SPAQ - Integrating digital healthcare to improve resilience
Ursprungssprache: Englisch
Land
Demokratische Republik Kongo
Abdeckung
N/A
Anzahl der Implementierungsstandorte
N/A
Leitende Organisation
Implementierungspartner
N/A
Gesundheitsfokusbereich
Gesundheit von Müttern und Kindern
Dienstleistungen
Entscheidungshilfe
Ermöglichende Technologien
Telefon
Software
Standards
N/A
Werkzeuge
N/A
Finanzierungsquellen
Spender
Geschäftsmodell
N/A
Finanzierer
N/A
Zusammenfassung
Das SPAQ-Projekt zielt darauf ab, die digitale Gesundheitsfürsorge zu integrieren, um die Widerstandsfähigkeit in fragilen Situationen zu verbessern, indem eine Komplettlösung für die digitale Geburtshilfe bereitgestellt wird, die auf kleine Gesundheitszentren zugeschnitten ist. Diese Lösung kombiniert Smartphones, Spezialsoftware, medizinische Geräte und Solarenergie, um das medizinische Personal zu unterstützen. Zu den wichtigsten Instrumenten gehören tragbare Ultraschallgeräte und Fötalmonitore, die über eine App gesteuert werden, die das Gesundheitspersonal durch den Prozess der Schwangerenvorsorge führt. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Gesundheitsergebnisse von Müttern effizient und effektiv zu verbessern.
Das Hauptziel besteht darin, die Müttersterblichkeit in gefährdeten Gebieten durch die Integration digitaler Lösungen in routinemäßige Gesundheitsprozesse deutlich zu senken. Diese Integration verbessert die Datennutzung und die Qualität der Gesundheitsversorgung durch ein fortschrittliches, nachhaltiges digitales Paket.
Das Projekt befindet sich derzeit in der Pilot-/Testphase und wird in der Demokratischen Republik Kongo durchgeführt. Es richtet sich an schwangere Frauen und umfasst den Einsatz von Software und telefonbasierter Entscheidungshilfe für die Gesundheit von Müttern und Kindern. Es wird erwartet, dass 3 000 bis 10 000 Begünstigte erreicht werden, was das Potenzial für erhebliche Auswirkungen auf die Gesundheit von Müttern in diesem Umfeld zeigt.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz
Telemedizin
Datenerfassungssystem
Schwangerenvorsorge
Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme CDSS CoP
Publikationen
Erkenntnisse - Gelerntes
Herausforderungen
N/A
Empfehlungen
N/A
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iDHA (Projekt-ID)
nf96ru
Projektlinks
https://en.soik.co.jp/enUrsprung der Informationen
Projektbeteiligte
Datenquellenlink
N/AZur Plattform hinzugefügt am
2024-05-01
Projektredakteure
Letzte Aktualisierung durch
Mirana Michelle on 2024-09-19
Anzahl der Ansichten
53
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