Nesnelerin İnternet Verimliliğini Artıran 5 Yolu Nedir? Geçen Ağustos ayında bir kadın Reno, Nevada’daki bir hastaneye geldi ve katılan doktorlara geçtiğimiz günlerde iki yıl önce sağ ayak parmağını kestiği Hindistan’a uzun bir yolculuktan döndüğünü söyledi. 70’li yaşlarında olan kadın, daha sonra Hindistan’da birkaç kez hastaneye kaldırıldığı uyluk ve kalçasında bir enfeksiyon gelişti. Reno doktorları, enfeksiyonun ciddiyet taşıdığını ve antibiyotiğe dirençli bakterilerin yaygın olduğu Hindistan ziyareti sırasında kırmızı bayrakları kaldırdığını belirtti.

Doktorlar, çalışmış olan kadını tedavi etmek için kullandıkları 14 antibiyotikten hiçbiri olmadığı zaman, test için ABD Hastalık Kontrol Merkezlerine (CDC) bakteri örneği gönderdiler. CDC, doktorların en büyük korkularını doğruladı: kadında carbapenem’e dirençli Enterobacteriaceae (CRE) adı verilen bir mikrop mikrobu bulunuyordu. Karbapenemler, çok ilaca dirençli enfeksiyonlar için son çare tedavisi olarak kullanılan güçlü bir antibiyotik sınıfıdır. CDC ayrıca bu hastanın durumunda, patojen halde geçirmeyen gösterdiğini tespit hepsi ABD Gıda ve İlaç İdaresi (FDA) tarafından onaylanan 26 antibiyotikler.

Başka bir deyişle, tedavi yoktur.

Bu sadece en son endişe verici gelişme, antibiyotikler için yolun sonunu işaret ediyor ve onları biliyoruz. Eylül ayında kadın, CDC’nin Morbidite ve Mortalite Haftalık Raporuna göre, enfeksiyonun devrildiği ve vücudun sistemlerini kestiği septik şok nedeniyle öldü .

Diğer antibiyotik seçenekleri, mevcut olsaydı Nevada kadını kurtardı. Fakat daha büyük sorunun çözümü yeni bir ilaç olmayacak. Bulaşıcı hastalığın tanısına, antibiyotik kullanımına ve yeni teknolojiyle sağlanan antimikrobiyal direncin (AMR) izlenmesine yönelik tamamen yeni bir yaklaşım olmalı.

Ancak bu yeni teknoloji, eski CDC direktörü Tom Frieden’in kabus bakterisini neyle tanımladığını önlemek için yeterince hızlı uygulanmıyor . Ve kabus yıl daha korkunçlaşıyor. Bir 2014 İngiliz araştırması, AMR nedeniyle her yıl 700.000 kişinin küresel olarak öldüğünü hesapladı. 2014 yılına ait bir tahmine göre, 2050 yılına kadar antibiyotik direncinin küresel maliyeti yılda 10 milyon ölüm ve 100 trilyon ABD doları bulabilir. Ve bu kötü böceklerin ev sahipliği yaptığı insanların sağlık kuruluşları veya ülkeler arasında geçiş yapabilmeleri sayesinde AMR oranı katlanarak artmaktadır. Örneğin Amerika Birleşik Devletleri’nde, CRE sadece 2000 yılında Kuzey Carolina’da görülmüştü; Bugün ülke çapında. Sağlık ve hayvancılıkta antibiyotiklerin kötüye kullanımı ve aşırı kullanımı, bakterilerin hem diğer organizmalardan dirençli genleri hem mutasyona sokabilmesini hem de gerçekten pan-ilaca dirençli organizmalar oluşturmasını sağladı. Her zamankinden daha güçlü süper böcekler çoğalmaya devam ederken, günümüzde en ölümcül ve en pahalı insan yapımı felaketle karşı karşıyayız.Keiji Fukuda, genel müdür yardımcısı “Birçok paydaş tarafından acil ve eşgüdümlü eylemler yapılmadığında, dünya, antibiyotik öncesi bir döneme giriyor; on yıllardır tedavi edilebilen yaygın enfeksiyonlar ve hafif yaralanmalar bir kez daha öldürebilir” dedi. Dünya Sağlık Örgütü (WHO) için sağlık güvenliği için.

