Características de HealthStream Checklist

Gestión de datos (8)

Almacén de datos: Mantener un almacén de datos específico de atención médica que organice todos los datos clínicos, operativos, financieros y de pacientes Los revisores de 17 de HealthStream Checklist han proporcionado comentarios sobre esta función.
Análisis de datos: Procesar los datos recopilados para extraer información relevante Los revisores de 19 de HealthStream Checklist han proporcionado comentarios sobre esta función.
Captura de datos: Basado en 18 reseñas de HealthStream Checklist. Capture y almacene con precisión datos de atención médica
Integración de Datos: Consolida datos de diversas fuentes, incluidos los Registros Electrónicos de Salud (EHR), sistemas de facturación y sistemas de gestión de pacientes en una plataforma unificada.
Integración con dispositivos portátiles: Se conecta con dispositivos de salud portátiles para capturar datos de pacientes en tiempo real, como la frecuencia cardíaca, los niveles de actividad y los patrones de sueño.
Interoperabilidad: Garantiza la compatibilidad con varios sistemas y estándares de atención médica como HL7, FHIR y DICOM, facilitando el intercambio de datos sin problemas.
Controles de Seguridad y Privacidad: Implementa mecanismos de seguridad de datos y cumplimiento con regulaciones como HIPAA para proteger los datos de los pacientes.
Consulta de datos: Proporciona una interfaz fácil de usar para construir consultas personalizadas para un análisis de datos en profundidad sin necesidad de habilidades técnicas avanzadas.

Herramientas Analíticas - Análisis de Salud (6)

Visualización de datos: Proporciona representaciones gráficas de datos a través de gráficos, diagramas y paneles para facilitar una interpretación y toma de decisiones más sencilla.
Análisis de costos: Evalúa los costos de tratamiento, la utilización de recursos y el rendimiento financiero para optimizar los gastos en atención médica.
Análisis en Tiempo Real: Permite el análisis y monitoreo de datos de atención médica a medida que se generan, lo que permite intervenciones oportunas.
Analítica Predictiva: Emplea algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para predecir resultados futuros basados en datos históricos.
Puntuación de Riesgo del Paciente: Calcula puntuaciones de riesgo para pacientes basadas en sus datos de salud, ayudando a los proveedores a identificar a aquellos que pueden necesitar atención urgente o medidas preventivas.
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): Utiliza PLN para extraer información significativa de datos de texto no estructurados, como notas clínicas y registros de pacientes.