Listing 1 - 2 of 2 |
Sort by
|
Choose an application
Wegwijs in de thuisverpleging biedt een antwoord op verschillende vragen waarmee verpleegkundigen geconfronteerd worden en is bedoeld voor studenten verpleegkunde in de hogescholen en het hoger beroepsonderwijs. Wat zijn de belangrijkste evoluties in de thuisverpleging? Hoe wordt thuisverpleging gefinancierd? Wat zijn de mogelijkheden om als thuisverpleegkundige te werken? Wat is de eigenheid van de thuisverpleging? Wat is de plaats van de thuisverpleging in het huidige zorglandschap? Dit boek beantwoordt al die vragen met theoretische uiteenzettingen en praktische illustraties op basis van concrete casussen uit de dagelijkse praktijk. Verder gaat dit boek in op specifieke evoluties en trends in de thuisverpleging zoals digitalisering, de samenwerking met andere actoren in de zorgsector, de competenties waarover je moet beschikken om als thuisverpleegkundige te werken en de structuren waarin je aan de slag kunt. De leerdoelstellingen die voorafgaan aan elk hoofdstuk bieden de student en docent concrete leerdoelen en extra houvast.
Nursing --- evidence-based nursing --- e-health --- samenwerking --- thuisverpleegkunde --- eerstelijnsgezondheidszorg --- mantelzorg --- thuisverpleging --- Thuiszorg ; Vlaanderen --- Wit-Gele Kruis
Choose an application
This book aims to present the impact of Artificial Intelligence (AI) and Big Data in healthcare for medical decision making and data analysis in myriad fields including Radiology, Radiomics, Radiogenomics, Oncology, Pharmacology, COVID-19 prognosis, Cardiac imaging, Neuroradiology, Psychiatry and others. This will include topics such as Artificial Intelligence of Thing (AIOT), Explainable Artificial Intelligence (XAI), Distributed learning, Blockchain of Internet of Things (BIOT), Cybersecurity, and Internet of (Medical) Things (IoTs). Healthcare providers will learn how to leverage Big Data analytics and AI as methodology for accurate analysis based on their clinical data repositories and clinical decision support. The capacity to recognize patterns and transform large amounts of data into usable information for precision medicine assists healthcare professionals in achieving these objectives. Intelligent Health has the potential to monitor patients at risk with underlying conditions and track their progress during therapy. Some of the greatest challenges in using these technologies are based on legal and ethical concerns of using medical data and adequately representing and servicing disparate patient populations. One major potential benefit of this technology is to make health systems more sustainable and standardized. Privacy and data security, establishing protocols, appropriate governance, and improving technologies will be among the crucial priorities for Digital Transformation in Healthcare.
Listing 1 - 2 of 2 |
Sort by
|