Цифровая экосистема: Ваши врата в экономику цифрового рынка.

Цифровые экосистемы сегодня определяют коммерцию по-новому, отказываясь от традиционного мышления «контролировать и централизовать» и переходя к новой философии «соединять и объединять». Поскольку компании все больше осознают силу партнерства и взаимодействия, цифровые экосистемы становятся решающим фактором в процессе трансформации. Что такое цифровая экосистема? Цифровая экосистема - это сложная сеть, состоящая из различных взаимосвязанных элементов, таких как технологии, люди, предприятия и системы. Эта экосистема выходит за рамки традиционных бизнес-моделей, объединяя три важнейших уровня: физический (устройства), информационный (данные) и прикладной (приложения). Модели цифровых экосистем помогают предприятиям консолидировать цепочки создания стоимости и диверсифицировать свои предложения. Такие гиганты экосистем, как Apple и Google, уже проложили путь и продемонстрировали, насколько цифровые экосистемы могут расширить сеть и портфолио организации.

Расширяйте свой каталог с помощью партнеров.
Инвестируйте в зрелую платформу монетизации облачных вычислений.
Сосредоточьтесь на трансформации, ориентированной на клиента.

Взаимосвязанные технологии: Цифровая экосистема объединяет различные аспекты здравоохранения, такие как электронные медицинские карты (EHR), телемедицинские платформы, носимые медицинские устройства и диагностические инструменты на основе искусственного интеллекта, чтобы улучшить опыт оказания медицинской помощи и улучшить результаты лечения пациентов.
Сотрудничество между заинтересованными сторонами: Экосистема рынка включает в себя различных партнеров и заинтересованных лиц, каждый из которых играет решающую роль в функционировании и успехе рынка. Например, экосистема предоставления медицинских услуг может включать в себя множество заинтересованных сторон - больницы, клиники, страховые компании, фармацевтические препараты и поставщиков технологий.

Digital ecosystem: How does it work?

Digital ecosystems are based on a network of interconnected digital technologies, platforms, and services that collectively enhance functionality and user experience:

  • Interconnected technologies: A digital ecosystem interconnects various aspects of healthcare such as Electronic Health Records (EHRs), telemedicine platforms, wearable health devices, and AI-powered diagnostic tools to better the healthcare delivery experience and create patient outcomes.
  • Collaboration among stakeholders: A marketplace ecosystem involves various partners and stakeholders, each playing a crucial role in the functioning and success of the marketplace. For instance, a healthcare delivery ecosystem could comprise of multiple stakeholders - hospitals, clinics, insurance companies, pharmaceuticals, and technology providers.
Типы цифровых экосистем Модели цифровых экосистем различаются по сложности, масштабу и структуре: от функциональных экосистем, ориентированных на отдельные продукты, до обширных экосистем на базе суперплатформ, объединяющих несколько отраслей. 
Типы цифровых экосистем Модели цифровых экосистем различаются по сложности, масштабу и структуре: от функциональных экосистем, ориентированных на отдельные продукты, до обширных экосистем на базе суперплатформ, объединяющих несколько отраслей. 

Экосистемы здравоохранения
Телемедицина и дистанционный мониторинг: В экосистемах здравоохранения услуги телемедицины позволяют проводить удаленные консультации, в ходе которых лицензированные медицинские работники могут оценивать и диагностировать определенные медицинские состояния виртуально, что избавляет от необходимости личного посещения. Также растет спрос на носимые устройства для удаленного мониторинга жизненно важных показателей.
Электронные медицинские карты (EHR): Оцифровка записей пациентов повысила доступность и эффективность обслуживания пациентов, позволяя легко обмениваться данными о пациентах между медицинскими учреждениями.
ИИ/МЛ для диагностики: Алгоритмы искусственного интеллекта используются для более точной и быстрой постановки диагноза, включая анализ медицинских изображений и выявление закономерностей в данных пациента, которые могут указывать на определенные факторы, провоцирующие развитие заболевания.

Начать дискуссию