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Prevenir o evitável: Utilização da análise preditiva nos cuidados de saúde

Análise de dados

Cuidados de saúde

Sejamos realistas, os cuidados de saúde podem ser um jogo de adivinhação - mas e se tivéssemos uma bola de cristal? A análise preditiva está a assumir o papel dessa bola de cristal, utilizando o poder dos dados para transformar os cuidados de saúde de reactivos em proactivos: estamos a falar de tudo, desde detetar riscos para a saúde antes de se tornarem problemas graves, a garantir que os hospitais têm os fornecimentos certos à mão e até a apanhar os autores de fraudes em flagrante. Continue a ler para ver como a análise preditiva está a mudar o jogo nos cuidados de saúde, um ponto de dados de cada vez.

O que é a análise preditiva nos cuidados de saúde?

A análise preditiva nos cuidados de saúde consiste na utilização de algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizagem automática para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos. Ao analisar padrões complexos em registos de pacientes, históricos de tratamento e dados demográficos, as organizações de cuidados de saúde podem identificar pacientes de alto risco, com maior precisão do que nunca, e desenvolver intervenções direcionadas.

Esta abordagem baseada em dados é um fator de mudança na prestação de cuidados de saúde. Ao nível do paciente, significa planos de tratamento optimizados, menor probabilidade de readmissões e melhor gestão da doença. Numa escala mais alargada, a análise preditiva reforça a gestão da saúde da população, optimiza a qualidade dos cuidados e reduz os custos dos cuidados de saúde. Em última análise, a análise preditiva tem o potencial de criar um ecossistema de cuidados de saúde mais eficaz e centrado no doente que beneficia todas as partes interessadas.

Análise preditiva nas estatísticas do mercado dos cuidados de saúde

Os números falam por si: o sector dos cuidados de saúde está a fazer uma grande aposta na análise preditiva. Prevê-se que o mercado global dispare para uns impressionantes $154,61 mil milhões até 2034, e as empresas estão claramente a reconhecer o potencial de mudança desta tecnologia. Este aumento do investimento mostra que a indústria está a avançar para uma abordagem proactiva e orientada para os dados soluções de saúde, eliminando em grande parte as abordagens reactivas. Estamos a assistir a um grande salto de um mercado de $14,51 mil milhões em 2023 para um mercado projetado de $17,99 mil milhões em 2024: isto demonstra o rápido ritmo de adoção e o imenso crescimento previsto para os próximos anos. Não há dúvida de que a análise preditiva está pronta a provocar uma revolução nos cuidados de saúde.

Aplicações de análise preditiva para os cuidados de saúde

Vamos ultrapassar a moda e explorar as formas tangíveis como a análise preditiva está a revolucionar os cuidados de saúde, aqui mesmo.

Estratificação do risco

Apoio à decisão clínica

Previsão operacional

Análise da saúde da população

Otimização do envolvimento dos doentes

Detecção de fraudes

Gestão da cadeia de abastecimento e logística

Estratificação do risco

A análise preditiva nos cuidados de saúde ajuda-nos a identificar e a agrupar os doentes de acordo com os seus riscos para a saúde. Isto significa adotar uma abordagem mais proactiva aos cuidados de saúde com intervenções direcionadas, atribuição optimizada de recursos (por exemplo, para indivíduos de alto risco) e planos de cuidados personalizados.

Apoio à decisão clínica

Os planos de tratamento personalizados, a deteção precoce de doenças, a otimização da atribuição de recursos, a melhoria da conformidade com as diretrizes clínicas e o apoio à gestão da saúde da população - tudo isto possível graças à análise preditiva - estão a mudar a tomada de decisões clínicas.

Previsão operacional

A análise preditiva altera a forma como as organizações de cuidados de saúde funcionam. Da atribuição de recursos à gestão de inventário, da prevenção de readmissões à manutenção de equipamento, a análise preditiva está a ter impacto. E a melhor parte? Estas melhorias estão a conduzir a ganhos de eficiência e a uma maior qualidade dos cuidados de saúde.

Análise da saúde da população

Utilizando dados de diferentes fontes, a análise preditiva ajuda os profissionais de saúde a identificar populações de alto risco, a prever surtos de doenças e a adaptar intervenções utilizando uma abordagem baseada em dados. Isto permite que os profissionais de saúde coloquem os recursos onde são mais necessários - direcionando-os para grupos demográficos específicos com programas personalizados para responder às suas necessidades de saúde únicas.

