var _hmt = _hmt || []; (function() {   var hm = document.createElement("script");   hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?8c9c5a8618dc4aea3be27b32962e5871";   var s = document.getElementsByTagName("script")[0];    s.parentNode.insertBefore(hm, s); })();
400 050 6600
数据分析师

手机号

验证码

30天自动登录

使用大数据改善护理并挽救生命

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-02-03

在医疗保健领域以将大数据分析和云计算集成到其现有基础架构中
医疗保健行业的竞争对手正在努力效仿,如何转变为在数据驱动型企业中处于领先地位,迁移至云端,助力转型,为了将现代数据分析工具集成到其现有基础架构中,此举加速了高级产品的开发,并扩展了公司的AI和数据分析功能,公司能够以更有条理的方式管理患者的临床数据和病历。

嵌入式云分析可帮助实时监控患者人数,例如测量治疗效果
这些见解有助于使用更精确的数据改善机器学习模型,极大地自动化了其基础架构管理和管理任务,例如通过敏捷数据库组织患者临床数据,使员工可以专注于产品和功能开发,云计算所提供的灵活性和可扩展性减轻了数据团队的头痛,使他们摆脱了旧硬件系统的限制以及诸如安装更新之类的重复性任务,随着我们向更加数字化的医疗环境发展,云计算将改变医疗机构向其患者,会员和客户提供优质,负担得起的服务的方式。

结合力量与科莫多医疗
医疗保健自动化服务提供商,使医疗保健公司能够数字化其业务紧密合作,以自动化一些日常任务医疗保健分析和数据平台集成了由医生,诊断实验室和处方数据提供的数百万患者的病历,可为患者群体提供有用的见解,它的预测分析工具可帮助医生监测和预测患者疾病的进展,基于分析的医疗保健地图可捕获匿名患者的数据,以训练其机器学习模型,从而为制药公司提供患者群体见解,同时保护患者的隐私,利用过去的患者历史,帮助医生诊断其当前患者的疾病,平台可帮助他们发现疾病症状之间的相关性,并将相似的患者或疾病聚集在一个地区AI平台进行更早,更精确的癌症预测。

在医疗保健领域构建出色的人工智能或机器学习算法的挑战之一是医疗保健数据的状态多么灾难性
医疗保健数据位于百万个不同地点,凝聚力很小,以一种可以实际使用的方式将其整合和标准化的成本,是阻碍创新型公司创建改善医疗保健算法的巨大障碍,为了实现公司财务方面的自动化并在传统的付款方式中嵌入金融科技元素,公司为基于价值的护理提供高级分析解决方案,通过其基于AI的分析软件使其所有付款方式自动化,该软件可程度地减少错过/重复付款或错误报销等问题。 

索赔生命周期AI利用付款索赔流程来实现
其中机器学习模型从一系列已接受/拒绝的索赔中学习,人员为新索赔做出准确的决定,COVID-19分析数据集,这些数据集结合了强大的数据科学工具,可以实时有效地了解疾病进展及其对医疗保健系统的影响,以进一步发展其数据驱动型解决方案,自动化是指日常重复性管理任务的数字化,该任务可能包括在接收时进行简单的表单收集工作,以管理复杂的付款方式,以小的错误概率使这些重复性任务自动化。

自动化了许多财务方法

例如自动汇总了来自医院,患者和保险公司的销售/购买订单;加强了用于装运目的的已签/未签合同的合同管理;根据可用资源预测有利和有利可图的领域进行投资,和大数据的管理,准备破坏市场了吗?花了多年的时间来转变和适应的大数据,数据分析和云计算实践。在正确的人手中拥有正确的工具和数据,您的企业可以破坏您的市场,您的操作方式取决于您,无论您要构建什么,都要大胆构建。


Prev article

恭喜!CPDA数据分析师第四季度考试TOP10揭晓!

Next article

通过AI进行更好的分析

数据分析师

报名咨询

数据分析师

报名缴费

数据分析师

客服中心

数据分析师

课程服务

数据分析师

认证服务