Yeni antibiyotikler sorunu çözebilirlerse bile, gelişmelerinde engeller vardır. Bir kere, antibiyotiklerin bulgu sürecini yavaşlatan karmaşık moleküler yapıları vardır. Ayrıca, ilaç üreticileri için çok da kârlı değildirler: Halk sağlığı endişeleri, yeni antimikrobiyallerin hastalar için mali açıdan erişilebilir olmasını ve konservatif olarak (AMR sorunu nedeniyle) yeni bileşikler yaratmaya yönelik mali teşvikleri azaltacak biçimde çağrıda bulunur. Tamamen yeni bir antibiyotik sınıfı 30 yıl önce tanıtıldı. Son olarak, bakteriler, yeni antibiyotiklere direnç geliştirecek olsalar da, onları kullanmaya yeni yaklaşımlar benimsemezler.

Teknoloji, bu felaketi gidermek konusunda öncü rol oynayabilir. Sürecin her aşamasında, antibiyotiğe dirençli hastalık salgınlarını izlemekten veya tahmin etmekten, yeni antibiyotik bileşiklerinin keşfedilmesinin hızlandırılmasına kadar, daha iyi kararlar almak için birden çok kaynaktan gelen geniş miktarda veri gereklidir. Bununla birlikte, doktorların enfeksiyonu daha hedefi ve akılcı bir şekilde teşhis ve tedavi etmesine yardımcı olan sistemleri de kullanmazsak, mikroplar da hızlı bir şekilde yeni ilaçlara uyum sağlayacak ve bu ilaçlara direneceklerdir.

Dijital araçlar, CDC’nin AMR ile mücadele için önerdiği dört eylemin hepsinde yardımcı olabilir: enfeksiyonların ve yayılmaların önlenmesi, direnç kalıplarının takibi, antibiyotik kullanımının geliştirilmesi ve yeni teşhis ve tedavi geliştirilmesi.

Bu arada, hem AMR’nin karmaşıklığını hem de makine öğrenimi, insan-bilgisayar etkileşimi (HCI) ve mobil uygulamalar gibi teknolojilerin değerini anlayan kişiler, milyonlarca hayat kurtaracak çözümler geliştirmek ve savunmak için çalışıyorlar.

Salgınlara Göz Almak

AMR ile mücadeleye liderlik eden diğerleri gibi, Dr. Steven Solomon meydan okumanın zorluğu konusunda yanılsamıyor. Küresel sağlık danışmanı ve CDC’nin Antimikrobiyal Bürosu’nun eski direktörü olan Solomon, “Tıpta ve halk sağlığında tek, karmaşıklığı ve karşılaştığımız diğer sorunun zorluğunu aşan tek sorun bu” dedi. Direnç.

Süleyman, AMR’ye karşı savaşı laboratuarın ötesine götürmek istiyor. Ona göre, AMR hakkındaki çeşitli verileri izlemek ve analiz etmek, özellikle ne kadar hızlı ve yaygın bir şekilde yayıldığı göz önüne alındığında, kritik önem taşıyor. Ancak gözetim çabaları şu anda eksiklikler içeriyor. Mevcut veriler parçalanmış ve genellikle karşılaştırılabilir değildir. Hastaneler, gözetim analitiği için gerekli olan temsili örnekleri toplarken, yalnızca dirençle karşılaşan ve daha iyi olanlara değil, dirençli olan hastalara yönelik veriler toplar. Laboratuarlar çok çeşitli test yöntemleri kullanır ve raporlama her zaman tutarlı veya eksik değildir.

Gözetim, erken uyarı sistemi olarak kullanılabilir. Ancak bu sistemlerin zayıf yönleri, halk sağlığı görevlilerinin, yaşam kaybı ve finansal masraflarda AMR’nin etkisini sürekli olarak hafife almalarına neden oldu. Daha önce AMR ile ABD Federal Interagency Görev Gücü’ne başkanlık eden ve 1981’de ABD Halk Sağlığı Servisine katıldıktan sonra AMR’nin ilerlemesini izleyen Solomon, iyileştirilmiş gözlemciliğin öncelikli bir önceliğe sahip olması gerektiğini belirtti.

İşbirlikçi Bir Teşhis

Etkisiz gözetim, garanti edilmediğinde antibiyotik kullanımındaki büyük artışa katkıda bulundu. Doktorları reçetelendirmek için güçlü hasta talebi ve maddi teşvikler, Çin’de antibiyotik kullanımı suçlamasından ibarettir. Hindistan, gezegende antibiyotik alanındaki en büyük tüketici haline geldi, kısmen israfı önleyici hastalıklar ve düşük değerli üst solunum yolu enfeksiyonları için reçete edildi veya satıldı. Ve birçok ülke bireylerin tezgah üstünde antibiyotik almalarına izin vererek kötüye kullanımı artırmakta ve aşırı kullanmaktadırlar.