Otimização do envolvimento dos doentes

A análise preditiva permite que os profissionais de saúde contactem os pacientes de forma personalizada e intervenham quando necessário. Ajuda a identificar os doentes com um risco mais notório de perder o contacto, para que os profissionais de saúde possam dar-lhes o apoio e as informações de que necessitam. Esta abordagem baseada em dados significa que as pessoas podem compreender melhor os seus cuidados e envolver-se mais no seu tratamento.

Detecção de fraudes

Graças a técnicas avançadas de análise preditiva, os profissionais de saúde podem detetar e travar os maus actores antes de causarem qualquer dano. Estas técnicas ajudam a evitar o roubo de identidade e outras práticas fraudulentas, garantindo que os doentes só são facturados pelos serviços que efetivamente recebem e salvaguardando os doentes e os prestadores de cuidados de saúde de fraudes financeiras.

Gestão da cadeia de abastecimento e logística

A análise preditiva é o ingrediente chave para evitar rupturas de stock e reforçar as cadeias de fornecimento de cuidados de saúde. Ao prever a procura e otimizar os níveis de inventário, os fornecedores podem ajustar o aprovisionamento em tempo real - o que, por sua vez, garante um fluxo fiável e consistente de material e equipamento médico.

Estratificação do risco

Apoio à decisão clínica

Previsão operacional

Análise da saúde da população

Otimização do envolvimento dos doentes

Detecção de fraudes

Gestão da cadeia de abastecimento e logística

"A análise preditiva nos cuidados de saúde é ainda mais do que dar aos médicos uma bola de cristal. Trata-se de precisão e não de adivinhação, permitindo aos profissionais de saúde personalizar os cuidados e otimizar os recursos. Esta tecnologia não se limita a melhorar os resultados dos doentes; transforma completamente a forma como o sector dos cuidados de saúde funciona, antecipando necessidades e prevenindo problemas muito antes de estes surgirem. É um divisor de águas nos cuidados de saúde proactivos".

Aleh Yafimau

Gerente de entrega na Innowise

Soluções de análise preditiva nos cuidados de saúde

Esta secção explora a forma como as instituições de cuidados de saúde podem adotar plenamente e tirar partido da análise preditiva - desde garantir que os doentes recebem o tratamento certo até à simplificação dos fluxos de trabalho clínicos e à tomada de decisões estratégicas mais bem informadas. Descubra como estas ferramentas estão a dar vida a uma nova era de cuidados de saúde orientados para os dados.

Plataformas analíticas integradas

Estas plataformas são centros de dados de cuidados de saúde, integrando informações de sistemas de registos médicos electrónicos, bases de dados de pedidos de reembolso, dispositivos portáteis e outras fontes. Estas plataformas utilizam análises avançadas e aprendizagem automática para identificar tendências, antecipar eventos futuros e fornecer informações às partes interessadas. O processamento de linguagem natural pode ajudar a prever eventos futuros, encontrando informações úteis em notas clínicas não estruturadas. No entanto, a governação e a privacidade dos dados são importantes para utilizar estas plataformas de forma responsável.

Ferramentas de diagnóstico baseadas em ML

Com base na aprendizagem profunda, estas ferramentas podem analisar imagens médicas como raios X, tomografias computorizadas e ressonâncias magnéticas com uma precisão crescente. Estudos recentes mostraram resultados promissores em áreas como a deteção do cancro, o diagnóstico da retinopatia diabética e a identificação de anomalias cardiovasculares - excedendo frequentemente o desempenho humano em tarefas específicas. Estas ferramentas são cada vez mais utilizadas para triagem em radiologia, dando prioridade a casos urgentes e melhorando a eficiência do fluxo de trabalho. É de salientar que as ferramentas não são concebidas para substituir os médicos, mas sim para os apoiar.

Sistemas de otimização do fluxo de doentes

Estes sistemas são cruciais para gerir a sobrelotação dos hospitais e a atribuição de camas. Ao prever com precisão factores como as admissões nas urgências, os tempos de alta dos doentes e a utilização de recursos, os hospitais podem otimizar os níveis de pessoal, reduzir os tempos de espera e melhorar a eficiência operacional global. Além disso, estes sistemas estão agora a incorporar dados em tempo real de dispositivos IoT para fornecer previsões ainda mais precisas e otimizar a atribuição de recursos de forma dinâmica.

