Entwicklung von Software für die Verwaltung der Gesundheit der Bevölkerung

Das Internet der Dinge (IoT) erweitert die Pflege auf das Zuhause und das tägliche Leben der Patienten. Durch die kontinuierliche Erfassung von Vitaldaten und Kontext können Ihre Pflegeteams von episodischen Kontrollbesuchen zu einer permanenten Sichtbarkeit übergehen. Unser Ansatz legt den Schwerpunkt auf die Zuverlässigkeit der Geräte, den standardbasierten Datenaustausch und die Alarmierung, damit die Ärzte ohne zusätzliche kognitive Belastung schnell handeln können.

• Fernüberwachung von Patienten: Schließen Sie FDA-gelistete Geräte und Wearables (Blutdruckmanschetten, Blutzuckermessgeräte, EKG-Pflaster, Pulsoximeter) an, um die Werte kontinuierlich zu erfassen; normalisieren Sie die Messwerte, versehen Sie sie mit einem Zeitstempel und fügen Sie die Herkunft hinzu; speisen Sie Echtzeitbeobachtungen in Pflege-Workflows ein, um ein früheres Eingreifen zu ermöglichen.
• Warnmeldungen und Eskalation in Echtzeit: Lösen Sie ereignisgesteuerte Alarme aus, wenn Schwellenwerte überschritten werden oder sich Trends verschlechtern; leiten Sie die Mitarbeiter über Bereitschaftspläne an die richtige Stelle weiter; unterdrücken Sie Fehlalarme mit adaptiven Schwellenwerten und trendbasierter Logik.
• Onboarding von Geräten und Flottenmanagement: Bereitstellung von Geräten in großem Umfang mit Zero-Touch-Registrierung; Verwaltung von Firmware-Updates, Pairing, Austausch und Inventar; geführte Selbstkonfiguration zur Minimierung der IT-Belastung.
• Kantenverarbeitung und Offline-Ausfallsicherheit: Puffern und Vorverarbeiten von Daten auf Gateways oder mobilen Apps, um Anomalien zu erkennen, selbst wenn die Verbindung abbricht; sichere Synchronisierung, sobald sie online ist, um Datenverlust zu verhindern.
• Standardbasierte Interoperabilität: Zuordnung von Messwerten zu FHIR-Ressourcen (Beobachtung, Gerät, Patient) und IEEE 11073-Profilen; Verschlüsselung von Daten bei der Übertragung und im Ruhezustand; Führung von prüfbaren Protokollen zur Einhaltung von HIPAA/GDPR.
• Schleifen zur Einbeziehung von Patienten: Patienten mit kontextbezogenen Erinnerungen auf der Grundlage aktueller Messwerte anregen; maßgeschneiderte Aufklärungsmaßnahmen anbieten; Symptom-Check-Ins erfassen, um Feedbackschleifen zu schließen.

Population Health ist dann erfolgreich, wenn jeder relevante Datenpunkt - klinische Daten, Ansprüche, soziale Faktoren, Geräteströme und von Patienten gemeldete Ergebnisse - zentralisiert, verwaltet und analysierbar ist. Wir entwickeln Lakehouse-Muster und Governance, die ein Gleichgewicht zwischen Schnelligkeit und Vertrauen schaffen, damit sich operative Teams und Kliniker auf Zahlen verlassen können, um bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

