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Gesundheitswesen
Prädiktive Analytik für Gesundheitsnetzwerke
Regionaler Gesundheitsnetzwerk16 Wochen
Die Herausforderung
Reaktive Pflege führt zu schlechten Ergebnissen
- Hohe 30-Tage-Wiederaufnahmequote belastete Qualitätsscores
- Kein Frühwarnsystem für Risikopatienten
- Fragmentierte Daten über mehrere EHR-Systeme
- Begrenzte Ressourcen für präventive Interventionen
Unsere Lösung
Prädiktive Modelle identifizieren gefährdete Patienten 72 Stunden im Voraus
- Vereinheitlichte Daten-Pipeline integriert 3 EHR-Systeme
- LSTM-Neural-Network trainiert auf 2 M+ Patientenkontakten
- Echtzeit-Risikoscoring eingebettet in klinische Workflows
- DSGVO- + HIPAA-konforme Infrastruktur mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung
Die Auswirkungen
Messbare Verbesserung der Patientenergebnisse
23%
Reduktion Wiederaufnahmen
72 h
Frühe Erkennung
+40%
Effizienz Behandlungsteam
340%
ROI im Jahr 1
Verwendete Technologien
PythonTensorFlowFHIRAWS HealthLakeSnowflake