Saúde

O setor de saúde está evoluindo rapidamente com grandes volumes de dados e aumentando os desafios em custos e resultados para os pacientes. Os primeiros adeptos da IA ​​no setor da saúde estão colhendo os benefícios em termos de atendimento ao paciente e aumentando seus resultados finais, e todos estão prestando atenção.

Transformação na área da saúde

Como Diagnosticar a ORIGEM
dos PROBLEMAS ?

Identificar oportunidades de
melhorias de processos?

Correlacionar as Informações
e Fatos?

Identificar as CAUSAS RAÍZES?
Evitar recorrências?

Minimizar Impactos?
Mitigar os Riscos?

Agir de forma
Pró-ativa?

Clinical Data Lake

Criar um repositório de informações clínicas com o objetivo principal de subsidiar a elaboração da estratégia de saúde da população por meio do conhecimento profundo e das condições amplas de saúde, bem como fornecer uma fonte para o avanço da análise clínica e da ciência de dados.

Exemplos de algumas dimensões

Paciente, Prestador, Diagnóstico (CID), Tipo de Evento, Procedimento (material, med, diária, taxas), Prescrição, Medicação Administrada, História Familiar, Evento (Fato), Pacotes, Evolução, Sinais Vitais, Resultados dos Exames, MCG, Agenda de Atendimento, Atributos específicos e custos.

Enriquecimento dos Dados

Identificação de pacientes high user, condições de saúde, epidemiologia, geo referência, cadastro único do paciente (nome da mãe, cpf, aniversário, etc) classificação de custos, frequência e nlp para ler prontuários eletrônicos.

Frequência

Classificação de pacientes com base na frequência em 6, 12, 18 e 24 meses dividimos em grupos avaliando os eventos como consulta eletiva, urgência, exame, terapia, procedimento, e internação.

Epidemiologia

Identificação e classificação de pacientes com base no número de condições de saúde.

Custos

Identificação e classificação baseado nos custos dos pacientes, avaliando em 6, 12, 18 e 24 meses.

High Users

Identificação e classificação baseado em frequência, custos, epidemiologia dos pacientes, avaliando em 6, 12, 18 e 24 meses.

Condições de saúde

Identificação e classificação baseado em custos, procedimentos e CID. As condições mapeadas são em torno de 16: Pressão arterial, diabetes, obesidade, oncologia, insuficiência renal, pneumonia, gravidez, etc...

NLP

Extração de termos e palavras chaves dos prontuários eletrônicos.