Plataformas de medicina de precisão

A farmacogenómica é uma das principais utilizações destas plataformas, analisando a forma como a composição genética de um indivíduo influencia a sua resposta aos medicamentos. Isto permite a seleção personalizada de medicamentos e a otimização da dosagem - conduzindo a melhores resultados do tratamento e à redução dos efeitos adversos dos medicamentos. Para uma abordagem mais abrangente, estas plataformas estão agora a expandir-se para além da farmacogenómica para incluir outros dados "ómicos" - incluindo proteómica ou metabolómica.

Software de gestão e coordenação de cuidados

A gestão de doenças crónicas é um excelente exemplo de uma situação em que este software é um vencedor. Ao identificar os doentes com elevado risco de complicações ou hospitalização, os prestadores de cuidados de saúde podem tomar medidas proactivas, coordenar planos de cuidados e incentivar a adesão à medicação - reduzindo, em última análise, os custos dos cuidados de saúde e melhorando os resultados dos doentes. Para proporcionar uma visão mais holística e de 360 graus do risco do doente, estes sistemas estão também a incorporar cada vez mais dados sobre os determinantes sociais da saúde.

Sistemas de apoio à decisão clínica

Quando ligados a sistemas EHR, os sistemas de apoio à decisão clínica (CDSS) podem dar aos médicos alertas e conselhos em tempo real, exatamente quando precisam deles. Pense nisto como um assistente digital que pode assinalar potenciais interações medicamentosas, sugerir testes de diagnóstico adequados com base nos sintomas e recomendar orientações de tratamento baseadas em provas - tudo para ajudar os médicos a tomar decisões mais bem informadas no local. Os CDSS modernos estão também a começar a incorporar as mais recentes técnicas de IA - como a aprendizagem por reforço - que aperfeiçoam as suas recomendações com base em resultados anteriores.

Sistemas de deteção e prevenção de fraudes

Estes sistemas analisam grandes quantidades de dados de pedidos de reembolso para detetar padrões invulgares ou irregularidades. Utilizando a aprendizagem automática, podem assinalar os pedidos de indemnização que possam ser fraudulentos para uma investigação mais aprofundada, poupando aos pagadores de cuidados de saúde milhões de dólares por ano e mantendo o sistema justo e exato. Estes sistemas também ajudam a detetar erros de codificação e faturação inadequados, assegurando que tudo está em ordem.

Soluções de gestão da saúde da população e de envolvimento dos doentes

Estas ferramentas utilizam modelos de previsão para identificar populações em risco e ajustar as suas intervenções de saúde pública em conformidade. Por exemplo, podem prever quais as áreas com maior probabilidade de surtos de doenças, permitindo campanhas de vacinação direcionadas ou a atribuição de recursos para mitigar potenciais crises de saúde pública. Além disso, podem personalizar a comunicação com os pacientes - melhorando a adesão aos rastreios preventivos e promovendo comportamentos saudáveis.

Como a Innowise pode ajudá-lo a adotar um software de análise preditiva

Dar o salto para os cuidados de saúde orientados por dados pode ser assustador - mas não tem de o ser. Na Innowise, preparamos o caminho para uma transição suave e fornecemos resultados reais. Vamos além da instalação de software: damos à sua equipa o know-how e as ferramentas para desbloquear todo o potencial dos seus dados.

Serviços de análise de dados

Serviços de arquitetura de soluções

Serviços de implementação

Integração e implantação

Apoio e manutenção

Serviços de análise de dados

Extrair informações acionáveis de dados complexos sobre cuidados de saúde é a pedra angular de uma análise preditiva eficaz. Os nossos especialistas em ciência de dados estão prontos para descobrir padrões ocultos, criar modelos preditivos personalizados e fornecer informações concretas e baseadas em dados para orientar as suas grandes decisões.

Serviços de arquitetura de soluções

A nossa equipa tem anos de experiência na conceção de arquitecturas de soluções personalizadas que se adaptam aos processos, infra-estruturas de dados e objectivos únicos de cada cliente. A nossa abordagem garante que os nossos sistemas funcionam com o que já tem, para que possa tirar mais partido da sua análise preditiva, maximizar o valor e ver resultados reais.

Serviços de implementação

Estamos aqui para o ajudar em todas as fases do processo - desde a configuração do seu sistema e a transferência de dados até à formação da sua equipa e à oferta de um apoio completo durante o lançamento. Asseguraremos que a mudança para a sua nova plataforma de análise preditiva seja o mais tranquila e sem stress possível.