• Architektur des Seehauses: Konsolidieren Sie klinische Daten, Leistungsansprüche, SDOH-, Bildgebungs-Metadaten und IoT-Datenströme in einem verwalteten Seegebäude, das sowohl Analysen als auch Echtzeitanwendungen unterstützt.
• Identitätsauflösung und Patientenstammdaten: Lösen Sie Duplikate auf und verknüpfen Sie Datensätze aus verschiedenen Quellen, um ein Längsschnittprofil für jede Person zu erstellen, das eine genaue Zuordnung und Ergebnisverfolgung ermöglicht.
• ETL/ELT-Pipelines mit hohem Durchsatz: Aufnahme von HL7/FHIR-, CCD-, CSV- und API-Feeds; Validierung, Normalisierung, Duplizierung und Versionierung von Daten mit vollständiger Verlaufs- und Wiedergabemöglichkeit.
• Datenqualität und -verwaltung: Durchsetzung von Schemata und Geschäftsregeln; Aufdeckung von Anomalien für Stewardship; Kennzeichnung von PHI, Anwendung von Einwilligungserklärungen und Automatisierung von Aufbewahrungsrichtlinien zur Einhaltung von Vorschriften.
• Kohortenersteller und Register: Definition dynamischer Kohorten (z. B. unkontrollierter Diabetes, COPD-Vielnutzer) mithilfe von klinischen und SDOH-Filtern; automatische Aktualisierung der Listen für Pflegeteams und aufsuchende Arbeit.
• Self-Service-Analysen und Dashboards: Veröffentlichen Sie kuratierte Data Marts und geben Sie Klinikern und Führungskräften rollenbasierte Dashboards an die Hand, mit denen sie Ergebnisse, Nutzung und Kosten nachverfolgen können.
• Kostenoptimierte Skalierbarkeit: Automatische Skalierung der Rechenleistung; Tier-Storage über Hot/Warm/Cold; effiziente Archivierung, um die Leistung hoch und die Kosten vorhersehbar zu halten, wenn die Population wächst.
• Gemeinsame Nutzung von Daten unter Wahrung der Privatsphäre: Tokenisierung oder De-Identifizierung von Datensätzen; Anerkennung der Patienteneinwilligung; Ermöglichung eines sicheren Austauschs mit HIEs, Kostenträgern und Forschungspartnern ohne Offenlegung von PHI.

AI verlagert PHM von deskriptiv zu prädiktiv und präskriptiv. Durch die Bewertung von Risiken, die Erkennung von Versorgungslücken und die Anpassung des Engagements helfen die Modelle den Ärzten, sich auf die Patienten zu konzentrieren, die jetzt Aufmerksamkeit benötigen. Wir erstellen erklärbare, steuerbare Modelle mit klinischer Validierung und kontinuierlicher Überwachung, damit Sie sich bei täglichen Pflegeentscheidungen auf AI verlassen können.

• Risikostratifizierung und Rückübernahmevorhersage: Bewerten Sie das kurz- und mittelfristige Risiko eines jeden Patienten; zeigen Sie die wichtigsten Faktoren auf, damit die Pflegemanager klar handeln und Prioritäten setzen können.
• Erkennung von Versorgungslücken und nächstbeste Maßnahmen: Scannen Sie die Krankengeschichte, um verpasste Vorsorgeuntersuchungen, überfällige Labortests und die Nichteinhaltung von Medikamenten zu erkennen, und empfehlen Sie konkrete Maßnahmen zur Kontaktaufnahme und Termineinladungen.
• NLP auf klinischen Notizen: Extrahieren Sie Symptome, soziale Faktoren und Medikationsänderungen aus unstrukturierten Notizen und wandeln Sie die Erkenntnisse in strukturierte Merkmale für Analysen und Warnungen um.
• Personalisiertes Engagement und Adhärenz: Maßgeschneiderte Aufklärung, Erinnerungen und Kanäle/Zeitpunkte auf der Grundlage von Patientenpräferenzen und früherem Verhalten, um die Befolgung zu verbessern.
• Erkennung von Streaming-Anomalien: Frühzeitige Verschlechterung der kontinuierlichen Vitalwerte erkennen; Artefakte von echten Ereignissen unterscheiden; Eskalation nur bei klinischer Bedeutung.
• Erklärbarkeit und Fairness: Erklärungen zu den einzelnen Vorhersagen, um das Vertrauen der Kliniker zu stärken; Überwachung auf Verzerrungen und Korrektur der Abweichung zwischen den demografischen Gruppen.
• MLOps und Modell-Governance: Bereitstellen, Versionieren und Überwachen von Modellen; automatisiertes Neutrainieren mit neuen Daten; klinische Validierung und Protokollierung von Entscheidungen für die Audit-Bereitschaft.
• Human-in-the-Loop-Überprüfung: Weiterleitung der vorgeschlagenen Maßnahmen an die Kliniker zur Genehmigung; Sammlung von Rückmeldungen zur Verbesserung der Modellkalibrierung und der Sicherheit im Laufe der Zeit.