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Ermöglichung Einer Zukunftsweisenden Gesundheitsversorgung
Von eGAs und tragbaren Gesundheitsgeräten bis hin zu vernetzten Krankenhäusern mit Echtzeit-Ortungssystemen (RTLS) setzen zukunftsweisende Gesundheitseinrichtungen digitale Strategien ein, die die Art und Weise der medizinischen Versorgung verändern. Wir ermöglichen es Krankenhäusern, das Potenzial des Internets der Dinge (IoT), der Big-Data-Analytik und der künstlichen Intelligenz (KI) zu nutzen, um die Effizienz und die Patientenversorgung zu verbessern.
Verbundene Krankenhäuser
Die Gesundheitsbranche ist eine der am weitesten fortgeschrittenen Branchen bei der IoT-Implementierung: Etwa 60% der Krankenhäuser haben die Technologie in irgendeiner Form übernommen.
Wenn Daten von IoT-Sensoren in das Krankenhausinformationssystem (KIS) integriert werden, kann das Personal eine umfassendere Echtzeitansicht der Einrichtung erhalten. Dies führt zu vielfältigen Verbesserungen der betrieblichen Effizienz und der Pflegeleistungen.
Ob es um das Herbeirufen von medizinischem Personal in Notfällen oder die kontinuierliche Überwachung von stationären Patienten geht, die IoT-Integration in Krankenhäusern bringt viele Effizienzgewinne. Durch die Verwendung von Sensortechnologien, die die geringsten Interferenzen mit medizinischen Geräten verursachen, gewährleisten wir eine sichere IoT-Implementierung in Krankenhäusern.
RTLS unterstützt von SeeMyMachines
Alle Krankenhausressourcen wie Geräte, Patienten und medizinisches Personal mit der SeeMyMachines IoT-Plattform verbinden, um in Echtzeit auf Informationen zuzugreifen und die Pflege zu verbessern.
- Kontinuierliche Verfolgung des Standorts von beweglichen Gütern und medizinischer Ausrüstung, um sie im Bedarfsfall wiederzufinden.
- Aufspüren und Herbeirufen von medizinischem Personal von jedem beliebigen Ort auf dem Krankenhausgelände.
- Patienten und Besucher überwachen und das Personal warnen, wenn sie sich außerhalb der ausgewiesenen Räume oder Sicherheitszonen bewegen.
- Regulierung der Anlagennutzung zur Verringerung von Leerlaufzeiten und Ressourcenknappheit.
- Ambulante Patienten und Besucher durch den Krankenhauskomplex zu den verschiedenen Abteilungen führen.
Künstliche Intelligenz in der medizinischen Diagnostik
Gesundheitsdaten können strukturiert und unstrukturiert sein und erfordern unterschiedliche KI-Ansätze. Methoden des maschinellen Lernens (ML) sind nützlich für die Analyse von Bildgebungs- und genetischen Daten, während Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verwendet werden können, um Informationen aus klinischen Aufzeichnungen zu extrahieren, die dann mit ML-Techniken analysiert werden können.
KI-Diagnosesysteme, die Deep Learning nutzen, unterstützen Ärzte bei der Erkennung von Krankheiten, indem sie die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Diagnose verbessern.
So wurden beispielsweise zwei KI-Systeme entwickelt, um die Genauigkeit der Diagnose von Lungenkrebs und Herzkrankheiten in einem Krankenhaus in Oxford zu verbessern. Gesichtserkennungssoftware, ergänzt durch maschinelles Lernen, wird eingesetzt, um Patientenfotos zu analysieren und bestimmte seltene genetische Krankheiten zu diagnostizieren.
Patienten können auch mündlich über ihre Symptome berichten. Durch die Verwendung künstlicher neuronaler Netze (ANN) für die Sprachverarbeitung können Chatbots Muster in den Symptomen von Patienten erkennen und eine Diagnose stellen oder Handlungsempfehlungen geben.
