Intellimed Funktionen

Datenmanagement (8)

Data Warehouse: Pflegen Sie ein gesundheitsspezifisches Data Warehouse, in dem alle klinischen, betrieblichen, finanziellen und Patientendaten organisiert sind
Datenanalyse: Verarbeiten Sie gesammelte Daten, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen Diese Funktion wurde in 10 Intellimed Bewertungen erwähnt.
Datenerfassung: Genaue Erfassung und Speicherung von Gesundheitsdaten
Datenintegration: Konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich elektronischer Gesundheitsakten (EHR), Abrechnungssystemen und Patientenverwaltungssystemen, in eine einheitliche Plattform.
Integration mit tragbaren Geräten: Verbindet sich mit tragbaren Gesundheitsgeräten, um Echtzeit-Patientendaten wie Herzfrequenz, Aktivitätsniveaus und Schlafmuster zu erfassen.
Interoperabilität: Gewährleistet die Kompatibilität mit verschiedenen Gesundheitssystemen und Standards wie HL7, FHIR und DICOM, wodurch ein nahtloser Datenaustausch ermöglicht wird.
Sicherheits- und Datenschutzkontrollen: Daten-Sicherheitsmechanismen und die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA zum Schutz von Patientendaten.
Datenabfrage: Bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Erstellung benutzerdefinierter Abfragen für eine tiefgehende Datenanalyse, ohne dass fortgeschrittene technische Fähigkeiten erforderlich sind.

Datenvisualisierung: Bietet grafische Darstellungen von Daten durch Diagramme, Grafiken und Dashboards, um eine einfachere Interpretation und Entscheidungsfindung zu erleichtern.
Kostenanalyse: Bewertet Behandlungskosten, Ressourcennutzung und finanzielle Leistung, um Gesundheitsausgaben zu optimieren.
Echtzeitanalyse: Ermöglicht die Analyse und Überwachung von Gesundheitsdaten, während sie generiert werden, was rechtzeitige Interventionen ermöglicht.
Prädiktive Analytik: Verwendet statistische Algorithmen und maschinelle Lerntechniken, um zukünftige Ergebnisse basierend auf historischen Daten vorherzusagen.
Patientenrisikobewertung: Berechnet Risikobewertungen für Patienten basierend auf ihren Gesundheitsdaten, um Anbietern zu helfen, diejenigen zu identifizieren, die möglicherweise dringend Pflege oder präventive Maßnahmen benötigen.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Verwendet NLP, um aussagekräftige Informationen aus unstrukturierten Textdaten wie klinischen Notizen und Patientenakten zu extrahieren.