Hjem >> Sykdommer og betingelser >> Lære måter å forbedre healthcare

Lære måter å forbedre healthcare

Kunnskapsbasert beregninger og risiko lagdelte modeller for omsorg er utformet for å forbedre kvaliteten på pleien og pasientsikkerhet. Det overordnede formål er å skape og bestemme roller og ansvar med en praktisk tilnærming til omsorg og behandling for et stort spekter av pasient lokalsamfunn.

Hvordan prediktiv analyse kan forbedre helsetjenester?

• Helse prediktiv analyse kan forbedre presisjonen av diagnoser
• Prediktiv analyse hjelper null i på den mest hensiktsmessige og effektive tiltak
• Prediktiv analyse bidra med føre-var-medisin og samfunnet helse
• prediktiv analyse tillate forskere å utvikle prediktive modeller som blir mer presise over tid
• prediktiv analyse gir helseinstitusjoner med prognoser om forsikring produktkostnadene
• Pasienter har den potensielle fordelen av bedre resultater som følge av prediktiv analyse

Lagre helsetjenester med prediktiv modellering

det er mange måter som prediktiv modellering har potensial til å bidra til å forbedre helsetjenester, men bestemte områder inkluderer kostnadsreduksjon, forbedring av pasientens behandlingsresultat, og forbedret utformingen av medisinske behandlinger for å positivt påvirke pasientbehandlingen.
helsepersonell svindel Avfall og misbruk Solution.

den beste måten å stoppe økonomisk tap og uønskede operative effekter ved det medisinske senteret nivå er å forholde seg til kilden av avfall. For å oppnå dette, leverandører trenger et middel som begynner ved å utnytte avansert informasjons teknologisk innovasjon evner som integrerer heuristikk og store data. Denne evnen går utover tilgjengelige alternativer for å gjøre rede for organisatoriske funksjoner. Den kombinerer informasjon fra medisinske, funksjonelle og økonomiske systemer og gir raskere, medisinsk relevante statistikk som driver ideer til bred spredning problemer. Disse resultatene kan da bli endret til effektiv informasjon som forbedrer kvaliteten på pleie og redusere unødvendige kostnader.

helsepersonell svindel Avfall og misbruk Solution

Den beste måten å stoppe økonomisk tap og negative operative effekter ved det medisinske senteret nivå er å håndtere kilden til avfall. For å oppnå dette, leverandører trenger et middel som begynner ved å utnytte avansert informasjons teknologisk innovasjon evner som integrerer heuristikk og store data. Denne evnen går utover tilgjengelige alternativer for å gjøre rede for organisatoriske funksjoner. Den kombinerer informasjon fra medisinske, funksjonelle og økonomiske systemer og gir raskere, medisinsk relevante statistikk som driver ideer til bred spredning problemer. Disse resultatene kan da bli endret til effektiv informasjon som forbedrer kvaliteten på pleie og redusere unødvendige kostnader.

En Big Data, Predictive løsning for leverandører og deres pasienter

Jvion sin RevEgis er en prisbelønnet prediktiv løsning som ser på pasientgruppen og forutser muligheten for en sykdom eller lidelse før symptomer forekommer. Som et resultat, leverandører er bedre i stand til å stoppe sykehus ervervede forhold, unngå og redusere pasient lidelse, målpopulasjonen helsetjenester, og spare ressurser. RevEgis kan stoppe tap av liv og sløsing med ressurser, og kan hjelpe deg med å forutsi hva som betyr noe for deg og dine pasienter. Jvion gir store dataløsninger for å løse regulere konformitet og forberede leverandørene klar for nye betalingsstrukturer.

Jvion helsetjenester prediktiv modellering løsning reduserer avfall og leverandør svindel avfall og misbruk og redde liv ved hjelp av algoritmer og data.