Utvikling av programvare for styring av befolkningshelse

IoT utvider pleien til pasientenes hjem og dagligliv. Ved å kontinuerlig registrere vitale data og kontekst, kan pleieteamene gå fra episodiske kontroller til kontinuerlig synlighet. Vår tilnærming prioriterer pålitelighet, standardbasert datautveksling og varsling, slik at klinikerne kan handle raskt uten ekstra kognitiv belastning.

• Fjernovervåking av pasienter: Koble til FDA-listede enheter og wearables (blodtrykksmansjetter, blodsukkermålere, EKG-plaster, pulsoksymetre) for å samle inn vitale data kontinuerlig, normalisere målinger, tidsstemple og legge til opprinnelse, og mate sanntidsobservasjoner inn i arbeidsflyten for å muliggjøre tidligere intervensjon.
• Varsler og eskalering i sanntid: Utløs hendelsesstyrte varsler når terskelverdiene overskrides eller trendene forverres; diriger til riktig rolle via vaktplaner; undertrykk falske positiver med adaptive terskelverdier og trendbasert logikk.
• Innføring av enheter og flåteadministrasjon: Klargjør enheter i stor skala med registrering uten berøring, administrer fastvareoppdateringer, sammenkobling, utskifting og lagerbeholdning, og tilby veiledet selvkonfigurering for å minimere IT-belastningen.
• Edge-prosessering og offline-resiliens: Bufre og forhåndsbehandle data på gatewayer eller mobilapper for å oppdage avvik selv når tilkoblingen faller ut; synkroniser sikkert når du er online for å forhindre tap av data.
• Standardbasert interoperabilitet: Tilordne avlesninger til FHIR-ressurser (Observasjon, Enhet, Pasient) og IEEE 11073-profiler; kryptere data under transport og i hvile; opprettholde reviderbare logger for samsvar med HIPAA/GDPR.
• Sløyfer for pasientengasjement: Gi pasientene kontekstuelle påminnelser basert på nylige målinger, gi skreddersydd opplæring og registrer symptomsjekkinger for å lukke tilbakemeldingssløyfer.

Populasjonshelse lykkes når alle relevante datapunkter - kliniske data, skademeldinger, sosiale determinanter, enhetsstrømmer og pasientrapporterte resultater - er sentraliserte, styrte og klare for analyse. Vi utformer lakehouse-mønstre og styring som balanserer hastighet med tillit, slik at driftsteam og klinikere kan stole på tallene for å ta bedre og mer informerte beslutninger.

• Lakehouse-arkitektur: Konsolider kliniske data, skademeldinger, SDOH-data, metadata om bildebehandling og IoT-strømmer i et styrt "lakehouse" som støtter både analyser og sanntidsapplikasjoner.
• Identitetsoppløsning og hovedpasientregister: Løs opp duplikater og koble sammen poster på tvers av kilder for å bygge en longitudinell profil for hver person, noe som muliggjør nøyaktig attribusjon og resultatsporing.
• ETL/ELT-pipelines med høy gjennomstrømning: Ta inn HL7/FHIR-, CCD-, CSV- og API-feeder; valider, normaliser, avdupliser og versjonér data med full lineage- og replay-funksjonalitet.
• Datakvalitet og styring: Håndhev skjemaer og forretningsregler, avdekk avvik for forvaltning, merk PHI, bruk samtykke og automatiser retningslinjer for oppbevaring for å overholde regelverket.
• Kohortbygger og registre: Definer dynamiske kohorter (f.eks. ukontrollert diabetes, KOLS-hyppigbrukere) ved hjelp av kliniske filtre og SDOH-filtre; automatisk oppdatering av lister for omsorgsteam og oppsøkende virksomhet.
• Selvbetjente analyser og dashbord: Publiser kuraterte datamagasiner; gi klinikere og ledere mulighet til å bruke rollebaserte dashbord for å spore resultater, bruk og kostnader.
• Kostnadsoptimalisert skalerbarhet: Automatisk skalering av databehandling, lagring på tvers av varm/varm/kald lagring, effektiv arkivering for å holde ytelsen høy og kostnadene forutsigbare etter hvert som populasjonen vokser.
• Deling av data som ivaretar personvernet: Tokenisere eller avidentifisere datasett, respektere pasientens samtykke, muliggjøre sikker utveksling med HIE-er, betalere og forskningspartnere uten å eksponere PHI.

AI flytter PHM fra deskriptiv til prediktiv og preskriptiv. Ved å skåre risiko, oppdage omsorgshull og skreddersy engasjement, hjelper modellene klinikere med å fokusere på de pasientene som trenger oppmerksomhet nå. Vi bygger forklarbare, styrbare modeller med klinisk validering og kontinuerlig overvåking, slik at du kan stole på AI i de daglige behandlingsbeslutningene.

• Risikostratifisering og prediksjon av reinnleggelser: Poengsett hver pasients risiko på kort og mellomlang sikt, og få frem de viktigste driverne, slik at behandlingsansvarlige kan handle med klarhet og prioritere oppsøkende arbeid.
• Oppdagelse av omsorgsgap og neste beste tiltak: Skann historikken for å avdekke manglende screening, forsinkede prøver og manglende etterlevelse av medisinering, og anbefal konkrete tiltak for oppsøkende virksomhet og timeplaninnlegg.
• NLP på kliniske notater: Trekk ut symptomer, sosiale faktorer og medisineringsendringer fra ustrukturerte notater, og konverter innsikten til strukturerte funksjoner for analyse og varsling.
• Persontilpasset engasjement og etterlevelse: Skreddersy opplæring, påminnelser og kanal/tidspunkt basert på pasientens preferanser og tidligere atferd for å øke gjennomføringen.
• Deteksjon av strømmeanomalier: Oppdag tidlig forverring i kontinuerlige vitale tegn; skill mellom artefakter og virkelige hendelser; eskaler kun når det er klinisk meningsfylt.
• Forklarbarhet og rettferdighet: Gi forklaringer per prediksjon for å understøtte klinikernes tillit, overvåke skjevheter og korrigere avvik på tvers av demografiske grupper.
• MLOps og modellstyring: Distribuere, versjonere og overvåke modeller; automatisere omskolering på nye data; validere klinisk og loggføre beslutninger for revisjonsberedskap.
• Human-in-the-loop-gjennomgang: Send foreslåtte tiltak til klinikerne for godkjenning; innhent tilbakemeldinger for å forbedre modellkalibreringen og sikkerheten over tid.