Integração e implantação

Os nossos especialistas facilitam a transferência de dados dos seus sistemas actuais para a sua nova plataforma de análise preditiva - mantendo tudo a funcionar sem problemas e dando-lhe acesso aos dados de que necessita para tomar decisões. Ao simplificar a integração, ajudamos os nossos clientes a tirar o máximo partido da análise preditiva e a transformar os seus dados em activos tangíveis.

Apoio e manutenção

Oferecemos serviços de suporte e manutenção contínuos para manter a sua solução de análise preditiva a funcionar no seu melhor. A nossa equipa está disponível para resolver problemas técnicos, responder a perguntas e fornecer orientações sobre como maximizar o seu investimento - para não falar de manter o seu sistema atualizado com as mais recentes actualizações de funcionalidades e segurança.

Serviços de análise de dados

Serviços de arquitetura de soluções

Serviços de implementação

Integração e implantação

Apoio e manutenção

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Descubra como pode elevar a sua análise dos cuidados de saúde a um nível superior

As vantagens da análise preditiva para os cuidados de saúde

A análise preditiva nos cuidados de saúde oferece uma multiplicidade de benefícios que melhoram os cuidados prestados aos doentes, melhoram a eficiência operacional e reduzem os custos. Segue-se uma análise pormenorizada destas vantagens.

Melhoria dos cuidados e dos resultados para os doentes

Ao ter em conta a adesão à medicação, as comorbilidades e muito mais, os modelos preditivos assinalam os doentes com elevado risco de desenvolver doenças como a diabetes. Isto abre caminho para que medidas preventivas ou tratamentos sejam administrados rapidamente - potencialmente salvando vidas.

Personalização do tratamento

A análise preditiva torna possível a medicina de precisão através da análise de dados genómicos, biomarcadores e resultados de tratamentos. Na oncologia, por exemplo, os modelos preditivos ajudam a determinar quais os doentes com maior probabilidade de responder a regimes de quimioterapia específicos, reduzindo os tratamentos desnecessários e os efeitos secundários que lhes estão associados.

Identificação de doentes em risco

Os modelos preditivos são muito úteis para detetar sinais precoces de deterioração dos doentes. O sistema MEWS (Modified Early Warning Score) utiliza dados de sinais vitais para prever quais os doentes susceptíveis de necessitar de cuidados intensivos no prazo de 24 horas, permitindo intervenções atempadas.

Gestão de doenças crónicas

Para doenças como a diabetes, a análise preditiva pode ajudar a prever os níveis de glucose no sangue com base em factores como o que o doente come, o exercício que pratica e a sua atual rotina de medicação. Isto significa que os doentes recebem doses de insulina mais exactas e melhores conselhos sobre o seu estilo de vida.

Prevenção de erros humanos

A tecnologia avançada aumenta o discernimento humano, processando a informação com maior rapidez e precisão. É um plano de apoio que mantém os médicos a salvo de erros quando prescrevem medicamentos e ajuda a detetar potenciais problemas com alergias, sensibilidades e dosagem dupla.

Redução global dos custos dos cuidados de saúde

Os tratamentos personalizados, quando apoiados por análises preditivas, têm demonstrado reduzir significativamente o custo dos cuidados de saúde. A estudo da rede JAMA descobriram que os planos de tratamento personalizados levaram a uma redução de 35% nos resultados adversos dos doentes - o que, por sua vez, resultou em menos readmissões hospitalares, numa maior prevenção de eventos adversos e numa melhor afetação de recursos.

Os desafios da integração da análise preditiva nos cuidados de saúde

Trazer a análise preditiva para os sistemas de saúde apresenta uma série de desafios específicos que exigem soluções bem pensadas. Na Innowise, dedicamo-nos a ajudar nossos clientes a superar essas barreiras, empregando ferramentas e estratégias de última geração, adaptadas exclusivamente ao setor de saúde.

Qualidade e integração dos dados Na Innowise, implementamos estruturas de governação de dados para garantir que os dados são consistentes e fiáveis. Nossos especialistas usam técnicas de limpeza e pré-processamento de dados para remover erros e variabilidades. Adotamos padrões para formatos de dados e interoperabilidade - como HL7 e FHIR - para facilitar a troca de dados.

Fontes de dados heterogéneas Os nossos especialistas incorporam e desenvolvem plataformas e ferramentas de integração de dados que podem agregar e normalizar dados de várias fontes. Certificamo-nos de que estas plataformas podem lidar com uma grande variedade de diferentes formatos e estruturas de dados - resultando num ambiente de dados consolidado e unificado.

