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.
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.
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.
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.
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.
Identificação e classificação de pacientes com base no número de condições de saúde.
Identificação e classificação baseado nos custos dos pacientes, avaliando em 6, 12, 18 e 24 meses.
Identificação e classificação baseado em frequência, custos, epidemiologia dos pacientes, avaliando em 6, 12, 18 e 24 meses.
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...
Extração de termos e palavras chaves dos prontuários eletrônicos.