Категорія: Великі Дані та Аналітика

Планувальник ключових слів Google та AHREFS – це два інструменти оптимізації пошукових систем (SEO), які часто рекомендуються для маркетологів для початківців. Хоча можна отримати чудові ідеї ключових слів за допомогою будь -якої платформи, є чіткі обмеження для обох.

Зробити правильний вибір між планувальником ключових слів Google та AHREFS є важливим, якщо ви хочете побачити довгостроковий успіх SEO.

Ключові відмінності між планувальником ключових слів Google проти AHREFS

Найбільша різниця між планувальником ключових слів Google та AHREFS полягає в тому, що планувальник ключових слів Google строго є інструментом досліджень, тоді як AHREFS дозволяє досліджувати та відстежувати конкретні умови.

Те, як дві платформи джерела своїх даних також відрізняються.

Дані планування ключових слів Google надходять від оголошень Google. Використовуючи інструмент, ви технічно бачите інформацію, пов’язану з ключовими словами та пошуком оплати за клік (PPC).

З іншого боку, AHREFS збирає дані з декількох джерел: власні пошукові гусениці, планувальник ключових слів Google, тенденції Google, консоль пошуку Google тощо.

Планувальник ключових слів Google також відрізняється ціною. Планувальник ключових слів Google – це безкоштовний інструмент, тоді як Ahrefs Paywall підтримує багато його функцій.

Однак, Ahrefs пропонує безкоштовний план, який підходить для багатьох власників малого бізнесу та маркетологів.

Google Ключові слова планувальник проти Ahrefs з першого погляду

Як використовувати планувальник ключових слів Google для досліджень SEO

Використання планувальника ключових слів Google для досліджень SEO просте – для цього потрібен лише безкоштовний обліковий запис Google Ads. Вам не потрібно платити за будь -які оголошення, щоб використовувати інструмент.

Використовуючи планувальник ключових слів, у вас буде можливість розпочати пошук із терміном або доменом веб -сайту.

Дослідження ключових слів, орієнтованих на термін

Введіть будь -яке цільове ключове слово, що цікавить, у планувальник ключових слів Google, щоб створити список пов'язаних термінів.

Ви зможете побачити цінні відомості, які включають:

• Середні дані про обсяг пошуку
• Швидкість змін протягом трьох місяців
• Зміни за рік
• Рівень конкуренції (ключові слова)
• Реклама частка враження
• Діапазони ставок КПП

Щоб зробити ваші результати більш точними, ви можете додавати свій домен кожного разу, коли ви запускаєте пошук ключових слів. Це видалить будь -які ключові слова, які не пов'язані з вашими продуктами, послугами чи вмістом.

Ви також можете передати ключові слова до звіту про “прогноз”. Ці звіти дають вам додаткову інформацію, включаючи очікувану популярність терміна в майбутньому. Звіт про прогноз також дозволяє бачити:

• Обсяг пошуку ключових слів за місцем розташування
• Очікуване використання пристроїв пошуковими особами
• Популярність за місцем розташування

Використання планувальника ключових слів Google може допомогти вам знайти найкращі пов'язані ключові слова, які можна використовувати для SEO та інших цифрових маркетингових кампаній.

Дослідження ключових слів, орієнтованих на веб-сайт

Ви також можете генерувати списки ключових слів за допомогою вашого веб -сайту – або весь домен, або на одній сторінці.

Ви отримаєте список ключових слів, пов’язаних з вашим сайтом, хоча планувальник ключових слів Google не покаже вам, як ваш сайт займає ці умови. (Щоб побачити інформацію про позицію, вам потрібно буде використовувати такий інструмент, як Ahrefs або Semrush.)

Однак пам’ятайте, що планувальник ключових слів Google показує вам дані, специфічні для пошуку Google. Це не відображає популярності різних термінів у соціальних мережах чи інших платформах. Щоб побачити це, вам знадобиться такий інструмент, як вибухаючі теми.

Теми, що вибухають, показують вам історичні дані про тенденцію за останні 15 років, а також прогнозовані прогнози популярності. Ми підтримуємо базу даних помітних тем, але ви також можете шукати будь -який термін за допомогою нашого інструменту аналізу тенденцій.

Одна велика проблема з планувальником ключових слів Google

Оскільки планувальник ключових слів Google є інструментом PPC, оцінки конкуренції, які він показує, призначені для платних оголошень. Проблема тут полягає в тому, що ключове слово може мати високий рівень конкуренції КПК та низький показник труднощів з органічним пошуком одночасно.

Давайте використаємо термін «продажі басейну» як приклад. Я пишу це в травні, тому літні відпустки та дні басейну на увазі людей. З точки зору оплачуваної реклами, це дуже конкурентне ключове слово. Можливо, мені доведеться платити понад три долари за клацання, щоб запустити рекламу на цей термін.

Але той самий термін має низький показник складності ключових слів для органічного пошуку, як ми бачимо на цьому скріншоті з інструменту огляду ключового слова Semrush:

Ми також можемо побачити, що органічний пошуковий трафік для “продажів басейну” нижчий, ніж платний рекламний трафік, який повідомляє Google Planner. Однак це не обов'язково погано, і допомагає зробити ключове слово менш конкурентоспроможним.

Якби я використовував планувальник ключових слів Google, я можу пропустити це ключове слово і залишити його поза своєю стратегією SEO. Це було б помилкою! Дані органічних ключових слів вказують на те, що я можу обґрунтовано оцінювати свій веб -сайт за цим терміном за допомогою цільового контент -маркетингу або місцевих зусиль SEO. Якби я проігнорував ключове слово, я б пропустив зв’язок з (і продажем) новими клієнтами.

Google ключових слів Плюс і мінуси планувальників

Як використовувати AHREFS для SEO -досліджень

Ви можете використовувати AHREFS для дослідження ключових слів і відстежувати ранг вашого сайту за ці терміни в одному місці.

Пошук ключових слів за допомогою AHREFS

Інструмент провідника ключових слів AHREFS надає набагато детальніше про пошукові терміни, ніж планувальник ключових слів Google. (Ahrefs порівнянні з таким інструментом, як Semrush.) Ви можете використовувати AHREFS, щоб знайти як ключові слова короткого, так і довгохводу.

Використання провідника ключових слів простий – тип в одному або декількох пошукових термінах, щоб розпочати дослідження.