KI unterstützt von IBM Watson
Nutzen Sie die KI-Plattform Watson, um kognitive Systeme zu entwickeln, die Aufgaben wie die Kommentierung von Krankenakten übernehmen können. Watson wurde mit branchenspezifischen Daten trainiert, z. B. mit Gesundheitsdaten. Unsere Datentechniker passen das Modell für die Verarbeitung natürlicher Sprache an, um Abfragen gemäß Ihren Geschäftsregeln und Ihrem Anwendungsfall zu beantworten. Das intelligente System kann in eine Vielzahl von Anwendungen eingebettet werden, z. B. in virtuelle Assistenten.
Analyse im Gesundheitswesen
Die zunehmende Einführung digitaler Technologien im Gesundheitswesen hat Möglichkeiten geschaffen, die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern und gleichzeitig die Kosten durch datengesteuerte Entscheidungen zu verwalten.
Vorausschauende Gesundheitsfürsorge
Die fortschrittliche Analytik von Daten, die über elektronische Gesundheitsakten (eGAs), Fernüberwachungsgeräte und tragbare Geräte verfügbar sind, ermöglicht es Ärzten, Krankheiten vorherzusagen und Prophylaxe zu verschreiben. Die vorausschauende Analytik ermöglicht es Ärzten auch, eine Verschlechterung des Zustands von Patienten mit chronischen Krankheiten zu verhindern.
Verhinderung von Leistungsverweigerungen
Durch die Analyse von Leistungsantragsdaten können Trends bei Ablehnungen ermittelt werden, die es den Praxen ermöglichen, die Gründe für Ablehnungen und Abschreibungen, die zu Einnahmeverlusten führen, zu verstehen. Unternehmen können Leistungskennzahlen (KPIs) für harte und weiche Ablehnungen entwickeln. Mit den analytischen Erkenntnissen können sich Praxen darauf konzentrieren, beitragende Faktoren wie fehlende Daten oder Fehler bei der Kodierung durch geeignete Prozessautomatisierung zu reduzieren.
Erkenntnisse durch Big Data Analytics
Die Datenanalyse ermöglicht es Organisationen im Gesundheitswesen, eine bessere Patientenversorgung zu gewährleisten. Die Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse aus medizinischen Daten ist jedoch aufgrund der enormen Größe und Komplexität des heterogenen Datensatzes eine Herausforderung.
Unser Team von Datenwissenschaftlern unterstützt Kunden bei der Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens wie neuronalen Netzen sowie linearen Modellen und Entscheidungsbäumen im Kontext von Anwendungen im Gesundheitswesen. Intelligente Entscheidungshilfesysteme werden durch die Integration komplexer Datenanalyse- und Visualisierungstechniken mit HIS entwickelt.
Selbstbefähigung von Patienten
Da die Rolle der Patienten bei der Gesundheitsversorgung anerkannt ist, nutzen Organisationen digitale Technologien, um die Selbstpflege zu erleichtern und gleichzeitig die Versorgung zu verbessern.
Durch die Integration von Data Analytics, maschinellem Lernen und Cloud-Technologien mit Mobilität können Gesundheitsdienstleister Patienten auch aus der Ferne Dienstleistungen anbieten.
Zu den patientenzentrierten Lösungen gehören medizinische Aufklärungsinhalte und personalisierte Gesundheitstipps, die über Smartphones bereitgestellt werden, Wellness-Tracker-Apps, Terminbuchungs-/Erinnerungs-Apps, Selbstbedienungs-Kioske und ambulante Überwachungslösungen.
Apps für das Gesundheitswesen
Als Anbieter von Softwarelösungen im Gesundheitswesen ist QBurst erfahren in der Bereitstellung von Selbstbefähigungslösungen für Patienten erfolgreich gewesen.
Anstatt eine bestehende Website zu nehmen und sie auf die mobile Plattform zurechtzustutzen, helfen wir unseren Kunden, die mobile Gesundheitstechnologie sinnvoll einzusetzen. Wir können mHealth mit Plattformen für die Kundenerfahrung und CRM-Lösungen integrieren, um den Patienten eine personalisierte Betreuung zu bieten, die sie sofort in Anspruch nehmen können.
Kunden
„Das war eine wirklich aufregende Zeit, eine wirklich rasante Umsetzung, und QBurst war auf ganzer Linie flexibel, um den Bedürfnissen von EMIS und ihren Entwicklungsherausforderungen gerecht zu werden.“
Entwicklungsleiter
