Sağlık Hizmetlerinde Veri Analitiği

Sağlık hizmetlerinde veri analitiği çok önemlidir. anaplatform sağlık kuruluşlarının uygulayıcıları değerlendirmesine ve geliştirmesine, taramalardaki anormallikleri tespit etmesine ve hastalık salgınlarını tahmin etmesine yardımcı oluyor.

Saglık Hizmetleri Analitiği servisimiz, hasta verileri sisteme girildikten sonra sistem bilgi tabanlı modelleri kullanarak hastaya özgü değerlendirmeleri, teshisleri veya tedavileri gibi saglık hizmeti süreçlerini çıktı olarak sunar.

Sağlık sektörü ve düzenleyicilere hastalıklara karşı mücadele etme fırsatı veren makine öğrenimi tabanlı hastalık algılama modelleri oluşturmak için anaplatform'dan yararlanabilirsiniz

anaplatform , hasta/reçete yazan geçmişi, etkileşim grafikleri, reçete özellikleri ve diğer bağlamsal veriler dahil olmak üzere farklı veri kümelerinden yüzlerce değişkeni otomatik olarak birleştirerek sağlık hizmeti sağlayıcılarının sağlık vakalarıyla daha doğru bir şekilde mücadele etmesine olanak tanıyacak.

Doğal dil işleme (NLP) ve görüntü tanıma gibi gelişmiş makine ve derin öğrenme teknolojileriyle klinik karar destek sistemleri geliştirmek için anaplatform'dan yararlanmak, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hastaları daha iyi anlamalarına, hataları azaltmalarına ve maliyetleri düşürmelerine yardımcı olur. anaplatform, verilere merkezi, yönetilen erişim sağlayarak (silahlanmış veri kaynaklarında bile) klinisyenlerin, sağlık hizmeti sağlayıcılarının, sigortacıların ve diğer sektör paydaşlarının devrim niteliğinde önleme ve tedavi stratejileri izlemesine olanak tanır.

Hastalar için daha iyi sonuçlar elde etmekten dönüştürücü ilaçlar oluşturmaya kadar, veriler her sağlık ve yaşam bilimi kuruluşunun odak noktasıdır. Ancak, hassas sağlık verileri farklı kaynaklara yayıldığı için bu, güvenlik ve veri yönetimi sorunları yaratabileceğinden dolayı, istenirse kuruluşun kendi sistemi içinde analitik işlemleri yapılacak.

Klİnİk Karar Destek Sİstemlerİ

Klinik Karar Destek Sistemi (Clinic Decision Support System/CDSS) sağlık hizmetlerinde klinik karar vermeyi iyileştirmek için tasarlanmış sağlık bilgi sistem kategorisidir. Sağlık sistemi için şu anda gelinen noktada Klink Destek Sistemleri hekime bir destek olma rolünü oynamaktadır.

Klinik Karar Destek Sistemlerinde Karşılaşılan Sorunlar

• Klinik süreçlerinin karmaşıklığından dolayı yasanan yazılımsal kurgu hataları
• Verilerin dijital ortamda saklanmamasindan dolayi yasanan problemler ve mükerrer veriler
• KKDS’ye veri desteği saglayacak diğer sistemler ile tam bir entegrasyon sağlanamaması
• Sistemin kullanımının zor olması
• Sağlık çalışanlarının sistemi kullanmaya karsi dirençleri
• Sistemin zaman zaman yanlış sonuçlar üreterek kendisine olan güvenin azalması
• Yüksek yatırım, bakım ve eğitim maliyetlerinin olması
• Sistemin esnek olmamasından dolayı bir müddet sonra önemini yitirmesi

Ayakta tedavi Hizmetlerinde Problemler

Ayakta tedavi muayenehanelerinde sık görülen bir sorun, gelmeme ve geç iptallerdir. Bunun sonucunda:

• Kayıt memurunun artık hastaları yeniden programlamak için zaman harcaması gerektiğinden verimlilikte düşüş
• Sağlayıcı faturalandırılabilir süreyi kaybettiği için muayenehane gelirinde azalma
• Mevcut randevular için daha uzun süre beklemek zorunda kalan diğer hastalar

Hastanelere Sunduğumuz servisler

• Makine öğrenimi modelleriyle hasta tanımlanma (segmentasyon)
• Konum modeliyle potansiyel müşterileri hedefleme,
• Hasta devir hızının ölçümü, riskleri belirlenmesi ve yeni potansiyel bölgeler bulma
• Sadık müşterileri izleme
• Hasta ve hastalık analizi yapma
• Hasta memnuniyetini analiz etme
• Azalan tıbbi malzemeleri ve tıbbi depo envanterini kontrol etme
• Hastane gelir gider dengesinin takibi

Sağlık Hizmetlerinde Veri Analitiği Hasta Bakımını Nasıl İyileştirir?

