面向医疗保健的AI云

人工智能医疗云能够从医疗系统数据中释放真正的价值,以优化患者护理, 加快疾病防治研究, 准确预测人员配备和运营需求, 同时优化支付方业务——所有这些都可以挽救生命并改善所有患者的护理质量, 无论社会经济地位如何.


装饰

人工智能医疗

访问和理解患者数据并改善健康结果的能力比以往任何时候都更强. 更强大的数据驱动的洞见对于全面医疗保健组织自信地应对健康社会决定因素不断变化的动态至关重要, 人员和操作, 和中断保险. 医疗保健领域的AI云提供了利用数据优化患者护理的能力, 加快疾病防治研究, 准确预测人员配备和业务需求, 优化财务业绩, 确保公平提供服务. 机器学习的力量可以改变消费者的健康.


datarrobot的客户包括30%的全球顶级医疗保健公司

了解医疗保健领域的人工智能云如何改变行业


AI在医疗保健中的应用案例

在全球大流行之后, 供应链中断, 以及世界各地紧张的经济环境, 医疗保健行业正面临着对患者和消费者健康服务的前所未有的需求,同时也面临着历史上复杂的挑战. 医疗保健行业需要找到新的方法来满足关键需求.

预测超额支付的医疗索赔
预测超额支付的医疗索赔(欺诈、浪费、滥用)

根据历史数据和医生开的药来预测医生是否提出了过高的赔偿要求.

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预测成员或雇主退出
预测会员或雇主退出

减少disenrollment, 无论是会员层面还是雇主层面, 通过提前预测哪些可能会发生变动.

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预测病人患某些疾病的倾向
预测病人患某些疾病的倾向

补充现有的医疗诊断流程,以识别可能被忽视的高风险患者.

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预测自杀警告信号
预测自杀警告Signs

提供一份补充评估,通过提前预测谁可能自杀来帮助预防自杀和拯救生命.

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降低30天再入院率
降低30天再入院率

提前预测哪些患者可能再次入院,并了解最主要的原因,从而主动降低30天内再次入院率

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缩短病人的住院时间
缩短病人的住院时间

通过了解及时有效出院的障碍,在不牺牲护理质量的情况下减少患者住院时间(LOS).

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预测患者数量以改善人员配备
预测患者数量以改善人员配置

人口普查或患者入院预测有助于医疗保健提供者优化其人员配置和资源需求.

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提高医疗代表的绩效
提高医疗代表的业绩(一).e. 卖家)

通过个性化方式提高医疗代表的绩效.

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预测供方设施中的患者不依合性泄漏
预测供方设施中的患者不依医嘱/泄漏

在完成护理过程之前预见哪些病人可能会出现波动.

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预测临床试验的流失
预测临床试验的流失

预测流失,提高临床试验的成功率.

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减少可以避免的回报
按商店预测每日需求

 使用AI/ML进行需求预测/销售预测,有助于减少库存过剩和断货, 帮助您优化供应链和营运资金.

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确定将成为高成本索赔人的成员
预测新产品的需求

对即将上市产品的需求进行预测,使零售商能够优化库存, 物流, 和营运资本, 并为服务客户做好更充分的准备.

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Ucsf用数据来预测患者的结果
改善店内产品分类

去掉预期表现不佳的产品,给你的客户留下一个更有针对性的分类.

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Dataob真人 AI云合作伙伴生态系统

了解ob真人游戏的合作伙伴如何利用Dataob真人 AI云来激活医疗保健解决方案的全部潜力.

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用于医疗保健演示的AI云:预测医院再入院

了解如何使用面向医疗保健的AI云解决医疗保健挑战,例如降低患者再次入院的可能性.



常见问题

  • 人工智能如何用于医疗保健?

    使用人工智能, 医疗保健组织可以开发和部署突破性的预防性治疗, 改善医疗程序, 甚至设计新的药物解决方案. 根据一项全球研究, 78%的企业, 包括医疗保健行业, 在至少一个业务单位使用人工智能.

  • 在医疗保健领域有哪些人工智能的例子?

    人工智能在医疗保健领域的三个重要影响领域:

    • 健康的社会决定因素:预测疾病的爆发和传播
    • 人员配备和保留:预测哪些成员(以任何身份), (包括员工)处于流失的风险,并确定保留的机会
    • 中断护理:确定需要预防性护理的患者
  • 医疗领域即将出现哪些人工智能工具?

    医疗保健行业的趋势表明,人工智能在以下领域得到了利用:

    • 增强的操作
    • 临床决策支持
    • 预测性和规范性医学
    • 护理经费(包括支付者)
    • 人口健康
  • 人工智能在医疗领域的好处是什么?

    与信任, 可辩解的人工智能, 医疗保健提供商可以提供具有高度影响力的业务结果,这些结果可以统一人类直觉和机器智能,以增强自信的决策能力. 安全, 监管, 运营方面的挑战也在不断增加, 对于医疗保健专业人员来说,更深入地了解数据对于提供高质量的患者护理至关重要.


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