Développement de logiciels de gestion de la santé de la population

L'IdO étend les soins au domicile et à la vie quotidienne des patients. En capturant continuellement les signes vitaux et le contexte, vos équipes de soins peuvent passer d'un contrôle épisodique à une visibilité permanente. Notre approche donne la priorité à la fiabilité des appareils, à l'échange de données basé sur des normes et aux alertes afin que les cliniciens puissent agir rapidement sans charge cognitive supplémentaire.

• Surveillance à distance des patients : Connecter des dispositifs et des objets portables répertoriés par la FDA (brassards de pression artérielle, glucomètres, patchs ECG, oxymètres de pouls) pour collecter les données vitales en continu ; normaliser les relevés, les horodater et y associer la provenance ; intégrer les observations en temps réel dans les flux de soins afin de permettre une intervention plus rapide.
• Alertes et escalade en temps réel : Déclencher des alertes en fonction des événements lorsque les seuils sont franchis ou que les tendances se détériorent ; acheminer vers le bon rôle grâce à des horaires de garde ; supprimer les faux positifs grâce à des seuils adaptatifs et à une logique basée sur les tendances.
• Mise en service de l'appareil et gestion du parc : Approvisionner les appareils à grande échelle grâce à l'enrôlement sans contact ; gérer les mises à jour du micrologiciel, l'appairage, les remplacements et l'inventaire ; fournir une auto-installation guidée pour minimiser la charge de travail du service informatique.
• Traitement des bords et résilience hors ligne : Mettez en mémoire tampon et prétraitez les données sur les passerelles ou les applications mobiles pour détecter les anomalies même lorsque la connectivité est interrompue ; synchronisez en toute sécurité une fois en ligne pour éviter la perte de données.
• Interopérabilité basée sur des normes : Mettez en correspondance les relevés avec les ressources FHIR (observation, appareil, patient) et les profils IEEE 11073 ; cryptez les données en transit et au repos ; tenez des registres vérifiables pour la conformité à la réglementation HIPAA/GDPR.
• Boucles d'engagement des patients : Pousser les patients avec des rappels contextuels basés sur les lectures récentes ; fournir une éducation sur mesure ; enregistrer les vérifications des symptômes pour fermer les boucles de rétroaction.

La santé de la population réussit lorsque tous les points de données pertinents - cliniques, réclamations, déterminants sociaux, flux d'appareils et résultats rapportés par les patients - sont centralisés, gouvernés et prêts pour l'analyse. Nous concevons des modèles d'entrepôt de données et une gouvernance qui concilient rapidité et confiance, afin que les équipes opérationnelles et les cliniciens puissent s'appuyer sur des chiffres pour prendre des décisions plus éclairées.

• Architecture de chalet : Consolidez les flux cliniques, les demandes de remboursement, les SDOH, les métadonnées d'imagerie et les flux IoT dans un lac gouverné qui prend en charge à la fois les analyses et les applications en temps réel.
• Résolution de l'identité et index principal des patients : Résoudre les doublons et relier les enregistrements entre les sources afin d'établir un profil longitudinal pour chaque personne, permettant une attribution précise et un suivi des résultats.
• Pipelines ETL/ELT à haut débit : Intégrer les flux HL7/FHIR, CCD, CSV et API ; valider, normaliser, dédupliquer et versionner les données avec une capacité de lignage et de relecture complète.
• Qualité des données et gouvernance : Appliquer les schémas et les règles de gestion, mettre en évidence les anomalies pour la gestion, étiqueter les informations personnelles, appliquer le consentement et automatiser les politiques de conservation pour rester en conformité.
• Constructeurs de cohortes et registres : Définir des cohortes dynamiques (par exemple, diabète non contrôlé, utilisation fréquente de la BPCO) à l'aide de filtres cliniques et SDOH ; actualiser automatiquement les listes pour les équipes de soins et les services de proximité.
• Analyses et tableaux de bord en libre-service : Publier des marges de données curatives ; permettre aux cliniciens et aux cadres de disposer de tableaux de bord basés sur les rôles pour le suivi des résultats, de l'utilisation et des coûts.
• Évolutivité optimisée en fonction des coûts : Dimensionnement automatique du calcul ; hiérarchisation du stockage entre chaud/chaud/froid ; archivage efficace pour maintenir des performances élevées et des coûts prévisibles au fur et à mesure de l'augmentation des populations.
• Partage de données préservant la vie privée : Tokeniser ou dépersonnaliser les ensembles de données ; respecter le consentement du patient ; permettre un échange sécurisé avec les HIE, les payeurs et les partenaires de recherche sans exposer les PHI.

AI fait passer le PHM d'une approche descriptive à une approche prédictive et prescriptive. En évaluant les risques, en détectant les lacunes dans les soins et en adaptant l'engagement, les modèles aident les cliniciens à se concentrer sur les patients qui ont besoin d'une attention immédiate. Nous construisons des modèles explicables et gouvernables avec une validation clinique et une surveillance continue afin que vous puissiez faire confiance à AI dans les décisions de soins quotidiennes.

• Stratification des risques et prédiction des réadmissions : Évaluer le risque à court et à moyen terme de chaque patient ; mettre en évidence les principaux facteurs de risque afin que les gestionnaires de soins puissent agir avec clarté et donner la priorité à la sensibilisation.
• Détection des lacunes en matière de soins et action suivante : L'analyse des antécédents permet de repérer les dépistages manqués, les examens de laboratoire en retard et l'inobservation des traitements médicamenteux ; elle permet de recommander des mesures concrètes de sensibilisation et d'établir des calendriers d'intervention.
• La PNL sur les notes cliniques : Extraire les symptômes, les déterminants sociaux et les changements de médication à partir de notes non structurées ; convertir les informations en caractéristiques structurées pour l'analyse et les alertes.
• Engagement personnalisé et adhésion : Adapter l'éducation, les rappels, le canal et le moment en fonction des préférences du patient et de son comportement antérieur afin d'améliorer le suivi.
• Détection d'anomalies en continu : Détecter une détérioration précoce des constantes vitales ; distinguer les artefacts des événements réels ; ne procéder à une escalade que lorsque cela est cliniquement significatif.
• Explicabilité et équité : Fournir des explications par prédiction pour renforcer la confiance des cliniciens ; surveiller les biais et corriger les dérives au sein des groupes démographiques.
• MLOps et gouvernance des modèles : Déployez, versionnez et surveillez les modèles ; automatisez le recyclage sur des données fraîches ; validez cliniquement et enregistrez les décisions pour être prêt à l'audit.
• Examen de l'homme dans la boucle : Transmettre les actions suggérées aux cliniciens pour approbation ; recueillir les commentaires afin d'améliorer l'étalonnage du modèle et la sécurité au fil du temps.