Accélérez l'obtention d'informations et stimulez l'innovation grâce à l'IA dans le domaine de la santé.

Utilisez la modélisation prédictive pour anticiper le parcours de soins postopératoires des patients avant leur sortie de l'hôpital pour élaborer un parcours personnalisé qui optimise leur état de santé.

Le plus de cette solution :

• Amélioration des résultats de santé
• Augmentation de la satisfaction des patients
• Réduction du risque de réadmission

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• La modélisation prédictive des risques estime la probabilité qu'un patient rencontre un problème de santé à l'avenir. La modélisation des risques est souvent spécifique à une pathologie et repose à la fois sur des données de santé et hors santé. 
• Les grands modèles de langage peuvent être utilisés pour générer un rapport résumant le programme de soins recommandé sur la base du modèle. Le gestionnaire du dossier peut rapidement examiner et approuver les documents du programme.
• Les agents IA récupèrent, organisent et fournissent les données sur la qualité et les résultats pour répondre aux exigences des organismes de réglementation et de contrôle.

Comment l'IA aide :

• Un plan plus global peut réduire les futures visites médicales liées à la convalescence postopératoire.
• On observe une réduction globale de la charge des soins pour les procédures complexes et une amélioration des résultats de santé.
• Il en résulte une meilleure satisfaction du patient et une plus grande confiance dans le plan de soins personnalisé.

Les modèles AI fournissent :

• Une analyse rapide des données historiques des demandes de remboursement, ainsi que des données démographiques et financières.
• Des modèles d'ensembles qui appliquent différentes techniques en fonction de la structure des données sous-jacentes.
• Une quantification des différents facteurs de risque permettant d'identifier les programmes de soins susceptibles de réduire les risques.

Exploitez la puissance de la vision documentaire et des agents IA intelligents pour permettre aux réviseurs médicaux de prendre des décisions plus efficaces et plus précises. Les agents IA résument les informations essentielles, clarifient les dossiers complexes et simplifient les informations.

Le plus de cette solution :

• Meilleure productivité.
• Meilleurs résultats de santé.
• Maximisation de l'efficacité opérationnelle.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Des techniques propriétaires de machine learning et de reconnaissance optique de caractères (OCR) avancées permettent d'extraire les informations.
• Les agents de vision documentaire identifient et créent un catalogue de formulaires médicaux individuels et de documents manuscrits et copiés.
• Les modèles de machine learning, y compris le traitement automatique du langage naturel et l'analytique textuelle, fournissent des indices contextuels et des informations pertinentes dans les résumés, ainsi que des visualisations de données puissantes.
• Évaluation périodique de l'état de préparation et de la performance des différents programmes, tels que ceux de la Joint Commission, HEDIS, HCAHPS/CAHPS, ainsi que des organismes réglementaires et de tutelle.

Comment l'IA aide :

• Elle réduit le besoin de recourir à des revues manuelles et à des recherches longues et fastidieuses, améliorant ainsi la satisfaction et la productivité des collaborateurs.
• Elle permet d'identifier et d'extraire rapidement des informations à partir de dossiers papier.
• Elle améliore les résultats de santé et les rend plus efficaces pour les patients grâce à une identification plus rapide des tendances de soins et des réponses associées.

Les modèles AI fournissent :

• Une automatisation de l'extraction des informations clés à partir d'images ou de documents vers un format structuré.
• Une automatisation des processus actuels de reconnaissance optique de caractères (OCR) et des processus robotiques (RPA) pour améliorer considérablement la précision et la qualité de l'extraction des informations, en particulier pour les formulaires les plus difficiles comme les documents flous, ou ceux comportant des cases à cocher ou de l'écriture manuscrite.

Déployez des agents IA pour prévenir, détecter et gérer les problèmes d'intégrité des paiements, sous tous les angles et à chaque étape du processus de gestion des demandes, afin d'empêcher les paiements indus avant qu'ils ne soient effectués.

Le plus de cette solution :

• Détection des fraudes et prévention.
• Atténuation du risque.
• Réduction des coûts

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution : 

• Des algorithmes de machine learning examinent les demandes de remboursement de santé lors de leur traitement. Ces algorithmes détectent les doublons et identifient la fraude plus facilement, plus rapidement et avec plus de précision.
• Les agents IA construisent des profils de risque dynamiques et s'adaptent aux nouvelles tactiques de fraude en s'appuyant sur des données en temps réel.
• La prise de décision intelligente fournit un flux de travail transparent et automatisé qui répond aux besoins de l'entreprise et guide les agents IA.

Comment l'IA aide :

• Détectez la fraude plus rapidement, réduisez les pertes et optimisez l'intégrité des paiements.
• Obtenez une vue consolidée du risque de fraude.
• Créez des diagrammes de réseaux relationnels grâce à des fonctionnalités avancées de data mining pour mieux appréhender les nouvelles menaces et prévenir les pertes substantielles en amont.

Les modèles AI fournissent :

• Une réduction des faux positifs et une efficacité accrue, notamment grâce à des composants dédiés à la détection de la fraude, à la gestion des alertes et au traitement des dossiers.
• Des analyses basées sur les résultats permettant de suivre les nouveaux modèles de paiement basés sur la valeur.

