Predicció de Reingressos Hospitalaris

La ràtio de reingrés és un indicador del nivell de servei d’un hospital que també té un impacte important en els costos. Històricament, però, els gestors no han tingut solucions per a calcular-lo de manera senzilla i amb resultats fiables.

ROSE d’Amalfi Analytics prediu, per a cada pacient, el risc de reingrés utilitzant dades estructurades ja disponibles a l’hospital, cosa que permet un estalvi important de recursos i una millora en la qualitat del tractament.

Beneficis

  • Eficiència en la utilització de recursos, ja que es poden assignar recursos addicionals als pacients amb risc més alt de reingrés.
  • Millora dels indicadors de qualitat, com ara la seguretat dels pacients i l’ús eficient de recursos.
  • Reducció inmediata de costos, gràcies a la millor assignació de recursos i la reducció dels nivells de reingrés.
  • Fàcil implementació, ja que utilitza dades existents al vostre Data Warehouse.
  • Aprenentatge en base a les dades de l’organització: el model de Machine Learning proporciona resultats realistes i ajustats al cas concret de l’organització.
  • Fàcil implementació, ja que utilitza dades existents al vostre Data Warehouse.

Característiques

  • Sistema independent a nivell de centre.
  • Predicció de risc pacient a pacient.
  • Permanentement actualitzat gràcies als algoritmes de Machine Learning que ajusten les prediccions contínuament en base a les dades de cada centre.
  • Alertes del sistema per a pacients amb alt risc de reingrés.
  • Registre d’accions correctives, amb desplegable, que també són utilitzades per l’algoritme per a prediccions futures.
  • Informes exportables i integració via API per facilitar la integración amb HIS.
  • Protecció de dades garantida, d’acord amb la legislació vigent (incloent RGPD de la UE).

Fitxa de producte

Predicció de Reingressos Hospitalaris – ROSE