CDC tahminlerine göre, Amerika Birleşik Devletleri’nde, antibiyotikler zamanın% 50’si için uygunsuz reçete edildi. ABD’li doktorları solunum sorunlarını tedavi etmek için ziyaret eden yetişkin bir araştırma, antibiyotiklerin üçte ikisinin enfeksiyon olmayan veya virüslerin neden olduğu enfeksiyonlar için reçetelendiğini ortaya koydu; bu antibiyotik için hiçbir şey yapmadı. Yalnızca Amerika Birleşik Devletleri’nde, yılda 27 milyon tarla antibiyotik – solunum problemleri için – atılmış.

Ve antibiyotik reçete etme konusunda ulusal kuralların bulunduğu ülkelerde bile, bu talimatlara her zaman uyulmuyor. Medikal dergide Aile Uygulaması’nda yayınlanan bir çalışma , hem İsveç’te hem de yurtdışında eğitim görmüş İsveçli doktorların, antibiyotik reçeteleme kurallarını tutarlı olmayan bir şekilde izlediğini gösterdi.

Solomon, dünya çapında doktorların antibiyotik kullanımına daha akılcı bir yaklaşımla rehberlik etmek için ofislerinde veya yatağında teknoloji kullanımlarını genişletmeleri gerektiğine inanmaktadır. Doktorlar geleneksel olarak dijital teknolojileri benimseme konusunda isteksiz davrandılar, ancak Solomon AMR krizinin bunu değiştirebileceğini düşünüyor. Yeni dijital araçlar doktorlara ve hastanelere günlük antibiyotik reçeteleme reçetelerini günlük tedavi programlarına entegre etmelerine yardımcı olabilir.

Solomon, “Antibiyotik direnci hakkında mevcut bilgi miktarı, insanların bunu işleme kabiliyetini aştığından, insan-bilgisayar etkileşimleri önemlidir.” “Bu, klinik karar verme desteğiyle birlikte, bilgisayar destekli hekim sipariş girişinin (CPOE) kullanımını büyük ölçüde artırabilme olanağı sunuyor” Sağlık hizmetleri, ilgili bilgi ve protokolleri bakım noktasında gömülebilir ve tanı ve reçeteyle hekime yön verebilir ve , Bir yan ürün olarak, antibiyotik kullanımının toplanmasını ve raporlanmasını kolaylaştırır.

Cincinnati Çocuk Hastanesi’nin antibiyotik idaresi bölümü, elektronik tıbbi kayıtlar, sipariş girdileri, bilgisayarlı laboratuar ve patoloji raporları ve daha pek çok bilgiyi toplayan bir yazılım programı başlattı. Sistem, temel antimikrobiyal kullanım, dozajlama, süre, maliyetler ve kullanım şekillerini ölçer. Aynı zamanda, bakterileri ve eğilimleri duyarlılıklarını analiz eder ve klinik karar verme ve reçete seçenekleriyle yardımcı olur. Program başkanlığını yürüten Dr. David Haslam, “daha büyük hedefli tedavi” lehine “büyük silah” süper antibiyotik kullanımını azaltmak olduğunu söyledi.

Bu yaklaşım henüz yaygın olmamasına rağmen, böyle bir klinik karar desteğini elektronik sağlık kayıtlarına dahil etmek, sadece AMR’de değil, bakım kalitesini artırmaya, maliyetleri dahil etmeye ve sağlık bakımında aşırı muameleyi azaltmaya yardımcı olacaktır. 2013’te randomize edilmiş bir klinik araştırma, karar destek araçlarını kullanan doktorların, antibiyotik siparişi verme ihtimalini kontrol grubundakilerden belirgin olarak düşük bulduğunu ve% 50 daha az geniş spektrumlu antibiyotik önermiş olduğunu bulmuştur.

Cep telefonlarını doktorların eline geçirmek, karar desteklerini kabul etmelerinde de yardımcı olabilir, dedi Solomon. Geçtiğimiz yaz, İskoçya Ulusal Sağlık Servisi, uygulayıcılara ülke çapında klinik rehberliğe mobil erişim ve aynı zamanda panoları yerel ve ulusal kullanım için veri toplamak için bir denetim aracı olarak sunmak için bir antimikrobiyal arkadaşı uygulaması geliştirdi.

