的见解

自助分析可以使医疗组织更好地利用 商业智能,使非专业用户探索数据集,创建自定义报告和仪表板,并分享有价值的见解。然而,没有正确的基础,自助分析不会达到其潜力。成功的四个支柱包括以下几点:1。以数据为中心的culture.2。literacy.3数据。领导support.4。一个定义的业务目标。

医疗专家估计,增强智能(人工智能)医疗将在2028年增长40%。与人工智能以如此快的速度增长,关键是卫生系统避免了常见的人工智能缺陷阻碍成功。通过解决这三个“如何”在医疗设置有意义的人工智能的基础,组织可以受益于人工智能在几分钟内,而不是几个月。在他的第二个播客,杰森·琼斯博士,我们的分析和数据科学总监解释了AI相交与其他数字医疗趋势,组织如何有效地将人工智能集成到现有的工作流程,最后,卫生机构如何为团队成员跨所有域创建易于使用的人工智能。

卫生系统越来越多地转向人工智能来帮助所有团队成员在短时间内做出更明智的决策。而不是人工智能方法,威胁到关键医疗专家在决策过程中所扮演的角色,组织应该人工智能定义为增强智力。在他的第一个播客,杰森·琼斯博士,我们的分析和数据科学总监解释了增强情报可以帮助卫生系统加速进展实现翻两番的目标。三个独特机会增强情报提供了卫生系统包括以下:1。Augmented-not artificial-intelligence.2。认为“变更管理”。3。地址和克服医疗差距。

在过去的十年里,许多卫生系统发现,增强智能(AI)技术已经信誓旦旦和对待。艾城的承诺在临床护理的减轻医生的负担和提供最相关的信息的决策。然而,更多的技术增加了需求提供者以及临床医生的怀疑艾未未的能力。组织s can still deliver valuable AI-derived patient insight to providers at the front lines of care by taking a collaborative approach to AI that enlists clinicians in three key areas:1. Development.2. Implementation.3. Results.

COVID-19强调了卫生系统必须积极准备未来的场景。组织可以准备自己的一种方法是通过使用人工智能(AI),如预测分析、预测临床、操作和金融需求。虽然许多卫生系统的历史和当前数据预测建模的需要,他们往往缺乏必要的分析基础和知识开始任何人工智能项目,更不用说预测分析的旅程。数据和分析技术奠定基础来支持卫生系统对于一个成功的AI追求,包括预测分析。有了正确的工具,卫生系统准备遵循四个步骤的框架:1。项目摄入量和prioritization.2。项目kickoff.3。development.4模型。实施预测模型。

作为医疗决策,数据点,选择增加,时间,资源,减少误差。成功在这种环境下,领导人和分析师必须知道专注和如何分配资源和责任目标。与医疗保健。AI™,五浑身辅助增强情报能力帮助医疗领导人和分析师确定值,理解上下文,并提供数据驱动的动机将医疗保健:1。提高人类的自然视觉recognition.2模式。计算trajectories.3。加速的步伐分析师生产和试验如何呈现insights.4。生产高素质、高质量的分析results.5。建立信任通过启用即时、视觉和透明的结果。

医疗金融领袖经常头脑风暴的方法来提高营业利润率通过更好的收入循环性能。这些努力往往导致收入循环领导人否认当付款人不偿还的卫生系统提供的服务。虽然否认收入损失是一个常见的原因,专家认为可以避免的近90%。有效的否认管理从预防开始。组织可以使用收入循环性能数据,与人工智能相结合,预测区域内每个索赔的生命周期可能导致否定。否认insight,卫生系统可以优化收入循环流程,防止否认,增加营运利润率。

连同其他各地,2021年医疗保健趋势在亚太地区国家将COVID-19恢复和恢复医疗中心改进的旅程。然而,在亚太地区的发达国家和发展中国家带来了独特的挑战,作为医疗访问和基础设施之间的差别很大城市和农村人口和经济水平。牧羊人医疗的大流行,提高整体交付2021年,亚太地区的国家将把重点放在增加投资在数字卫生(包括虚拟保健、机器学习和EMR采用),实现全民健康保险,进一步转向价值,改善payer-provider关系。

随着医疗领导人继续面临前所未有的决定收入,成本,质量,他们转向增强情报(AI)最大化他们的分析。然而,领导人努力实现人工智能到现有商业智能工作流,演示ROI,并将人工智能努力超出预测模型。卫生系统可以克服人工智能的实现挑战与新的医疗保健。AI™提供卫生催化剂。世界杯葡萄牙vs加纳即时走地作为人工智能的套件产品和专家服务,Heatlhcare。人工智能集成透明,尖端技术到现有的工作流程,允许分析师产生高质量的见解在几分钟内。AI提供大幅扩大人工智能的使用和用例对于任何医疗组织和自助服务产品和专家服务:1。分析integration.2。选择预测models.3 /建筑。优化预测models.4。回顾comparisons.5。说明性的优化。

卫生系统面临的最大挑战之一爆发以来COVID-19中断日常保健。这些保健中断,如停止常规体检和初级护理访问,有些病人在不良结果的风险更高。卫生系统可以依靠科学数据,基于过去照顾中断,识别脆弱的病人和短期和长期影响这些保健中断可能会对他们的健康。数据科学也可以通知护理的护理团队先中断地址。与综合保健信息中断病人,卫生系统可以应用正确的干预措施在为时过晚之前。