Отриманий список покаже вам ключові показники щодо кожного терміна, включаючи:

• Намір пошуку (мета пошуку)
• Обсяг пошуку ключових слів
• Конкуренція (труднощі)
• Тенденції популярності
• Пов’язані теми

Сторінки з деталями ключових слів використовують барвисту діаграму, яка показує вам конкретні труднощі ключового слова та тарифи конкуренції. Це відрізняється від планувальника ключових слів Google, що лише зазначає, що ключове слово – це низька, середня або висока конкуренція.

Відстеження ключових слів у ahrefs

Ви можете зберегти будь -яке з ключових слів, які ви досліджуєте в AHREFS, і додати їх до списку відстеження позицій. У поєднанні з ключовими словами вашого сайту вже класифікується (який ви також можете ідентифікувати за допомогою AHREFS), ви можете краще оцінити вплив своїх SEO зусиль.

Отримайте мій безкоштовний звіт 👉

Можливість відстеження та вимірювання змін положення є важливою при розробці та моніторингу стратегії SEO. Ось чому я завжди рекомендую, щоб кожен, хто серйозно ставиться до своїх SEO, інвестує в платний інструмент, як Ahrefs або Semrush. Планувальник ключових слів Google не вирізає його.

Ahrefs ціноутворення

На відміну від планувальника ключових слів Google, Ahrefs не є безкоштовним інструментом. Компанія пропонує безкоштовний план, який дозволяє стежити за здоров’ям вашого веб -сайту та його статусом на сторінці результатів пошукових систем (SERP), але ви не можете провести жодного дослідження ключових слів.

Щоб отримати максимальну користь від Ahrefs, вам потрібен платний план. Параметри починаються від 108 доларів на місяць, коли виставляються щорічно.

Ahrefs Pros and Cons

Поширення

Наскільки надійний планувальник ключових слів Google?

Планувальник ключових слів Google – це надійний спосіб пошуку даних ключових слів PPC, оскільки він витягує свою інформацію безпосередньо з платформи пошукової системи Google та рекламних оголошень. Це хороший спосіб отримати загальне відчуття до органічного пошукового ландшафту – але деякі ключові слова матимуть дуже різні органічні та оплачені обсяги пошуку та ставки конкуренції.

Чи точні дані про обсяг обсягу AHREFS?

Так, Ahrefs – це надійне джерело інформації про ключові слова. Звіт AHREFS вказував, що дані їх обсягу пошуку були “приблизно точними” протягом 60% часу, тоді як планувальник ключових слів Google “різко завищував” обсяг пошуку протягом 50% часу.

Однак, важливо зазначити, що всі показники трафіку ключових слів в кінцевому рахунку є оцінкою. Такі інструменти, як AHREFS, використовують різні сканери та джерела даних для складання найімовірніших темпів пошуку та темпів змагань, але вони можуть змінюватися з часом.

Які ще інструменти для дослідження ключових слів?

Планувальник ключових слів Google – одна з небагатьох альтернатив AHREFS, яка абсолютно безкоштовна. Ahrefs та Semrush пропонують безкоштовні плани, які дозволяють вам безкоштовно використовувати частину функцій інструменту. Багато інших інструментів SEO, як -от рейтинг SE, ​​потребують платного плану при реєстрації.

Що врахувати при виборі інструменту дослідження ключових слів

Важливо враховувати довгострокові цілі при оцінці найкращого інструменту ключових слів для ваших потреб. Якщо вас цікавить короткострокові рекламні кампанії або перевіряєте том ключового слова в одному місці в часі, то планувальник ключових слів Google добре обслуговуватиме ваші потреби. Але якщо ви хочете вдосконалити SEO свого сайту в довгостроковій перспективі, вам краще обслуговуватиме Ahrefs.

Ви також захочете розглянути показники, важливі для вашої роботи. Планувальник ключових слів Google показує вам базові дані та дані про конкуренцію, але він не розбиває для вас сторінку результатів пошукової системи (SERP). І ні планувальник ключових слів Google, ні Ahrefs в даний час не можуть показувати вам багатоканальні дані про тенденцію та де ваш сайт стоїть у результатах Chatgpt.

Ви можете побачити всі ці дані – Seo, PPC, LLM та прогнози тенденції – на одному місці, коли ви використовуєте комбінацію теми Semrush та вибуху. Semrush пропонує щедрий безкоштовний план, але ви також можете захопити розширену 14-денну безкоштовну пробну версію за допомогою нашого ексклюзивного коду купона. Додайте безкоштовну семиденну пробну версію вибухаючих тем Pro одночасно, щоб розблокувати дивовижний рівень даних-і подивіться, як саме ви можете зробити з правильними інструментами SEO.

Боулдер, штат Колорада, 28 травня 2025 р.-Логіка спектрів, глобальний лідер у галузі управління даними та рішень для зберігання даних, сьогодні оголосила про підтримку технології стрічки LTO-10 у своєму повному портфоліо бібліотек стрічки*, включаючи спектри Tfinity, Spectra T950, Cube Spectra та моделі стека спектрів.

LTO-10 представляє новий архітектурний фундамент для стрічки, що забезпечує 30 терабайт (ТБ) рідної ємності та 400 Мб/с швидкість передачі на картридж-розширення стратегічного бачення спектрів для забезпечення масштабованої, стійкої та кібер-резервної тривалої архівної архіви для збереження довгострокових даних.

За допомогою цього оголошення Spectra Logic продовжує своє лідерство в інноваційних стрічках, забезпечуючи десяте покоління технології LTO – віха, яка відзначає 25 років з моменту створення формату. Від LTO-1 у 2000 році до LTO-10 у 2025 році формат забезпечив 300-кратне збільшення потужності на картридж, демонструючи неперевершену розширюваність та надійність в центрі обробки даних.

По мірі того, як вимоги до збереження даних посилюються в різних галузях, що керуються навчальними моделями AI, сенсорними мережами, дотриманням та аналітикою довгохводу, організації потребують більш масштабованої, економічно ефективної інфраструктури для управління масовим зростанням даних без шкоди для стійкості чи безпеки.

LTO-10 забезпечує 66% збільшення потужності на картридж порівняно з технологією LTO-9 попереднього покоління, забезпечуючи значно більшу щільність зберігання та пропонуючи найменшу загальну вартість потужності порівняно з об'єктами на основі жорсткого диска та хмарними послугами холодного зберігання. Підтримувані інтерфейси включають волоконний канал 32 ГБ/с та 12 ГБ/с SAS.