Solomon, “Antibiyotiklerin verildiği sırada hekime girişin aciliyeti ve tutarlılığı, fazla acil müdahalelerin başarısız olma yolunda aşırı ısrarcı davranma sorununa önemli ölçüde yardımcı olabilir” dedi. Ayrıca, klinik örnekleri yatağın üzerinde test etmek ve altyapının daha sınırlı olduğu alanlardaki hücresel veya uydu ağları boyunca veriyi iletmek için, çip üzerinde laboratuvar teknolojisi denilen taşınabilir cihazlar kullanılabilir.

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi, doktorların daha kesin bir şekilde enfeksiyon teşhis ve tedavi etmelerine yardımcı olmak için paha biçilemez teknoloji ortak çalışanları olabilir. Böyle bir sistemde, “doktor ve AI programı gerçekten birlikte” reçete ediliyor “” diyor Solomon. “AI, hekime göre çok daha fazla bilgi işleyebilir ve enfeksiyon tipine, hastanın fizyolojik durumu ve geçmişi ve hastanedeki bu bölgedeki son izolatların direnç örüntülerine daha fazla girdi sağlayacak tavsiyelerde bulunabilir. topluluk.”

Hız Herşey

Argonne Ulusal Laboratuarında ve Chicago Hesaplama Enstitüsü Üniversitesinde ortak randevuları olan bir hesaplama biyologu Dr. James Davis’e, bir çanakta büyüyen bakteri hiçbir zaman itiraz etmedi. Hesaplamalı biyologların ilgisini çeken bir ırkın ilki olan Davis, 2004’te biyoinformatik teknolojinin temelini atan bir doktora danışmanı seçti “çünkü şeylerin değişmeye başladığını görebiliyordu” diyor. Mikrobiyoloji bölümünde tamamen “kuru” bir tezi – yani bir laboratuarda yetiştirilmeyen hiçbir şeyin olmadığı dijital tezi – yayınlayan ilk tıbbın başındaydı.

Mezuniyet sonrası Davis, bir organizmanın belirli bir antibiyotiğe duyarlı olup olmadığını ya da direnç göstereceğini öngörmenin mümkün olup olmadığını anlamak istedi ve böylece onu makinenin AMR’yi tahmin etme potansiyelini keşfetti.

Ucuz bilgi işlem gücünün varlığı arttığından ve genom dizilemesinin maliyeti düştükçe, bir patojen numunenin AMR direnç mekanizmalarını saptamak için sekanslanması mümkün hale geldi. Davis, doktorların bir enfeksiyonun doğasını saatler veya günler yerine birkaç dakika içinde tespit etmesine izin verebilir, diyor Davis.

Davis, ABD Ulusal Allerji ve Enfeksiyon Hastalıkları Enstitüsü tarafından finanse edilen tüberküloz ve gonore gibi öncelikli patojenler hakkında bilgi toplamak için Pathosystems Kaynak Entegrasyon Merkezi (PATRIC) için AMR meta verileri içeren dev bir bakteriyel genom veri tabanı oluşturan bir ekibin parçası.

Mikroorganizmaların hızla belirlenememesi, doğru teşhis koymanın en büyük engellerinden biri olduğundan ekibin çalışması kritik öneme sahiptir. İlaç direncini belirlemek için standart yöntem, bir yara, kan veya idrardan bir numune almak ve yerleşik bakterileri çeşitli antibiyotiklere maruz bırakmaktır. Bakteri kolonisi, normal etkili bir ilacın varlığına rağmen bölünmeye ve gelişmeye devam ederse direnç gösterir. Süreç, tipik olarak 16 ila 20 saat arasında, kendisi de yaşam ve ölüm konularında aşırı miktarda zaman alır. Ancak bazı antibiyotik dirençli tüberküloz türleri için bu testler bir hafta sürebilir. Doktorlar test sonuçlarını beklerken,

PATRIC’de, araştırmacılar direnci öngörmek için “laboratuvarsız” bir sürecin temelini oluşturabilecek antibiyotik direnciyle ilgili genomun bölgelerini belirlemek için makine öğrenme sınıflandırıcılarını kullanıyor. AMR’nin genetik mekanizmalarını tanımlayabilmek ve petri tabakası olmayan bakteriyel patojenlerin davranışını öngörebilmek klinik karar vermeyi bilgilendirebilir ve reaksiyon süresini iyileştirebilir. Araştırmacılar, Acinetobacter baumannii (hastane kaynaklı enfeksiyonlarda büyük bir oyuncu), metisiline dirençli Staphylococcus aureus (dünya çapında bir MRSA sorunu olan) ve Streptococcus pneumoniae (önde gelen bir neden olan ) antibiyotik direncini tanımlamak için makine öğrenen sınıflandırıcıları geliştirdiler % 88 ila% 99 arasında değişen doğruluklara sahip olan bakteriyel menenjit).

