Reaktif Tedaviden Proaktif Korumaya
Hastane, elindeki devasa geçmiş hasta verisini proaktif olarak kullanmakta zorlanıyordu. Amaç, semptomlar ciddileşmeden önce kronik hastalıklar için yüksek riskli bireyleri belirlemek, böylece uzun vadeli tedavi maliyetlerini düşürmek ve hasta sonuçlarını iyileştirmekti. Temel zorluk, heterojen verileri (laboratuvar sonuçları, demografik bilgiler, klinik notlar) etik ve etkili bir şekilde işlemekti.
%45
Tip 2 Diyabet için yüksek riskli hastaların erken tespitinde artış
%30
Proaktif yönetim sayesinde kardiyak hastaların yeniden hastaneye yatış oranlarında azalma
%20
Daha iyi risk sınıflandırması sayesinde gereksiz teşhis testlerinde düşüş
Güvenli ve HIPAA uyumlu bir veri işleme hattı geliştirdik. Anonimleştirilmiş veriler üzerinde eğitilen makine öğrenmesi modellerimiz, standart analizlerle görülemeyen karmaşık kalıpları ve korelasyonları belirledi. Ortaya çıkan platform, klinisyenlere hasta risk puanlarını, temel katkıda bulunan faktörleri ve önleyici bakım için kanıta dayalı önerileri gösteren bir gösterge paneli sağladı. Hastalara kişiselleştirilmiş sağlık ipuçları ve hatırlatıcılar sunan bir modül de oluşturuldu.