Моделі, оснащені SAS, є сумісними з оптичним SAS-перемикачем SPECTRA OSW-2400, що дозволяє значною додатковою економією на сполученні до кінця між серверами та стрічковими приводами, розташованими в відстані центру обробки даних до 10 000 м² (107 639 кв. Футів).

У той час як хмара та диск залишаються життєздатними для навантажень на високому доступі, вони все частіше ставляться до підвищення довгострокових витрат на зберігання хмар, систем, що голодують з енергією та ескалації кібер-ризиків. LTO-10 підтверджує справу на локальних архівах, що базується на об'єктах, що дозволяє організаціям репатріювати архівні дані з хмари та зменшувати експлуатаційні витрати, відновлюючи контроль над довгоживими активами даних.

Технологія LTO-10 також може підвищити зусилля щодо стійкості порівняно з дисками для дисків, що споживають на 90% менше енергії на Petabyte, ніж порівнянні підприємства на підприємстві щорічно. У масштабах переміщення локального зберігання холодного зберігання на стрічку може заощадити значну потужність, збільшуючи наявну енергію для підживлення АІ та інших ініціатив зростання або заощадження врожаю.

“Логіка Spectra продовжує рухати м'яч вперед з неймовірними масштабами та потужністю”, – сказав Стівен Фоскетт, президент бізнес -підрозділу Tech Field Day, Futurum Group. “LTO-10-це головна виграш для клієнтів Spectra Logic, оскільки вони можуть модернізувати існуючі бібліотеки стрічок для набагато більшої потужності в одному сліді. Завдяки цьому безпроблемному шляху оновлення клієнти можуть модернізувати захист даних та архівне середовище за меншими витратами та впливу на екологію”.

LTO-10 ідеально підходить для широкого спектру організацій, що працюють на передньому плані відкриття та інновацій, керованих даними, такі як високоефективні обчислювальні лабораторії, агентства з прогнозування погоди, науково-дослідні університети, космічні агентства та фармацевтичні дослідницькі групи. Він також добре розташований для трубопроводів штучного інтелекту, архіву медіа та розважальних активів, а також для зниження вартості інфраструктури для зберігання гіпершарів та хмарного холодного зберігання.

“Цього року відзначається 25 років з моменту запуску LTO-1 у 2000 році та дебют LTO-10-десятого покоління-зменшує чудову довголіття та інновації стандарту LTO”,-сказав Натан Томпсон, генеральний директор і засновник спектра логіки. “З 300-кратним збільшенням потужності на картридж за цей час LTO виявився однією з найбільш стійких, розширюваних та економічно ефективних технологій в ІТ. І оскільки AI прискорює масштаб неструктурованого збереження даних, LTO-10 саме тоді, коли світ йому найбільше потребує”.

Сертифіковані медіа Spectra для LTO-10

Spectra запропонує LTO-10 Media під час запуску через свою перевірену сертифіковану медіа-програму. Кожен картридж LTO-10 проходить суворий процес огляду та перевірки. Кожен картридж повністю інтегрований із програмним забезпеченням LifeCycle (MLM) Spectra Media Management (MLM), яке проактивно відстежує, керує та надає звіти про всі аспекти використання стрічки та стан здоров'я. MLM допомагає ефективно керувати стрічками від початку до кінця безперервними оцінками більш ніж 40 різних показників протягом усього життя кожної стрічки. Усі сертифіковані Spectra Media мають гарантію заміни довічної заміни від дефектів медіа.

Наявність

Технологія LTO-10 доступна для негайного замовлення. Клієнти можуть додати накопичувачі LTO-10 до будь-яких нових бібліотек Spectra Builds або оновлення існуючих систем, використовуючи функції Fiber Channel повного висоти або параметри приводу SAS. Початкові поставки накопичувачів LTO-10 та сертифікованих ЗМІ розпочнуться в червні 2025 року.

Для отримання додаткової інформації або для планування консультації з продажу відвідайте www.spectralogic.com/contact.

*Бібліотеки, що негайно підтримують LTO-10, включають спектри Tfinity, Tfinity Exascale, Tfinity Plus, T950, T950V, T680, T380, T200, Cube Spectra та Spectra Stack.

Про спектри логіки

Спеціальні інновації для зберігання даних протягом більше 40 років, спектра логіка допомагає організаціям модернізувати свою ІТ-інфраструктуру та захищати та зберігати свої дані за допомогою широкого портфеля рішень, що дозволяють їм керувати, мігрують, зберігають та зберігати довгострокові дані бізнесу, а також функції, щоб змусити їх викупити стромі, чи в усіх локусах. Щоб дізнатися більше, відвідайте www.spectralogic.com.

Джерело: Логіка спектрів

Недавній PLOS -біологія Стаття Катарін Чен, Марія Торо-Морено та Расі Субраманіам досліджували це саме питання, описуючи переваги та обмеження-використання github в академічній мокрої лабораторії. Серед переваг: 1) співпрацяз кількома дослідниками, здатними внести свій внесок у один і той же проект, не перезаписавшись один одного; 2) доступністьоскільки основні функції Github вільні у використанні; і 3) простота на бортузавдяки великій документації та навчальній посібниках для початківців. Для тих, хто зацікавлений у глибці в системі, більш детально доступно у подальшій публікації від групи, наявної як попередній друк.

Однак, є застереження. Для лабораторій, що працюють з конфіденційними даними, особливо залучаючи людських суб'єктів – Github – це не місце для зберігання захищеної інформації про здоров'я. І хоча доступні ресурси, вивчення Github все ще може створювати перешкоду для тих, хто не має обчислювального походження.

Марія Торо-Морено, докторантура в лабораторії Субраманіама, вважає Github як практичним інструментом для майбутнього. “Кожна лабораторія працює по -різному, а знання з управління лабораторіями зазвичай надходять лише через прямий досвід”, – каже вона. “Вчені рідко документують ці практичні аспекти займання науки, тому ці знання часто втрачаються. Пошук github корисним у нашій роботі, ми хотіли поділитися своїм досвідом – особливо для постдоків, починаючи думати про те, як вони будуть керувати своїми майбутніми лабораторіями”.

Github, можливо, почався як інструмент для кодерів, але його потенціал значно перевищує вікно терміналу. Для вчених -лавок, які стикаються з такими проблемами, такими як погана відтворюваність, неорганізовані дані та знання, втрачені в переході, прийняття систем контролю версій, таких як Github, можуть бути тихою революцією в тому, як ми документуємо, ділимося та співпрацюємо. У міру того, як наука зростає більш взаємопов'язаною, інструменти, які ми використовуємо, повинні відображати це – а іноді найпотужніші рішення надходять з мислення поза піпеткою.