PATRIC veri tabanını kullanan Houston Methodist Hastanesi, çoklu ilaca dirençli bakterileri, özellikle MRSA’yı araştırıyor. Direniş sadece bakım masrafını arttırmakla kalmaz, aynı zamanda MRSA’lı insanlar DSÖ’ye göre, direnç göstermeyen bir formda olanlara oranla% 64 oranında daha fazla ölürler. Houston Methodist yeni tedavi yaklaşımlarını belirlemek ve yeni antimikrobiyal ajanların geliştirilmesine yardımcı olmak için MRSA’da ilaç direncinin moleküler genetik nedenlerini araştırıyor.

Yeni Bir Sınıf Antibiyotik İçin Av

Antibiyotiklere dirençli bakteri var, ve sonra antibiyotik kullanıldıktan sonrahastanelerde genç ve sağlıklı hastalarda bile bağırsaklara saldıran bir bakteri Clostridium difficile -aka C. difficile var .

C. difficile’den dolayı Dr. L. Clifford McDonald AMR savaşına atladı. Epidemiyolog, C. difficile’ye dikkatini çektiğinde 2004 yılında Toronto hastanelerinde SARS yayılmasını analiz ederek çalışmalarını tamamlıyor, bakterilerin daha yaygın ve ölümcül olmasına neden oluyordu. Haklıydı ve bugün, enfeksiyon tedavisinde ve CDC Sağlıkta Kalite Geliştirme Bölümü’ndeki bilim ve dürüstlük için kıdemli danışman olarak AMR’nin yayılmasını önlemek için ön planda. “[AMR], CDC bütçesinin büyük bir kısmını finanse edebileceği ölçüde ağır finanse ettiği bir alan” diyen McDonald, grubunun yenilikçi anti-AMR yaklaşımları için 14 milyon dolarlık sözleşme imzaladığını söyledi.

Yeni antibiyotikler geliştirmek AMR savaşının önemli bir parçasıdır. Son yıllarda geliştirilen yeni antibiyotiklerin çoğunluğu mevcut ilaç sınıflarının varyasyonudur. Son yeni antibiyotik sınıfının tanıtılmasından bu yana geçen 30 yıldır. Farmasötik Ar-Ge’deki risk sermayesinin% 5’inden azı antimikrobik gelişime odaklanmaktadır. 2008 yılında yapılan bir araştırma, o dönemde gelişmekte olan 167 antibiyotik grubunun% 10’undan azının, çok ilaca direnişle başa çıkmak için yeni bir “etki mekanizması” olduğunu buldu. DSÖ raporunda “Antibiyotik gelişiminin düşük meyilli meyveleri toplandı” dedi.

Araştırmacılar, yeni ilaçlar geliştirmek için daha derine inmek zorunda kalacaklar. Makine öğrenimi uyuşturucu geliştiricilerine çok daha büyük veri setlerini çeşitlendirmede yardımcı olabilir ve sermaye yoğun ilaç geliştirme sürecini daha belirleyici bir biçimde kullanır ve büyük olasılıkla bu molekülleri etkilemektedir.

McDonald, her birimiz yaşayan bakterilerin topluluklarını daha iyi anladığımız takdirde, örneğin bağırsaklarımızda 1.000 farklı mikrop türü canlı olarak, yeni antibiyotik bulmanın daha kolay olacağına inanıyoruz. Mikrobiyal toplulukların bozulması-“mikrobiyomumuz” -AMR’yi uyarabilir. McDonald, Mikrobiyomların kilidini açmak için Büyük Veri ve makine öğrenmeye ihtiyaç duyulacağını ve bunun tıbbi topluluğun yatırımının nereye gittiğini belirtiyor.

