Databricks per il settore della sanità
Fornire cure mirate al paziente con l'efficacia dei dati e dell'AI
Dati e AI stanno rivoluzionando il modo in cui le organizzazioni sanitarie trattano i pazienti e offrono valore all'intera popolazione.
Databricks consente alle organizzazioni del settore sanitario di risolvere alcuni dei problemi più complessi, unificando l'analisi dei dati e il machine learning per realizzare cure mirate (medicina di precisione), aumentare il coinvolgimento dei pazienti e snellire i processi amministrativi.
Le principali organizzazioni del settore sanitario usano Databricks per promuovere l'innovazione nella cura dei pazienti
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Perché Databricks per la sanità
Sbloccare i dati sanitari e abbattere i silos di dati
Connettere dati strutturati e non strutturati provenienti da cartelle cliniche digitali, dispositivi indossabili, piattaforme di imaging, sequenziatori di genoma e altre fonti per avere un quadro completo della salute del paziente.
Informazioni approfondite sui pazienti a livello dell'intera popolazione
Prevedere meglio i rischi sanitari con analisi e AI applicate alle cartelle di milioni di pazienti in cloud.
Garantire riproducibilità e conformità
Spazi di lavoro per analisi collaborativa che riuniscono i team di gestione dei dati e, al tempo stesso, snelliscono il ciclo di vita del machine learning e forniscono MLOps conformi alle normative.
Casi d'uso
Nel mondo della sanità, dati e AI forniscono informazioni approfondite e capacità predittive per personalizzare le cure, automatizzare la gestione dei sinistri e dei pagamenti, e aumentare il coinvolgimento dei pazienti.
Automazione del processo amministrativo
Automatizzare l'analisi delle denunce e i dati delle cartelle cliniche elettroniche per snellire i flussi di lavoro amministrativi.
- Automazione del ciclo di gestione delle denunce di sinistri e dei ricavi
- Rilevamento di frodi e sprechi
- Ottimizzare l'assegnazione del personale e le attività operative
Salute della popolazione
Prevedere rischi per la salute più ampi analizzando fattori sociali, comportamentali e ambientali su larga scala.
- Individuare l'impatto dei determinanti sociali della salute
- Individuare e gestire patologie croniche non diagnosticate
- Costruire modelli di rischio predittivi
Coinvolgimento del paziente
Ottimizzare i cicli di cura dei pazienti creando esperienze personalizzate.
- Ridurre il tasso di abbandono con Member 360
- Ridurre i costi della sanità con raccomandazioni sui benefici
- Monitorare proattivamente la salute dei pazienti con app digitali
Risorse
Case study
Webinar
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