Новини

27 травня 2025 року

Портленд -Харбор, Англія. Міністерство оборони Великобританії провело своє найбільше випробування на багато домену (AI) на сьогоднішній день, випробовуючи можливості AI по суші, морі та повітряні платформи, повідомляє агентство в повідомленні.

П'ятиденний судовий процес включав приблизно 200 особового складу з Лабораторії оборонних наук та технологій (DSTL), Королівського військово-морського флоту, Королівських ВПС та міжнародних та галузевих партнерів. Дані були зібрані з кораблів Королівського військово-морського флоту, наземних транспортних засобів, а також екіпажі, і не знімаються літаки під час сценаріїв на основі місії для підтримки розробки систем AI для автоматичного виявлення та розпізнавання цілей.

Технології AI, що оцінюються, покликані допомогти в морському нагляді та виявленні загрози військово-морських операцій, а також підтримувати Королівські ВВС при повітрі багатосенсорного синтезу для покращення розпізнавання цілей та зменшення навантаження пілота, згідно з твердженням.

Випробування, яке випливає з попередніми зусиллями за програмою Wintermute, має на меті розробити системи AI, які збільшують прийняття рішень людини, фільтруючи інформацію та вдосконалюючи ситуаційну обізнаність. Нації, що беруть участь, включали США та Австралію.

Представлені компанії

Офрінована роль адміністратора бази даних може бути на один ступінь простіше після компанії Services Company Продовжувати мав на меті спростити управління вольфрамовими кластерами за допомогою Cubernetes-Automation Automation. Власна технологія Ponstent, кластер Ponstrent Tungsten – це підхід кластеризації бази даних для звичного тріумвірату шарів бази даних, тобто MySQL, Mariadb та Percona Server. Tungsten-це все про міцність (підказка в назві), послуга забезпечує високу доступність, відновлення аварій, реплікація даних та можливості георозподілу. Його називають «кластером кластерів» для безперервних операцій.

Оператор Tungsten версії 8 (Tungsten V8) для Kubernetes-це послуга, що стосується Kubernetes, призначена для спрощення та автоматизації розгортання та управління кластерами MySQL з високою доступністю.

Роздуття над кластеризацією баз даних

“Завдяки загальній наявності оператора V8 V8 для Kubernetes, ми надаємо адміністраторам баз даних більш потужним, хмарним способом управління кластерними середовищами вольфраму, використовуючи знайомі інструменти Kubernetes”,-сказав Ееро Терікорпі, генеральний директор Ponstrent.

Teerikorpi заявив, що його фірма зосереджена на автоматизації найважчих частин кластеризації баз даних – відмови, резервного копіювання, забезпечення – щоб DBA могли зосередитись на більш креативних та інноваційних аспектах підтримки інфраструктури даних.

“Оновлення до вольфраму V8 означає розблокування повністю декларативного управління кластерами, автоматизованого примирення та інтеграції рідних Kubernetes, які різко знижують оперативну складність та ризик запуску MySQL в масштабі.”

Що повністю декларативне управління кластерами?

У той час як декларативне управління кластерами (DCM)-це архітектурний підхід, який дозволяє ДБС закладати та висловлювати «політику розміщення» декларативно за допомогою SQL-подібних запитів. Повністю декларативне управління кластерами (FDCM), з іншого боку, передбачає використання файлу конфігурації для визначення потрібного стану кластера, а не вручну налаштування кожного елемента. Після застосування через FDCM програмне забезпечення та система даних, про які йдеться, може автоматично керувати кластером у використанні, щоб він вирівнювався з та відповідним бажаному стану, визначеному DBA, щоб забезпечити автоматизацію та забезпечити послідовність та можливість масштабувати.

Ключові вдосконалення для оператора V8 включають декларативне розгортання Kubernetes. Оператор V8 вводить власні визначки для користувальницьких ресурсів Kubernetes (CRDS) для повністю декларативного управління кластерами, що дозволяє адміністраторам бази даних встановлювати та забезпечити кластери MySQL, визначаючи ключові властивості, такі як кількість вузлів, топологія та дані в межах Kubernetes; Це також дозволяє DBA стандартизувати розгортання за допомогою контрольованих версією, повторюваних конфігурацій у стадії, виробничому та гібридному середовищі.

Продовжуючи гарантії понад 25 мільярдів доларів комбінованих доходів своїх клієнтів, щорічно обробляти мільярди транзакцій за допомогою додатків SaaS, платформ електронної комерції, фінансових послуг та телекомунікаційних рішень. З корінням у Фінляндії та базується в районі затоки Сан -Франциско,

Також тут ми знаходимо захист даних. Вбудована функція резервного копіювання та відновлення в операторі V8 призначена для забезпечення стійких та відновлюваних операцій бази даних всередині Kubernetes. Це дозволяє командам планувати та керувати захищеними резервами безпосередньо в екосистемі Kubernetes; Це також дозволяє їм зберегти цілісність даних протягом усього життєвого циклу кластера, включаючи резервні та відновлені операції.

Короткий пронизливий дрейф конфігурації

З точки зору автоматизованого управління, оператор V8 обіцяє усунути звичайні ручні завдання з автоматизацією, керованою подіями, дозволяючи командам автоматично виявляти та узгоджувати конфігураційні зміни або інфраструктуру, збільшується динамічне реконфігурація зберігання, а також впорядковує процеси конфігурації, масштабування та підтримки.

Для високої доступності механізми в операторі V8 підтримують постійний час роботи під час збоїв або запланованого обслуговування, що дозволяє адміністраторам автоматично переходити до вузлів репліки під час незапланованих відключень; Для безперешкодних операцій з запланованими перемиканнями з мінімальним порушенням обслуговування; і ізолювати нестабільні або недобросовісні вузли, використовуючи інтегровані елементи управління огорожами для підтримки здоров'я кластерів.

Незважаючи на те, що роль DBAS зараз вдосконалюється за допомогою автоматизації та більш широкої дуги контролю управління інфраструктурою, багато з них, що випливають із шару Kubernetes, ми (мабуть) все ще маємо довгий шлях, щоб пройти будь -яку форму сисадміну чи роль операцій у по -справжньому рівні з доменом розробника, ініціативів DevOps чи ні. Можливо, це один крок у правильному напрямку.

