In einer Anstrengung, die es sagt, wird helfen, Krankenhäuser und Krankenversicherungen besser zu aggregieren Daten aus verschiedenen elektronischen Patientenakten nach Fusionen, Wolters Kluwer entwickelt hat die neue Technologie nutzt maschinelles lernen zur Verbesserung der Prozess-mapping-Labor-Ergebnisse und andere Daten, die auf standardisierten LOINC-codes.
WARUM ES WICHTIG IST
Zuordnung von Laborergebnissen zu LOINC manuell kann Wochen oder Monate dauern, und kann fehleranfällig sein. Wolters Kluwer, sagt seine Sentri7 klinische überwachung-Technologie nutzen kann künstliche Intelligenz zu helfen, Kunden schnell und präzise den Vorgang abzuschließen.
„AI schafft einen enormen Mehrwert im Gesundheitswesen zu helfen, drastisch zu skalieren, wie Organisationen im Gesundheitswesen, anzeigen Funde von fragmentierten, nicht-standardisierten Daten,“ sagte Jean-Claude Saghbini, chief technology officer bei Wolters Kluwer Health.
„Mit einer Rekordzahl von M&A-Transaktionen beobachtet, im Jahr 2018, die Notwendigkeit für die Datenanalyse und-mapping-know-how für eine zeitnahe onboarding und bieten ein großes Bild, Bevölkerung-level-Sicht des Gesundheits-system-Daten in der post-M&Eine Organisationen hat sich nur intensiviert.“
DER GRÖßERE TREND
Eine aktuelle Untersuchung von Krankenhaus-Fusionen veröffentlicht Health Affairs Blog gefunden, dass, während die Gesundheitssysteme oft die Kräfte zu aktivieren, den Austausch von Informationen über EHR-integration, die value proposition ist zweifelhaft.
Fusionen weiterhin ernst, aber viele nicht Leben bis zu Ihren Versprechungen.
„Als die politischen Entscheidungsträger und Regulierungsbehörden prüfen, wie viel zusätzliche horizontale Konsolidierung in der Krankenhaus-Industrie zu ermöglichen, die Ansprüche von EHR-system, die integration als eine Methode der Bereitstellung von Leistungen sollten mit gesunder Skepsis,“ haben die Autoren der Studie sagte.
AUF DER PLATTE
„Healthcare hat einen Wendepunkt erreicht, wenn es um konkrete Daten, aber die Sprache des Gesundheitswesens bleibt weitgehend unstandardized, einzuschränken, was verstanden werden kann, über Plattformen und die Menschen, die wirken sich auf die Informationen“, sagte Saghbini. „AI ist die zunehmende Daten-mapping-Funktionen exponentiell, die es ermöglicht die schnelle Identifizierung von Erkenntnissen profitieren, die die Entscheidungsfindung.“
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