Việc thu hút bệnh nhân mới quan trọng, nhưng giữ chân bệnh nhân cũ mới là yếu tố then chốt xây dựng sự thành công lâu dài cho phòng khám.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng nguyên tắc tăng trưởng bền vững trong các hệ thống phần mềm, từ việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng hiện tại (như trong dịch vụ y tế) để giảm chi phí và tăng hiệu suất lâu dài, giống như cách giữ chân khách hàng trong kinh doanh.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://medium.com/@medicalbabajiseo/why-returning-patients-matter-more-than-new-patients-improve-patient-retention-with-medical-5b332b4411d8. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Một kỹ sư chia sẻ kinh nghiệm sau nhiều năm quan sát sự bất mãn của bác sĩ đối với phần mềm EHR, đồng thời giải thích những yếu tố then chốt để xây dựng hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử đáng tin cậy.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách thiết kế lại hệ thống quản lý sức khỏe điện tử (EHR) từ góc nhìn thực tế của các chuyên gia y tế, tránh những sai lầm thường gặp khiến phần mềm trở nên phức tạp và khó sử dụng.
Amgen thông báo bị tấn công mạng khiến dữ liệu bệnh nhân và thông tin độc quyền trong các hệ thống cloud của bên thứ ba bị đánh cắp.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về rủi ro an ninh dữ liệu khi tích hợp hệ thống cloud với các nhà cung cấp bên thứ ba, giúp họ xây dựng các giải pháp bảo mật mạnh mẽ hơn trong các ứng dụng phần mềm của mình.
Chăm sóc chất lượng là sứ mệnh, tài chính đảm bảo biên lợi nhuận.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý chi phí và tối ưu hóa hiệu suất dự án từ góc độ tài chính, giúp họ xây dựng hệ thống có giá trị thực tế hơn và tránh rủi ro tài chính trong quá trình phát triển phần mềm.
Doctolib đã chuyển đổi từ phát triển sản phẩm AI đơn lẻ sang xây dựng một "nhà máy AI" (AI factory) trong hai năm qua. Họ thống nhất các nền tảng Data/ML/Engineering phân mảnh thành một nền tảng Data & AI duy nhất, chuyển từ vai trò hỗ trợ kỹ thuật sang nền tảng định hướng sản phẩm với quy trình khám phá có cấu trúc và OKRs. Họ cũng công nghiệp hóa chất lượng sản phẩm AI thông qua công cụ đánh giá chung và cổng GenAI, tạo ra các accelerator (mẫu agent) riêng cho Doctolib để rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường từ hàng quý xuống vài tuần. Ngoài ra, họ đạt tỷ lệ áp dụng gần 100% trợ lý lập trình AI trong khi tích hợp công cụ năng suất nội bộ với cơ sở hạ tầng AI hướng đến khách hàng. Bài học quan trọng là việc thống nhất nền tảng chủ yếu là thách thức tổ chức hơn là kỹ thuật, ưu tiên cho nhiều khách hàng nội bộ đòi hỏi cả khung quy trình và sự đánh giá chuyên biệt, và việc sắp xếp thứ tự đầu tư quan trọng ngang bằng với bản thân các khoản đầu tư.
Là người phát triển AI, bạn nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ sản phẩm AI đơn lẻ sang một hệ sinh thái sản xuất AI hiệu quả, từ đó rút ra kinh nghiệm về cách xây dựng và quản lý nền tảng dữ liệu-ML với quy mô lớn, tối ưu hóa thời gian phát triển và đảm bảo chất lượng sản phẩm.
Một cuộc khảo sát với 168 lãnh đạo công nghệ y tế cho thấy 68% gặp phải mâu thuẫn giữa tốc độ triển khai phần mềm và rủi ro. Bài viết phân tích nguyên nhân và điểm khác biệt của những nhóm đổi mới so với phần còn lại.
Lập trình viên trong y tế nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa tốc độ phát triển phần mềm mà vẫn giảm thiểu rủi ro trong một ngành đòi hỏi chính xác và an toàn cao.
NHS England thừa nhận hồ sơ của họ đã không tiết lộ rằng nhân viên Palantir có thể truy cập dữ liệu bệnh nhân nhận dạng được trong nền tảng dữ liệu liên bang (Federated Data Platform).
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về an toàn dữ liệu và quyền riêng tư trong hệ thống y tế, đặc biệt khi các công nghệ như Palantir được sử dụng để tích hợp dữ liệu, và cách các tổ chức chính phủ quản lý, bảo vệ thông tin cá nhân của người dùng.
Các tổ chức chăm sóc sức khỏe tiên phong về AI thành công nhờ ba trụ cột: dữ liệu thống nhất, quản trị đáng tin cậy và mô hình vận hành có thể lặp lại.
Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống AI trong y tế hiệu quả từ cơ sở dữ liệu thống nhất, quy trình quản lý minh bạch và người dùng tin tưởng, giúp phát triển ứng dụng y tế thông minh an toàn và hiệu quả.
Mạng thần kinh (neural network) theo dõi liên tục các dấu hiệu sinh tồn để phát hiện nguy cơ suy giảm sức khỏe sớm hơn so với phương pháp thông thường.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tích hợp vào y tế thông minh, từ đó tìm hiểu về cơ sở dữ liệu sinh học, xử lý tín hiệu thực thời và ứng dụng của neural networks trong việc phát hiện sớm bệnh lý, giúp mở rộng kiến thức về giao diện người dùng y tế và ứng dụng thực tế của công nghệ trong lĩnh vực y khoa.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000+ bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thử