По мірі того, як ландшафт штучного інтелекту (AI) розвивається з піднесенням агента АІ, нові дослідження від Sinequa у співпраці з Chapsvision підкреслюють критичний зміна пріоритетів для головних інформаційних службовців (CIO) та ІТ -груп. Традиційно вартість розглядалася як основний бар'єр для прийняття ШІ; Однак зараз він займає низький рівень проблем, лише 10% респондентів називають це важливим питанням. Натомість фокус перейшов на більш складні проблеми навколо точності та якості даних, які зараз висвітлюються 19% осіб, які приймають рішення.

Дослідження опитувало 100 лідерів підприємств у Великобританії та США, виявивши, що 66% організацій передбачають реалізацію прибутку щодо своїх агентських інвестицій AI протягом наступних п'яти років. Примітні 82% вважають, що AI підвищує свій оперативний інтелект та ефективність, тоді як 62% вважають готовими до впровадження агентського ШІ. Однак це відчуття готовності підривається різкою реальністю: майже 61% організацій визнають, що їхня готовність до даних все ще потребує значного вдосконалення.

Готовність даних: Основний фокус для ІТ -команд

Для ефективного функціонування агента АІ, він повинен отримати доступ до надійних, контекстних розумінь у режимі реального часу. Ця необхідність чинить величезний тиск на ІТ -команди, щоб переконатися, що дані не тільки точні, але й легкодоступні. Дослідження висвітлює кілька ключових проблем, з якими стикаються організації в цій галузі:

• Проблеми безпеки та дотримання даних (67%)
• Міжчастині силоси даних (47%)
• Управління обсягом та швидкістю даних (37%)

Ці питання заважають організаціям повністю використовувати технології AI в масштабах, що робить управління даними головним пріоритетом для CIO, який має завдання успішного прийняття агентського ШІ.

Важливість інтелектуальних систем пошуку

У цьому контексті можливості пошуку підприємств або інтелектуальних систем пошуку стають все більш актуальними. Ці інструменти дозволяють ІТ -командам витягувати та поверхневі знання з різних джерел даних, полегшуючи безшовну інтеграцію технологій AI. Дослідження свідчить про те, що 66% респондентів вважають інтелектуальну експертизу для пошуку вирішальним для подолання перешкод для реалізації агента AI.

Респонденти відзначили кілька переваг інтелектуальних систем пошуку, включаючи:

• Підвищення доступності даних у всій організації (46%)
• Поліпшення навчальних процесів AI моделі (43%)
• Підтримка обробки даних з великим обсягом (42%)

Джефф Евернхем, головний директор з продуктів Sinequa від Chapsvision, вказав на терміновість вирішення цих даних. “Хоча організації прагнуть досягти швидкої віддачі від інвестицій, справжня трансформація потребує постійних інвестицій у готовність до даних та інтелектуальні системи пошуку”, – сказав він.

Оскільки CIO та їхні ІТ -команди орієнтуються на складності впровадження ШІ, пріоритет якості та доступності даних буде важливим для максимізації потенціалу агентського ШІ. Шлях вперед вимагає стратегічної спрямованості на створення надійних інфраструктур даних, які розширюють можливості організацій повністю використовувати можливості ШІ у все більш конкурентоспроможному ландшафті.

Результати нашого дослідження відображають широке прийняття CRS в управлінні розширеним EOC. Усі вказівки забезпечують позитивне схвалення для CRS, 75,9% випадків отримали рекомендацію I класу. З іншого боку, незважаючи на докази високого рівня, що підтверджують інтервальний HIPEC, багато вказівок висловлюють застереження, що призводить до більш суперечливих висновків (57,7% позитивної підтримки при поміркованому [GRADE IIa] Рекомендація у 38,5% випадків).

Розбіжність між клінічними рекомендаціями, в деяких випадках навіть у межах однієї країни, може призвести до змін у клінічній практиці. На рішення щодо CRS та/або HIPEC часто впливають політика індивідуальних онкологічних центрів та спеціалізований досвід їх хірургічних чи онкологічних команд. Для покращення дотримання керівних принципів важливо сприяти глобальній співпраці між онкологічними та хірургічними товариствами, а також медичними органами. Ця співпраця повинна спрямована на підтримку якісних міжнародних досліджень щодо загальних злоякісних новоутворень та встановлення реєстрів для рідкісних пухлин.

Обмеження цього дослідження, в першу чергу, виникли внаслідок упередженості при виборі та інтерпретації керівних принципів, на які впливає інструменти пошуку та переклад з рідних мов. Незважаючи на те, що пошук електронних медичних баз даних є відносно стандартизованим, величезна інформація в сірому літературі, наприклад, урядові публікації, звіти та провадження на конференції, створює виклик для аналізу без допомоги пошукових систем або програмного забезпечення, що працює на AI. Алгоритми, що стоять за цими інструментами, є власними та недоступними для користувачів, потенційно вводячи упередженість у отриманих записах. Отже, деякі опубліковані вказівки, можливо, були не помічені в нашому аналізі. Крім того, враховуючи, що CRS-HIPEC-це дорога процедура, що вимагає передової інфраструктури охорони здоров'я, більшість рекомендацій зосереджені в розвинених країнах Північної півкулі. Ми намагалися пом'якшити цю упередженість, вручну шукаючи вказівки країн, що розвиваються, найменш розвинених країн та країн у Південній півкулі.

Ще одне занепокоєння – це питання мовної інтерпретації та перекладу. Оскільки меншина включених вказівок прямо не повідомляла про міцність на оцінку рекомендацій, ми перетворили заяви про керівництво в рекомендації, використовуючи критерії робочої групи класу, в яких конкретні прислівники та речення мають запропонований переклад у рекомендації (наприклад, “вказано” = I клас, “може бути корисним” = клас IIA, “може розумно” = клас IIB). Оскільки цей процес був схильний до помилок інтерпретації, щоб мінімізувати упередження, двоє дослідників незалежно оцінювали вказівки та отримали рекомендацію з низькою мінливою міжорядкою (9,2%). У випадках невизначеності була прийнята найбільш консервативна (менша сила) рекомендації. Також процес перекладу міг запровадити помилки, оскільки автори, що не говорять англійською мовою, можливо, перекладали свої рідні терміни з наближенням, а інструменти перекладу, що працюють на AI, можуть неправильно трактувати нюанси. Щоб мінімізувати цю потенційну упередженість, ми використовували щонайменше два різні програмні засоби для перекладу, ретельно переглядаючи повні речення, щоб переконатися, що вони узгоджувались із передбачуваним значенням рекомендації.