Hastanelerin beş yıl içinde fekal numuneleri veya cilt sürüntülerini alıp, antibiyotik direnci üzerinde bir nabzın kontrolu olarak mikroorganizmaları sıralayacaklarını öngörüyor. McDonald, “Neyin var olduğunu bulmak için biyoinformatik yapıyor ve bu mikrobiyolojide olabilecek antibiyotik direnci türleri büyük bir Veri meydan okuması” diyor. “Bunu mantıklı kılmanın tek yolu ileriye doğru ilerlemek, ileri teknoloji analitik teknikler olacak, ki bu hiç şüphesiz makine öğrenimini içermektedir.”

Çiftlikte Direnç Azaltmak

Gerekli yere daha yakın bilgi sunmak, tarımın antibiyotik direnci sorununun azaltılmasına yardımcı olabilir. Antibiyotikler, büyümeyi teşvik etmek veya hastalığı önlemek için hayvanlara yaygın olarak verilmektedir. Amerika Birleşik Devletleri’nde FDA verilerine göre hayvanlara daha fazla kilo antibiyotik uygulanmaktadır.

Bir şirket, hayvanlarda üreticilere, antibiyotik kullanımında% 47 ila% 59 oranında bir azalma gösterdiğini bildiren daha bilgilendirilmiş yönetim ve tedavi kararları vermek için daha doğru hastalık tespiti sağlamak için çiftlik üzerinde hızlı bir teşhis aracı geliştirdi. Et üretiminde antibiyotik kullanımını azaltmak için basınç veya düzenlemelerle birlikte bu tür sistemler, AMR gelgitini de değiştirebilir.

Veri Silolarını Kesmek İlk Adımdır

AMR ile mücadelenin karmaşıklığına ek olarak, küresel sağlık sisteminin yapısı ve kültürü de bu. Tarihsel olarak, sağlık, sağlıklı sonuçlar veya tedavinin gerçek değeri yerine, işlemlere odaklanmış dağınık yaklaşımından dolayı ün salmış bir siluet sanayi olmuştur. AMR’nin dünya çapındaki etkisi hakkında kesin bir veri yok; Yapabileceğimiz en iyi şey var olan bilgilerden tahminler çıkarmaktır.

En büyük sorun, mobil çözümlerle paylaşmak, HCI klinik karar destek araçlarını kullanmak ve süper bilgisayarları ve makine öğrenme platformlarını beslemek için iyi verilerin bulunmasıdır. “Bölünmüş bir sağlık hizmeti verme sistemimiz var ve bu nedenle parçalanmış bilgilerimiz var. Bu veri kaynaklarını tek bir yerde alıp hepsinin birbirleriyle konuşmalarını sağlamak sorunlu oldu, “diyor McDonald.

Meseleyi daha iyi anlamak için AMR ile ilgili verilerin ulusal ve nihayetinde küresel ölçekte toplanması, entegre edilmesi ve paylaşılması gerekecektir. HCI ve mobil araçlar, doktorlara, hastanelere ve halk sağlığı makamlarına daha fazla bilgi toplamaya yardımcı olurken, ileri analiz, makine öğrenimi ve bellek içi bilgi işlem, bu verilerin gerçek zamanlı olarak analiz edilmesini sağlayabilir. Sonuç olarak, Solomon, yatağın başında topluma ve ulusal ve uluslararası seviyelere kadar direniş kalıplarını daha iyi anlayacağız. İyi haber şu ki, AI gibi yeni teknoloji yetenekleri ve yeni potansiyel bilgi akışları çevrimiçi hale geliyor, çünkü McDonald sağlık sektöründe veri paylaşımı döneminin başlangıcı olmaya başlıyor.

İdeal amaç, milyonlarca doları, yaşantıları ve belki de uygarlığı bile orada bulursak tasarruf edebilecek, dijital olarak aktif erdemli bilgi ve tedavi döngüsüdür. D!

Digitalist Magazine, Executive Quarterly’in son sayısında  düşündürücü provoke makaleleri okuyun  .


Yazarlar Hakkında:

Dr. David Delaney SAP Baş Tıbbi Sorumlusu.

Joseph Miles , SAP için Global Bilişim Başkan Yardımcısı, Life Sciences’tur.

Walt Ellenberger , SAP için Sağlıkta Dönüşüm ve Yenilikçilik İş Geliştirme Kıdemli Direktörüdür.

Saravana Chandran SAP için Kıdemli Müdür, Advanced Analytics’tir.

Stephanie Overby , iş dünyasının ve teknolojinin kesişimine odaklanan bağımsız bir yazar ve editördür.