Sağlık hizmetlerinde veri analitiğiyle ilgili en şaşırtıcı şeylerden biri, sağlık sistemlerinin ve klinisyenlerin hastalar için daha iyi bakım kararları vermesini sağlamasıdır.

Catherine Cote, yukarıdan aynı Harvard Business School makalesinde, "Sağlık hizmetlerinde, kararlar genellikle hem hastalar hem de bir bütün olarak nüfus için yaşamı değiştiren sonuçlara sahiptir" dedi. "Tam, doğru verileri hızlı bir şekilde toplama ve analiz etme yeteneği, karar vericilerin tedavi veya ameliyatla ilgili seçimler yapmasına, büyük ölçekli sağlık olaylarının yolunu tahmin etmesine ve uzun vadeli plan yapmasına olanak tanır."

Veri analitiği sağlık uzmanlarına ve kuruluşlarına yardımcı olur. Hem sağlık hizmeti sağlayıcıları hem de sağlık sistemleri anlamlı sağlık bilgilerine ve verilerine ihtiyaç duyar. Doğru veriler olmadan, hastaların çıkarlarını en iyi şekilde karşılayan kararlar alamazlar. Veri analitiği, bu kurumlara üstün hasta bakımına yol açan kararlar almaları için ihtiyaç duydukları verileri sağlar. Bu sadece hastaların yaşam kalitesini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda yaşamlarını da uzatabilir.

Sağlık Yönetiminde Veri Analitiği

anaplatform her kullanım durumu için oluşturulmuştur, bu nedenle operasyonel verimlilik söz konusu olduğunda, sağlık hizmeti kuruluşları için olanaklar sonsuzdur. Örneğin, müşteri anaplatform'u kapasite planlaması, hastane yatağı ve acil servis müsaitliğini tahmin eden modeller oluşturmak ve hasta tahmini yoluyla hasta talebini daha iyi tahmin ederek personeli optimize etmek için kullanabilir. Ya da raporlama ve talep işleme gibi rutin ön ve arka ofis görevlerini otomatikleştirmeye veya iyileştirmeye yardımcı olmak için anaplatform'dan yararlanabilirler.

Sağlık hizmetlerinde veri analitiği hasta bakım çabalarına, daha iyi hizmetlere ve mevcut prosedürleri iyileştirmenin yanı sıra hastaneler ve sağlık hizmeti yöneticileri için sağlık hizmeti veri analitiği, finansal ve idari verileri işlemeye yardımcı olabilecek bilgilerin bir kombinasyonunu sağlar.

Sağlık Yönetiminde Sunulan Hizmetler

• Yüzlerce kalite göstergesine göre hastanenin durumunu görüntülenmesi
• Tam zamanlı, yarı zamanlı veya sözleşmeli doktorların faaliyetlerini incelenmesi
• Cihazların kullanım istatistiklerini izleyin, karlılığı hesaplayın ve yeni cihaz siparişi vermeye karar verilmesi
• Doktorlar için puan kartları oluşturulması
• 360 derece hasta ve müşteri görünümü ile bakım kalitesini artırılması
• Hizmetleri iyileştirmek, süreçleri kolaylaştırmak ve yeni gelir akışlarından yararlanmak için yeni müşteri odaklı uygulamalar ve analiz yetenekleri oluşturulması
• Gelişmiş tıbbi analizlerle hasta sonuçlarını iyileştirin, tıbbi kararları destekleyin ve tıbbi atıkları azaltılması
• Yüksek riskli hastaları belirlemek, hastaya özel tedavileri planlamak ve hastane konaklamalarını optimize etmek için öngörüler elde edilmesi
• Acil servis bekleme sürelerini analiz edin ve ortalama bekleme sürelerini optimize edilmesi
• Uyarılarla hastane envanterini kontrol edin ve kontrol edilmesi
• Yerel hastalık haritaları oluşturulması

Sağlık Hizmetlerinde Veri Analitiğinin Getirileri

• Göstergeler ile kolay hasta takibi
• 360 derece hasta ve müşteri görünümü ile bakım kalitesini artırılması
• süreçleri kolaylaştırılarak hizmetleri iyileştirilmesi
• Tıbbi atıkları nazaltılması
• Yüksek riskli hastaları belirlemek, hastaya özel tedavileri planlamak ve
• Hastane konaklamalarını optimize edilmesi
• Acil servis bekleme sürelerinin azaltılması
• Hastane envanterini kontrol edilerek eksiklerin zamanında giderilmesi
• Yinelenen kayıtlardan kaçınılması.
• Gereksiz reçetelerin en aza indirilmesi
• Hasta şikayetlerini azaltılması
• Yerel hastalık haritaları oluşturulması

Kanser teşhisi görütün yada veri/tablo yardımı ile yapılır. Platform dahilinde her 2 çözümde sunulacaktır.