Примітка видавця

Springer Nature залишається нейтральною щодо юрисдикційних претензій у опублікованих картах та інституційних приналежності.

Арізона розпочала сезон 2025 року, програвши три ігри на Globe Life Field в Арлінгтоні, отримавши 29-6 за останні два. Повернена поїздка пішла трохи краще.

Wildcats виграли свій другий поспіль чемпіонат конференції, згуртувавшись у 9^то А потім йти вперед у додаткових додатках, щоб перемогти TCU 2-1 у 10 подачах у суботу ввечері. Назва надходить через рік після виграшу фінальної корони турніру Pac-12.

Maddox mihalakis'Блуп одинокий праворуч поле забив Мейсон Уайт У верхній частині 10^тодаючи 4-й насінню Арізону (39-18) свою єдину лідерство. Wildcats відбулися 1-0, що входив у 9^то до Ендрю Каїн Потуляли сольний домашній пробіг ліворуч.

Тоні Плута кинув кадри відключення в 9^то і 10^товикреслюючи нападник Сем Майерс щоб закінчити це. Його фініш продовжував неймовірний пітчінг, Арізона потрапив у турнір, що дозволило лише три пробіги за 28 подач.

Першокурсник Сміт Бейлі дозволив пробігти на 5,1 подачі, викресливши п’ять і гуляючи. Він пройшов друге тісто гри, який прийшов, щоб забити на заздалегідь після подвійного 1-ти, але після цього він залишився чистим, включаючи тренування з 2-х, що не виходило в 4-му.

Бейлі пішов з бігуном на 1^святий і 1 у 6^то для Кейсі Хінцхто викликав подвійну гру, що закінчилася іннінгом, а потім кинув безрезультатний 7^то. Гаретт Хікс слідом за 1-2-3 8^тоутримання Арізони в межах вражаючої відстані.

Але ТКУ (39-18) був однаково ефективним на кургані, навіть якщо його стартер був у 3^{редакція} іннінг. Рогаті жаби змінили зміну, коли Арізона завантажила бази з 1 -ї для білого, але ліве звільнення Джанлука Шинн Витягнув із цього безладу і записав сім прострілів (шість поспіль) за 2,2 подачі.

Ще один лівий TCU, Бреден Слоунприйшов у 6^то і негайно надягайте перші два диких котів, перш ніж втече, роблячи те саме в 8^то.

Каїн, який вразив бігунів на 2^не і 3^{редакція} закінчити 6^торозчавив крок 2-1 право на відкриття 9^то за його 6^то домашній біг сезону. Це було його 4^то Гомер з 10 травня.

10^то розпочався з Аарон Уолтон Заздалегідь, але потім Слоун, у своєму п’ятому іннінгу полегшення, вдарив Білого в спину. Адоніс Гузман Слідом за синглом до центру, переміщення Гузмана до 3^{редакція}а потім Міхалакіс підняв перший крок, який він побачив у землі без чоловіка для пробігу вперед.

Уайт був названий турніром Big 12 MVP, який пройшов 7 за 11 з трьома гомерами та семи ІРБ. У цьому сезоні він потрапив у п'ять гомерів на глобусному життєвому полях, у тому числі два у вихідні вихідні, оскільки Арізона покращилася до 9-7 у 2025 році в Техасі, включаючи останні п’ять.

Зараз Арізона офіційно кваліфікована за свої 5^то Послідовний турнір NCAA та 4^то поспіль під Чіп Хейл, Перший тренер UA, який зробив чотири прямі післясезони з тих пір Френк Санкет у 1960 -х. Wildcats дізнаються, куди вони йдуть – відставання малоймовірне – і з ким вони грають о 9 ранку в понеділок.

Венчурний капітал може відігравати вирішальну роль у майбутньому поведінковій медичній допомозі.

Зокрема, інвестори можуть допомогти підключити різні зацікавлені сторони та точки даних, щоб полегшити догляд за цінністю в галузі поведінкового здоров'я.

“Коли ви думаєте про роль, яку можуть відігравати інвестори чи стартапи, коли мова йде про догляд на основі цінності, ви повинні подумати про тактику позаду, що означає догляд на цінності, яка його мета і у що потрібно вірити, щоб успішно зняти його?” Кейтлін Донован, партнер General Catalyst, заявила на ціннісній події поведінкового бізнесу.

General Catalyst – це венчурна фірма, яка має понад 33,6 дол. Його портфель поведінки включає Elemy, Educy, Instride Health, Ophelia Health, Sondermind та Spring Health.

Сумільна природа поведінкового здоров'я ускладнила перехід до домовленостей на основі цінностей. Зокрема, успішна домовленість про цінність повинна включати механізм позитивного циклу зворотного зв'язку між платником, який володіє цим ризиком населення та постачальником, який надає допомогу, повідомляє Донован.

Сьогодні охорона здоров'я, як правило, має багато точкових рішень; Навіть у спільноті поведінкового здоров’я є ряд якісних платформ, які пропонують дуже специфічний тип догляду. Наприклад, деякі послуги пропонують виключно догляд за наркоманією або терапію депресії або лікування ОКР. Тим не менш, вони рідко з'єднуються.

Для роботи справжньої домовленості про догляд за цінністю, різним зацікавленим сторонам потрібно ділитися своїми даними та взаємодіяти. Крім того, повинно бути міцна комунікація про те, як поведінкове здоров'я впливає на загальні медичні витрати та спосіб відстежувати це.

“Там, де венчурний капітал може прийти, це допомагає з'єднати деякі з цих крапок і з'ясувати, що є правильною компанією, яка може бути клеєм, який вирішує деякі з них, реально, проблеми з даними, щоб мати можливість виконувати це бачення”, – сказала вона.

Підключення даних – це лише одна частина в головоломці створення змістовних з'єднань у екосистемі охорони здоров'я.

Компанії з питань поведінки, особливо ті, що розбивають ціннісну домовленість, проходять тонку межу між наданням досвіду досвіду пацієнтів та глибоким розумінням правил платників.

Донован зазначив, що компанії, які новачок у медичній допомозі, часто будують для пацієнта. Однак пацієнт рідко покупець.

“Отже, розуміння потреб та високорегульованої екосистеми покупців – це те, що вам потрібно зробити, щоб мати можливість швидко рости та розвинути достатньо велику базу пацієнтів, щоб дійсно досягти успіху”, – сказала вона. “Часто компанії занадто сильно перекочуються в будь-якому напрямку, де вони або справді хороші компанії з обслуговування пацієнтів і ефективно будують поза екосистемою. Ви бачите, що з компаніями, які приймають лише готівку. Але потім вони потрапляють у стелю… з іншого боку, ви бачите компанії, які дійсно розуміють правила і майже забувають про пацієнта”.

