Soluciones
AI Gestión predictiva de la atención sanitaria
Las organizaciones sanitarias gestionadas (MHO) se enfrentan a una serie de retos, como el aumento de los costes, la creciente competencia y la necesidad de mejorar la calidad de la atención. DataKubes DataOS puede ayudar a las MHO a abordar estos retos y elevar su rendimiento.
DataKubes DataOS es una plataforma basada en la nube que proporciona a las MHO las herramientas que necesitan para utilizar la inteligencia artificial (IA) empresarial para mejorar sus operaciones.
Desafío
- Aumento de los costes: El coste de la asistencia sanitaria aumenta más deprisa que la inflación, lo que supone una carga para los presupuestos de las OMS.
- Competencia creciente: El sector sanitario es cada vez más competitivo, ya que cada vez más organizaciones compiten por los pacientes. Necesidad de mejorar la calidad de la atención: Los pacientes exigen una atención de mayor calidad y las organizaciones sanitarias deben encontrar la forma de satisfacer esta demanda.
Resultados
DataKubes DataOS puede ayudar a las MHO a afrontar estos retos y elevar su rendimiento. Estos son algunos de los resultados que las OMH pueden esperar al utilizar DataKubes DataOS:
- Mejora de los resultados de los pacientes: DataKubes DataOS se puede utilizar para analizar datos de pacientes para identificar patrones que pueden predecir qué pacientes están en riesgo de desarrollar ciertas enfermedades. Esta información puede utilizarse para desarrollar intervenciones específicas que ayuden a prevenir estas enfermedades.
- Reducción de costes: DataKubes DataOS se puede utilizar para automatizar tareas que actualmente realizan los humanos, lo que puede reducir los costes. Por ejemplo, la IA puede utilizarse para procesar reclamaciones de seguros, programar citas y gestionar el inventario. Esto puede liberar recursos humanos para que se centren en tareas más importantes, como atender a los pacientes.
- Mejora de la eficiencia: DataKubes DataOS se puede utilizar para mejorar la eficiencia de las MHO al agilizar los procesos y facilitar a los empleados el acceso a la información. Por ejemplo, la IA puede utilizarse para crear chatbots que respondan a las preguntas de los pacientes o para desarrollar herramientas de visualización de datos que ayuden a los empleados a ver tendencias en los datos de los pacientes.
- Mayor cumplimiento: DataKubes DataOS se puede utilizar para ayudar a las MHO a cumplir con las regulaciones, como HIPAA y la Ley de Cuidado de Salud Asequible. Por ejemplo, la IA puede utilizarse para supervisar los datos de los pacientes en busca de posibles infracciones o para generar informes que demuestren el cumplimiento de la normativa.
Resumen de la solución
DataKubes DataOS es una plataforma basada en la nube que proporciona a las MHO las herramientas que necesitan para utilizar la inteligencia artificial (IA) empresarial para mejorar sus operaciones. Estas son algunas de las formas en que DataKubes DataOS se puede utilizar para ayudar a las MHO:
- Análisis predictivo: DataKubes DataOS se puede utilizar para analizar los datos de los pacientes para identificar patrones que puedan predecir qué pacientes están en riesgo de desarrollar ciertas enfermedades. Esta información puede utilizarse para desarrollar intervenciones específicas que ayuden a prevenir estas enfermedades.
- Tareas automatizadas: DataKubes DataOS se puede utilizar para automatizar tareas que actualmente son realizadas por humanos, lo que puede reducir costes y liberar recursos humanos para centrarse en tareas más importantes.
- Visualización de datos: DataKubes DataOS se puede utilizar para crear visualizaciones de datos que pueden ayudar a los empleados a ver las tendencias en los datos de los pacientes. Esto puede ayudar a mejorar la toma de decisiones y la eficiencia.
- Conformidad: DataKubes DataOS se puede utilizar para ayudar a las MHO a cumplir con las regulaciones, como HIPAA y la Ley de Asistencia Asequible.
Acerca de DataKubes
DataKubes WorkShop, un módulo de DataKubes Orchestrator, es una completa plataforma de desarrollo modular diseñada para manejar el proceso completo de extracción, aprendizaje automático y flujo de trabajo de visualización para cualquier tipo de problema de datos.
Una vez que el orquestador ha terminado de integrar el punto de datos y de ajustar los módulos para ejecutar el AutoML o los módulos personalizados, es tan fácil como crear una DataApp utilizando nuestro DataApp Studio sin código para crear una completa aplicación UX para el usuario final que se desplegará dentro o fuera de la organización.
