人工智能的云

医疗保健

人工智能医疗云能够从医疗系统数据中释放真正的价值,从而优化患者护理, 加快疾病防治研究, 准确预测人员配备和业务需求, 同时优化支付者手术——这一切都挽救了生命,提高了所有患者的护理质量, 无论社会经济地位如何.


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人工智能医疗

医疗保健系统充满了成熟的数据,可以进行转型, 这就是为什么医疗保健人工智能有能力从这些数据中释放真正价值的原因. 对数据更深入的了解对于医疗保健专业人员提供高质量的患者护理至关重要. 


手握心脏保健
病人护理

预测病人的需求 确保在医疗保健中为所有人工智能患者提供适当护理. 

加速齿轮刷新旋转
人员和操作

通过使用工具主动处理临床和人员资源 预测病人数量.

检查表测试正确完成,批准文件黑暗
索赔管理

识别潜在的账单异常和 检测欺诈索赔,预测欺诈,索赔欺诈检测 和不当支付.

提炼疾病鉴定研究微生物暗
研究、预防、创新

提高临床试验成功率 预测员工流失率以提高成功率.


按需网络研讨会
人工智能医疗

本次网络研讨会回顾了人工智能和ML在心脏和血管健康方面的最新发现和应用,并确定了当前亟需加强研究和关注的知识空白.


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正规十大真人网站的医疗客户正在塑造未来

了解医疗保健AI云如何改变行业

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医疗保健中的AI用例

在全球大流行之后, 医疗保健行业面临着前所未有的对患者服务的需求,同时也面临着历史上复杂的挑战. 医疗保健行业需要找到新的方法来解决他们最重要的问题

了解如何在医疗保健中使用人工智能

  • 提高患者满意度

    医疗保健中的人工智能可以预测哪些患者可能提交较差的评分和主要原因,从而帮助提高患者满意度评分. 设计干预措施来提高他们的满意度.

    发现使用Case

  • 保险索赔

    对于付费组织来说,主动识别和支持高成本会员是至关重要的. 支付者组织需要在一个安全的环境中利用数据来更好地理解索赔, costs, 以及改善医疗保健优先事项的会员资格, 系统, 和结果

  • 人员配备

    目前, 医院60%的营运开支来自人手及人手相关资源(Datarobot). 大多数(67%)的受访者表示,他们认为到2020年底无法实现基线产量, 而30%的受访者表示,时间框架“未知”,或者他们“永远不会”恢复到基线水平. 用于医疗保健的AI云为医院提供了一种改进的方法,用于预测业务量和人员配备,以促进主动行动并降低成本


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用于医疗保健演示的AI云:预测再入院率

了解医疗保健AI云如何用于解决医疗保健挑战,如降低患者再入院的可能性.

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