Компанії, які потрапляють у друге відро, часто мають справді незграбні процеси, і хоча платник може дати їм контракт, вони не можуть залучити пацієнтів; Тому вони не можуть забезпечити однакову цінність у догляді.

“Те, що я закликаю людей думати, – це пам’ятати, що вам потрібно тримати обидва ці речі в голові, коли ви будуєте свій процес та досвід”, – сказав Донован. “Досвід пацієнта та досвід споживачів повинні бути столовими ставками, і там має бути мінімально життєздатний продукт, коли ви думаєте про те, як обслуговувати пацієнтів, але якщо ви не думаєте про те, як скласти себе назад в екосистему, це створює головну проблему”.

Роботодавці – ще одна частина екосистеми. Багато пацієнтів спочатку отримують доступ до послуг охорони здоров'я через свою EAP. Однак ці послуги мають шапку. Постачальники повинні усвідомлювати з'єднання всіх переваг для досвіду пацієнта і, наприкінці дня, отримати оплату.

“Роздумуючи про те, як з'єднати ці світи по-перше, при цьому ще вшановуючи правила та купівля моделей платників, я думаю, що може створити справді переконливий результат, як для пацієнтів, так і для певної основної вартості системи”,-сказала вона.

Штучний інтелект у генетичній медицині пропонує великий потенціал для поліпшення діагностики та лікування. Однак стійка реалізація ШІ в клінічних умовах представляє проблеми для провайдерів та організацій. Це дослідження оцінює використання інструментів фенотипування нового покоління в діагностичному процесі, зосереджуючись на F2G. Наш огляд виявило лише одне дослідження, яке стосується оцінки користувачів F2G [13]. Ця відсутність включення точок зору медичних працівників в інтеграцію AI не є унікальною для генетики, також з’являється в інших медичних сферах [28,29,30]. Наше дослідження сприяє критичними факторами, що впливають на прийняття та відторгнення інструментів NGP та висвітлює умови, які або полегшують, або перешкоджають їх використанню в клінічних робочих процесах у генетиці.

Наш огляд підкреслив, що F2G успішно освоїв переклад із використання в дослідницькому контексті на звичайну допомогу, критичний крок для інструментів ШІ в охороні здоров'я [29]. Хоча численні дослідження, що використовують F2G, для повідомлення про описи справ, вони часто не включають конкретні деталі робочого процесу. Переважаюча увага на показниках ефективності, таких як точність DeepGestalt або GestaltMatcher, часто нехтує досвідом клініцистів, що є важливим для успішного прийняття нових технологій [31, 32]. Marwaha та ін. Використовує коротку анкету для захоплення думки користувачів на рік після впровадження в одному закладі, надаючи початковий огляд досвіду користувачів [13]. Спираючись на це, наше дослідження використовувало напівструктуровану методологію інтерв'ю з учасниками різноманітних лікарень для покращення цих висновків. Хоча Marwaha та ін. Визнав F2G корисним для прийняття діагностичних рішень, вони також визначили значні застереження щодо точності, поінформованої згоди, конфіденційності та поглинання пацієнтів [13]. У відповідності з цими висновками, наші учасники повідомили про сприятливу зручність використання F2G; Однак вони висловили занепокоєння щодо процесу поінформованої згоди.

Наші респонденти підкреслили, що використання F2G є лише одним компонентом діагностичного процесу. Більше того, всі користувачі повідомили про його використання на додаток до молекулярних генетичних аналізів. Вилучені робочі процеси узгоджуються з дослідженнями інтеграції AI у робочі процеси [28]. Опитувані описані F2G як прості у використанні та позитивну оцінку його корисності, які є ключовими учасниками наміру використовувати нову технологію [33]. Крім того, ми визначили кілька ключових факторів, що впливають на рішення фактично використовувати F2G. Тиск у часі був найчастіше цитованим фактором, що впливає на використання учасників F2G, що вирівнюється з результатами інших досліджень інтеграції AI [18, 22]. Однак часовий тиск відзначався як менш інтенсивне в генетиці, ніж в інших спеціальностях, таких як педіатрія. Більшість користувачів повідомили про використання F2G для дисморфних пацієнтів, а деякі робили це з цікавості або коли підозрюваний стан був незрозумілим. Це примітно, оскільки продуктивність цих інструментів спирається на відмінність дисморфізмів обличчя [7]. Щоб оптимізувати співвідношення витрат і вигод часу та продуктивності ШІ, учасники повідомили, що вибирають відповідних пацієнтів для аналізу обличчя, на що вказує їх схеми використання. Для більшості користувачів конкретні характеристики пацієнтів були центральними у їхньому рішенні використовувати F2G, як це відображено у їхніх відповідях про те, як часто вони використовують інструмент. Враховуючи високу частку захворювань при дисморфізмі обличчя [2, 3]Інструменти NGP надалі матимуть достатньо випадків використання. Однак у науковому контексті аналіз менш чітких розладів також може бути корисним, оскільки AI також може розпізнати закономірності, які не завжди очевидні для людей [34].

