Datenwissenschaft rettet Leben

Führende Krankenhäuser nutzen Datenanalysen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um zu erfahren, welche Patienten am gefährdetsten sind, damit sie rascher auf lebensbedrohliche Zwischenfälle reagieren können.

Erfahren Sie mehr über vorausschauende klinische Analysen

Entdecken Sie, wie vorausschauende Analysen die Bereitstellung im Gesundheitswesen verändern. Vorausschauende Analysen analysieren durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen sowie Schlussfolgerungssystemen historische Daten, um Erkenntnisse für zukünftige Ereignisse zu generieren. Entdecken Sie, wie Ihr Unternehmen im Gesundheitswesen von diesem Whitepaper profitieren kann.

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Strategien für präventionsgeführtes und bevölkerungsbezogenes Gesundheitsmanagement werden im Rahmen der Risikoverschiebung von Einzahlern zu Anbietern bei der Verwaltung dieses Risikos immer entscheidender.

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Laut einer kürzlich durchgeführten Umfrage von Forrester haben 90 Prozent der Unternehmen im Gesundheitswesen Analysen implementiert und/oder möchten dies innerhalb der nächsten 12 Monate tun.

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Datengesteuerte Unternehmen im Gesundheitswesen erhalten Erkenntnisse für proaktivere Entscheidungsfindung durch die Nutzung prädiktiver Modelle, hervorgerufen durch klinische Datenquellen.

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Lösungsbeschreibung: Beschreibt, wie eine innovative vorausschauende klinische Analyselösung, die auf Intel® Architektur basiert, Anbietern und Kostenträger dabei unterstützt, die Patientensicherheit zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Patientenzufriedenheit zu erhöhen.

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Diese Grafik zeigt, wie stärkere Datensammlung im Gesundheitswesen fortschrittliche Analyselösungen erforderlich macht, um wertvolle Patientenerkenntnisse zu gewinnen.

Infografik

Organisationen im Gesundheitssektor müssen fünf essenzielle Veränderungen durchführen, um von Datenanalysen optimal zu profitieren.

Erfahren Sie mehr über die Auswirkungen von Daten auf das Gesundheitswesen

Studien zeigen, dass maschinelles Lernen Ärzte dabei unterstützen kann, zwei schwere Herzerkrankungen mit sehr ähnlichen Symptomen zu unterscheiden.

Entdecken Sie, wie maschinelles Lernen Ärzten hilft

Um bessere Behandlungsergebnisse für Patienten und geringere Kosten zu erzielen, braucht es den richtigen Mix aus menschlichem Eingreifen und erstklassiger Technik.

Sehen Sie, wie Technik die Behandlungsergebnisse von Patienten verbessert

Wichtige Überlegungen für die Wahl der richtigen Strategie beim Umstieg zur wertorientierten Gesundheitspflege.

Entdecken Sie wertbasierte Gesundheitswesen-Strategien

Toolkits für prädiktive Modelle

Die Toolkits für prädiktive Modelle wurden so konzipiert, dass vorausschauende klinische Analysen für Unternehmen im Gesundheitswesen zugänglicher sind, indem vordefinierte Modelle, Testdaten, Implementierungsleitfäden und Data Science Notebooks angeboten werden. Starten Sie Ihre Entwicklung noch heute.

Laden Sie den Implementierungsleitfaden für vorausschauende klinische Analysen herunter ›

 

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Genomanalyse

Bekämpfung von Krankheiten mit Daten und DNA

Standard-Behandlungsmethoden sind nicht mehr aktuell. Bei künftigen Lösungen im Gesundheitssektor werden mithilfe der genetischen Daten des Einzelnen und hochkarätiger Computerleistung für jeden Patienten individuelle Behandlungen geplant, genetische Defekte als Ursachen verschiedener Krebsarten identifiziert und gezielte Therapien entwickelt, die schädliche Zellen abtöten und die gesunden intakt lassen.

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Collaborative Care

Mitwirkung der Patienten bei der Behandlung

Je mehr engagierte Patienten sich selbst mit ihrer eigenen Pflege befassen, desto besser sind die Erfahrungen und die gesundheitlichen Ergebnisse. Intel trägt dazu bei, Daten sicherer, effizienter und verfügbarer zu machen, damit das Collaborative-Care-Modell für Gesundheitsdienstleister und Patienten leichter realisierbar wird.

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Die Digitaltechnik läutet eine neue Ära in der Geschäftswelt ein und treibt Innovationen voran, mit denen die Wirtschaftszweige smarter, effizienter und besser vernetzt werden als je zuvor.

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Moderne Digitaltechnik sorgt für intensivere Kundeninteraktion, effizienteres Supply-Chain-Management und verbesserte Datenanalyse im Einzelhandel.

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