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医疗保健

对于面临越来越多数据的医疗保健服务提供商而言,他们很难理解这些数据,因此tecdat使用机器学习方法助力决策者提高医疗过程的洞察力和护理水平。

 

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谁需要我们的帮助?

医疗保健提供者寻求显着提高他们提供的护理标准。他们的目标是不断激励所有护理网络中的最佳实践,识别和实施循证医学,降低再入院率,并提供传染病实时报告。提供商也通过基于基因组和临床数据,实体提取和临床笔记的自然语言处理的统一数据整合来更新其技术,投资于个性化医学的承诺。
阻碍提供者实现其愿景的重大障碍。关键医疗保健信息的数据规模,变量格式和不连贯的位置使统一分析成为一个重大挑战。数据集成不足和僵化阻止了患者识别和记录的解决和融合。设备,临床,制药,声明,会计和调度数据都需要整合。在监管方面,供应商缺乏提供有意义的使用合规性,报告和健康信息交流的工具。 tecdat提供了一个解决方案。

 

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整合企业和外部数据来源

tecdat快速融合相关的不同数据源,如医疗器械输出和医疗代码。建立与本地数据集的直接连接,在适当的外部数据源之间执行联合搜索,并与伙伴组织进行实时协作并协调标准。

 

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基于数据优化预测分析

tecdat使分析师能够开发模型来跟踪程序序列和临床数据指标,以分类护理的诊断。分析再入院和手术后并发症的根本原因,并对有针对性的预防性干预措施建立医疗结果和相关成本。在多个设施和提供商中开发和部署最佳实践模型。

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