Аналіз робочого процесу показав, що консультація та фотографія пацієнтів є стандартними етапами генетичних оцінок. Це може пояснити спостережувану відсутність конкретних фасилітаторів або бар'єрів, пов'язаних з F2G на цьому етапі. Однак після отримання згоди пацієнтів було виявлено додаткові фактори впровадження для успішної інтеграції F2G. Ми спостерігали більше фасилітаторів, ніж бар'єри, потенційно вказуючи на хорошу відповідність робочого процесу. Розподіл фасилітаторів та бар'єрів у різних елементах моделі робочої системи підкреслює складність прийняття інструментів AI, таких як F2G. Такі фасилітатори, як зручність використання, інвестиції в часі та доступність, тісно пов'язані з самим рішенням AI, а саме елементом інструментів та технологій, підкреслюючи важливість хорошого дизайну при впровадженні ШІ в клінічних умовах. На відміну від цього, такі бар'єри, як отримання згоди та додаткові робочі етапи, пов'язані з елементом завдань, що дозволяє припустити, що адміністративні процеси можуть перешкоджати плавній інтеграції. Крім того, відсутність смартфонів або планшетів для багатьох учасників для багатьох учасників представляє значну перешкоду, що змушує опору на зовнішніх фотографів та настільних комп'ютерів, що ускладнює робочий процес. Ці питання вказують на більш широкі організаційні виклики, такі як потреба в кращому рівні місцевої підтримки та більш безпроблемна інтеграція ІТ, які були задоволені різним рівнем задоволення серед учасників. Кількість бар'єрів та фасилітаторів, пов'язаних з організацією елементів, підкреслює, що може мати організаційна підтримка впливу, тим більше, що це було серед факторів, яке рішення користувачів інформують про використання F2G. Наприклад, процес отримання згоди був центральним бар'єром для використання, який може бути пом'якшений організацією, що забезпечує стандартизовані форми для використання F2G. Важливо уточнити, що згода пацієнтів потрібна лише для дослідницьких заходів, таких як технічна перевірка ефективності алгоритму AI. Подібно до численних платформ послідовності наступного покоління (NGS), програмне забезпечення NGP часто позначається “лише для дослідницьких цілей”, що може призвести до плутанини користувачів. Якщо ці інструменти будуть затверджені як медичні пристрої для підтримки рішень у майбутньому та стануть частиною акредитованих робочих процесів, це використання, як правило, не потребує додаткової згоди пацієнтів. Елемент робочої системи “люди” були ідентифіковані в основному для фасилітаторів та бар'єрів, пов’язаних із завданнями, але троє користувачів також визначили свого керівника як сильний вплив на їх робочий процес за допомогою F2G. Ми не визначили жодних фасилітаторів чи бар'єрів, пов'язаних з навколишнім середовищем, ймовірно, тому, що введення F2G як веб-рішення AI на основі AI не призвело до жодних змін.

Salwei та Carayon окреслили три найважливіші соціотехнічні міркування щодо інтеграції ШІ в системи охорони здоров’я: вирівнювання з робочими системами, сумісність з існуючими робочими процесами та вдосконалення процесів прийняття клінічних рішень [17]. Аналізуючи бар'єри та фасилітатори робочої системи, наше дослідження змогло продемонструвати загальну користь F2G у робочій системі, підтримуючи їх першу розгляд. Вивчаючи, як F2G вписується в робочий процес та позитивні відгуки щодо часу, необхідного для його використання, ми виявили, що він добре інтегрується з існуючим робочим процесом, який підтримує другий розгляд. Хоча F2G не є обов'язковим кроком у діагностичному процесі, учасники вважали це цінним для діагностичних цілей та обговорень випадків, які узгоджуються з висновками Marwaha et al. [13]. Це підтримує третій розгляд щодо інтеграції робочого процесу. В цілому ми виявили, що F2G-це добре інтегроване рішення AI, що дає позитивні результати, такі як підвищення задоволеності користувачів, коротший час діагностики та більший прийняття технології. Позитивна оцінка клініцистів щодо використання F2G відповідає первинним перевагам, які учасники, які шукали від ШІ в генетиці, а саме поліпшення діагностики та підвищення ефективності, які є актуальними в умовах охорони здоров'я [35, 36]. Інформація, отримана в цьому дослідженні, може бути використана для успішного впровадження інших інструментів NGP, таких як GestaltMatcher та Fenoscore [4, 7]. Незважаючи на те, що наукова користь від цих інструментів вже була доведена, демонструючи їх точність, їх безшовний перенесення в клінічну рутину є важливим для того, щоб насправді сприяти значним вдосконаленню діагнозів рідкісних генетичних розладів. Цього можна досягти лише шляхом виявлення та вирішення проблем клініцистів під час впровадження, забезпечуючи плавне вписування у робочий процес.

Учасники, як правило, розглядали інструменти AI та NGP як корисні для покращення процесів догляду, ефективності, діагностики та зменшення навантажень на охорону здоров'я. Однак вони висловили занепокоєння щодо потенційного зловживання, надмірної залежності, упередженості та втрати професійних навичок. Це резонує з дослідженням Hallowell et al. який досліджував перспективи зацікавлених сторін щодо технології NGP [37]. Вони додатково підкреслили, що інструменти NGP можуть демократизувати доступ до діагнозів – аспект, не піднятий в наших інтерв'ю, ймовірно, через широку доступність методів генотипування в Німеччині. Це показує обмеження нашого дослідження: всі учасники були прийняті на роботу в Німеччині для забезпечення порівнянних робочих процесів. Зважаючи на те, що F2G розгортається в усьому світі, майбутні дослідження повинні вивчити інтеграцію робочого процесу в різних країнах та установах охорони здоров'я для визначення загальновизнаних рекомендацій. Крім того, наш огляд літератури демонстрував швидкий синтез наявних досліджень, пов’язаних із F2G, тоді як більш систематичний та суворий підхід може бути більш ефективним у забезпеченні включення всіх відповідних досліджень (тобто з сірої літератури). Незважаючи на те, що наша швидкість відповіді був нижчим, ніж очікувалося, було досягнуто достатньо насичення даних, оскільки пізніші інтерв'ю не виявили нових тем. Слід зазначити, що ми мали на меті включити як педіатрів, так і генетиків; Однак лише генетики відповіли. Педіатри, які можуть отримати найбільшу користь від НГП для пацієнтів із дисморфізмом обличчя, часто мають коротший час візиту, роблячи свою точку зору на співвідношення витрат і вигод NGP особливо цінним [38, 39]. Майбутні дослідження повинні надати пріоритет цій групі користувачів для оцінки їх конкретних потреб та проблем. Нарешті, обмежена кількість інтерв'ю, особливо з некористувачами, можливо, запровадила упередженість. Майбутні дослідження повинні вивчити детальні порівняння між різними групами користувачів, можливо, вивчаючи кореляції з різноманітними характеристиками користувачів [40].

Наше дослідження посилює існуючу літературу про технології NGP, оцінюючи інтеграцію F2G як конкретний випадок використання в різних установах. За допомогою інтерв'ю клініцистів ми склали робочий процес використання F2G, який ефективно включений у звичайну практику, незважаючи на додатковий крок у діагностичному процесі, не замінюючи молекулярне генетичне тестування. Це вказує на те, що технологія NGP може значно підвищити ефективність та якість охорони здоров'я, за умови, що прийняття клініцистів додатково посилюється. Наш аналіз фасилітаторів та бар'єрів за допомогою моделі робочої системи підкреслює основні міркування щодо майбутнього проектування та впровадження, зокрема важливість зручного дизайну та забезпечення організаційної підтримки.