Complexidade dos dados relativos aos cuidados de saúde Os nossos cientistas de dados utilizam a aprendizagem profunda e outras técnicas de aprendizagem automática que podem lidar com dados de elevada dimensão. O nosso objetivo é a engenharia de caraterísticas abrangente para extrair informações significativas de conjuntos de dados complexos, melhorando o desempenho e a interpretabilidade do modelo.

Privacidade e segurança dos dados No Innowise, implementamos métodos de encriptação sólidos para proteger os dados dos pacientes durante o armazenamento e a transmissão. Os nossos especialistas utilizam controlos de acesso e técnicas de anonimização para proteger as identidades dos pacientes e garantir a total conformidade com os regulamentos de privacidade.

Integração do fluxo de trabalho A nossa equipa de desenvolvimento concebe interfaces de fácil utilização que integram ferramentas de análise preditiva em fluxos de trabalho de cuidados de saúde e sistemas de TI existentes. Vamos melhorar as suas operações diárias com painéis de controlo intuitivos e visualizações de dados em tempo real.

Falta de pessoal qualificado Na Innowise, oferecemos programas de formação para criar equipas interdisciplinares com competências nos domínios das TI e dos cuidados de saúde. Os nossos especialistas oferecem formação contínua e workshops práticos para manter o pessoal atualizado com as mais recentes tecnologias e melhores práticas.

Resistência à mudança Os nossos especialistas ajudam a envolver o pessoal de saúde no início do processo de implementação para incentivar a adesão e a compreensão. Fornecemos educação e formação contínuas e a longo prazo para demonstrar os benefícios da análise preditiva através de projectos-piloto e histórias de sucesso. Os nossos especialistas têm todo o gosto em abordar as preocupações e oferecer apoio durante esta transição.

Utilização ética das previsões Na Innowise, seguimos as diretrizes éticas testadas e comprovadas quando se trata de análise preditiva. Os nossos especialistas estabelecerão comités de supervisão para analisar as implicações éticas dos modelos preditivos e realizarão avaliações de impacto para garantir a justiça e a transparência.

Conformidade regulamentar A Our mantém-se informada sobre os regulamentos relevantes para garantir a conformidade com as leis de proteção de dados, como a HIPAA e o GDPR. Os nossos especialistas implementam protocolos de conformidade e efectuam auditorias regulares para manter o cumprimento rigoroso das normas regulamentares.

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O futuro da análise preditiva nos cuidados de saúde

A análise preditiva está destinada a alterar fundamentalmente a forma como as instituições de cuidados de saúde gerem e prestam os seus serviços. Com os avanços na aprendizagem automática e na inteligência artificial no horizonte, estas instituições poderão analisar conjuntos de dados cada vez mais complexos e de grandes dimensões e fazer previsões mais exactas e intervenções personalizadas.

A integração da genómica e da análise preditiva será fundamental para compreender os factores genéticos que influenciam as doenças. Isto abrirá caminho para planos de tratamento personalizados com base na constituição genética de um indivíduo.

Os dados em tempo real da tecnologia wearable ajudarão os prestadores de cuidados de saúde a ir além da previsão de riscos futuros e a identificar eventos de saúde iminentes. Imagine um futuro em que um ataque cardíaco ou um episódio de diabetes podem ser antecipados e potencialmente evitados - parece muito bom, certo?

Para além dos cuidados individuais dos doentes, a análise preditiva desempenhará um papel fundamental na saúde pública. Com base na análise de dados provenientes de várias fontes, os surtos e as epidemias podem ser detectados mais cedo - o que conduz a tempos de resposta mais rápidos e a uma atenuação mais eficiente do impacto. Para além disso, os governos podem utilizar modelos preditivos para simular o impacto das políticas de saúde para tomar decisões mais informadas sobre a atribuição de recursos e as intervenções de saúde pública.

A combinação destes diferentes factores aponta para um futuro em que a análise preditiva é parte integrante de um sistema de saúde mais proactivo, personalizado e eficaz.

Conclusão

A integração da análise preditiva está a fazer com que os cuidados de saúde passem de uma intervenção reactiva para uma medicina proactiva e personalizada. Ao antecipar potenciais riscos para a saúde, os prestadores de cuidados de saúde podem atuar antes que questões menores tenham a possibilidade de se tornarem problemas graves - melhorando os resultados dos doentes e optimizando os recursos de saúde.

Esta abordagem baseada em dados apoia a medicina personalizada - pense em planos de tratamento personalizados com base nos perfis individuais dos doentes e nas predisposições genéticas. Esta abordagem direcionada não só melhora a eficácia dos cuidados, como também significa que os médicos tiram o máximo partido dos seus recursos, minimizando as intervenções desnecessárias.

