29(2), 164-171.
Schwarz, P. (1991). The art of the long view: planning for the future in an uncertain world. Currency Doubleday, New York.
Copping, R., & Li, M. (2016). Analytics: The promise and challenge of big data for pharma. Harvard Business Review.
Costa, F. F. (2013). Social networks, web-based tools and diseases: implications for biomedical research. Drug Discovery Today, 18(5-6), 272-281.
Costa, F. F. (2014). Big data in biomedicine. Drug discovery today, 19(4), 433-440.
Knoppers, B. M., Zawati, M. N. H., & Kirby, E. S. (2012). Sampling populations of humans across the world: ELSI issues. Annual review of genomics and human genetics, 13, 395-413.
Yang, C., Huang, Q., Li, Z., Liu, K., & Hu, F. (2017). Big Data and cloud computing: innovation opportunities and challenges. International Journal of Digital Earth, 10(1), 13-53.
Koh, H. C., & Tan, G. (2011). Data mining applications in healthcare. Journal of healthcare information management, 19(2), 65.
Villars, R. L., Olofson, C. W., & Eastwood, M. (2011). Big data: What it is and why you should care. White Paper, IDC, 14, 1-14.
Wang, Y., Kung, L., & Byrd, T. A. (2018). Big data analytics: Understanding its capabilities and potential benefits for healthcare organizations. Technological Forecasting and Social Change, 126, 3-13.