Dito isto, não é de surpreender que as considerações éticas relacionadas com a privacidade e a segurança devam ser cuidadosamente abordadas. À medida que continuamos a adotar a análise preditiva nos nossos fluxos de trabalho, é essencial que a privacidade dos doentes continue a ser uma prioridade máxima e que se garanta a aplicação de práticas responsáveis de tratamento de dados. Os profissionais de saúde devem estar equipados com os conhecimentos e as ferramentas de que necessitam para interpretar e utilizar estas informações preditivas - maximizando os benefícios tanto para os doentes individuais como para o sistema de cuidados de saúde no seu conjunto.

FAQ

Que tipos de dados são utilizados na análise preditiva?

A análise preditiva baseia-se num espetro diversificado de tipos de dados: desde dados estruturados, como dados demográficos dos pacientes e resultados laboratoriais, a dados não estruturados, como notas médicas e imagens médicas. Os dados de séries temporais revelam tendências, os dados transaccionais acompanham o fluxo de pacientes e os dados geoespaciais mapeiam os surtos de doenças, enquanto os dados comportamentais oferecem informações únicas e baseadas em provas sobre as acções dos pacientes. A combinação destes tipos de dados proporciona uma visão abrangente e completa do estado de saúde de um doente.

Como é que as organizações de cuidados de saúde podem garantir a privacidade e a segurança dos dados na análise preditiva?

É óbvio que as organizações de cuidados de saúde devem dar prioridade à privacidade e segurança dos dados. A encriptação dos dados, o controlo do acesso e a anonimização das informações não são negociáveis, tal como a conformidade total com regulamentos como a HIPAA e o RGPD. A formação regular do pessoal, as auditorias de segurança e a colaboração com especialistas de TI são uma grande ajuda quando se trata de salvaguardar a privacidade dos pacientes e, ao mesmo tempo, tirar partido da análise preditiva.

Que papel desempenham a aprendizagem automática e a IA na análise preditiva?

A aprendizagem automática e a IA são fundamentais para a análise preditiva moderna. Possuem capacidades superiores de processamento de vastos conjuntos de dados de cuidados de saúde, descobrindo padrões ocultos e aprendendo continuamente com novas informações para melhorar as previsões. Isto permite avaliações de risco mais exactas, intervenções personalizadas e uma atribuição eficiente de recursos.

Que considerações éticas devem ser tidas em conta na análise preditiva?

Embora a análise preditiva tenha um potencial transformador em vários domínios, a sua aplicação deve ser orientada por uma cuidadosa consideração de uma série de princípios éticos - incluindo, entre outros, a privacidade, a parcialidade, o consentimento e a responsabilidade, bem como a transparência, o impacto no emprego, os riscos de segurança e o potencial de manipulação. É igualmente importante ter em conta os aspectos da conformidade regulamentar, bem como os efeitos sociais a longo prazo.

Aleh Yafimau Gestor de entregas

Data: 31 de outubro de 2024

Aleh Yafimau Gestor de entregas

Data: 31 de outubro de 2024

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Prevenir o evitável: Utilização da análise preditiva nos cuidados de saúde

O que é a análise preditiva nos cuidados de saúde?

Análise preditiva nas estatísticas do mercado dos cuidados de saúde

Aplicações de análise preditiva para os cuidados de saúde

Estratificação do risco

Apoio à decisão clínica

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Plataformas analíticas integradas

Ferramentas de diagnóstico baseadas em ML

Sistemas de otimização do fluxo de doentes

Plataformas de medicina de precisão

Software de gestão e coordenação de cuidados

Sistemas de apoio à decisão clínica

Sistemas de deteção e prevenção de fraudes

Soluções de gestão da saúde da população e de envolvimento dos doentes

Como a Innowise pode ajudá-lo a adotar um software de análise preditiva

Serviços de análise de dados

Serviços de arquitetura de soluções

Serviços de implementação

Integração e implantação

Apoio e manutenção

Pode estar um passo à frente

As vantagens da análise preditiva para os cuidados de saúde

Melhoria dos cuidados e dos resultados para os doentes

Personalização do tratamento

Identificação de doentes em risco

Gestão de doenças crónicas

Prevenção de erros humanos

Redução global dos custos dos cuidados de saúde

Os desafios da integração da análise preditiva nos cuidados de saúde

Proteja os seus dados e potencie os seus conhecimentos.

O futuro da análise preditiva nos cuidados de saúde

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