Utilisez le machine learning pour comprendre, prédire et visualiser plus rapidement les menaces pour la santé humaine afin de sauver des vies. Anticipez les tendances des maladies saisonnières et chroniques pour améliorer les réponses et la gestion des ressources.

Le plus de cette solution :

• Une prise de décision plus rapide.
• Des prévisions d'une grande précision.
• Maximisation de l'efficacité opérationnelle.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Les modèles de machine learning apprennent à partir des données qui leur sont fournies et identifient des schémas de maladies infectieuses. Plus le volume de données est élevé, plus le modèle gagne en précision.
• Le machine learning ingère de grandes quantités de données, en extrait les caractéristiques clés, détermine une méthode d'analyse, écrit le code pour exécuter cette analyse et produit un résultat intelligent, le tout au moyen d'un processus automatisé.
• La modélisation prédictive permet d'anticiper les tendances des maladies infectieuses pour prédire plus rapidement les menaces pour la santé humaine et améliorer la réponse et la gestion des ressources.

Comment l'IA aide :

• Identifiez, prévoyez et répondez plus rapidement aux maladies infectieuses.
• Réduisez les infections nosocomiales et la mortalité.
• Atténuez efficacement les futures crises de santé publique.
• Améliorez la gestion des ressources et des réponses.

Les modèles AI fournissent :

• Une visualisation et une prédiction des schémas de maladies et des menaces pour la santé humaine.
• Un processus complet de génération d'alertes permettant aux acteurs de la santé publique d'anticiper les urgences sanitaires avant qu'elles ne surviennent.
• Des informations automatisées, notamment des rapports de synthèse, qui permettent aux agences de santé publique et aux prestataires d'améliorer la réponse et la gestion des ressources.
• La capacité d'intégrer du code open source au sein de l'environnement de codage.

Renforcez l'engagement des patients et des assurés grâce à des agents IA intelligents, en utilisant le traitement automatique du langage naturel (NLP) et le machine learning pour comprendre, organiser et exploiter de grands volumes de données liées à la santé.

Le plus de cette solution :

• Résolution plus rapide des problèmes.
• Plus d'engagement des clients.
• Meilleure productivité.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Le NLP permet aux agents IA de démultiplier l'action humaine de traitement (lecture ou écoute), d'organisation et d'extraction d'informations utiles à partir d'importants volumes de données textuelles afin d'améliorer la coordination des soins, la communication basée sur les données et l'engagement.
• Le machine learning permet de traiter les liens entre des données qualitatives et quantitatives, structurées et non structurées.
• La prise de décision intelligente guide les agents IA et fournit des flux de travail transparents et automatisés pour améliorer l'engagement.

Comment l'IA aide :

• Elle optimise les ressources et améliore l'efficacité de l'engagement.
• Elle augmente la satisfaction des clients et des parties prenantes tout en préservant la confidentialité des données et la transparence de l'IA.
• Elle vous permet d'être mieux préparé à réagir rapidement en période de perturbation et d'incertitude.

Les modèles AI fournissent :

• Une analyse de grands volumes de données textuelles non structurées.
• L'examen des informations et l'obtention d'informations pertinentes.
• Une amélioration de l'engagement grâce à l'aide à la rédaction de scripts qui augmentent la satisfaction.

Utiliser des agents IA pour évaluer les patients présentant le risque le plus élevé de progression des maladies chroniques, en utilisant des données intégrées provenant des patients, des prestataires et des payeurs.

Le plus de cette solution :

• Réduction du risque de réadmission
• Amélioration de la gestion des maladies chroniques
• Détection précoce des problèmes de santé émergents

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Les agents IA sont formés grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP) et pilotés par un flux de travail décisionnel intelligent.
• L'analytique prédictive détecte les risques sanitaires émergents et estime la probabilité de progression des maladies.
• Le machine learning permet la reconnaissance de schémas dans les données patients.
• L'analytique intégrant l'IA combine des données provenant de multiples sources.

Comment l'IA aide :

• Elle fournit un soutien à la prise en charge des maladies chroniques.
• Elle améliore l'adhésion et soutient la prise en charge de la santé mentale et des maladies chroniques.
• Elle agit comme des assistants virtuels pour répondre aux questions des patients, planifier les suivis et envoyer des rappels de prise de médicaments, avec l'accord du professionnel de santé.
• Elle surveille les constantes des patients et alerte les cliniciens en cas d'anomalies.
• Elle résume les données des patients et recommande les prochaines actions à entreprendre.
• Elle réduit la charge de travail des cliniciens en automatisant les tâches routinières.
• Elle identifie les patients à haut risque pour un suivi prioritaire et des interventions accélérées.

Les modèles AI fournissent :

• Une analyse en temps réel des données de santé et comportementales.
• Des recommandations de soins personnalisées.
• Des alertes en cas de changements critiques de l'état de santé.
• Une synthèse des informations pour que les équipes de soins puissent agir rapidement.

Utilisez la modélisation prédictive et l'analytique pour anticiper la demande, identifier les opportunités d'amélioration de l'efficacité, gérer les coûts et optimiser les ressources.

Le plus de cette solution :

• Maximisation de l'efficacité opérationnelle.
• Des prévisions d'une grande précision.
• Réduction des coûts
• Amélioration de l'expérience des patients et du personnel.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• La modélisation prédictive anticipe la demande de dispositifs médicaux, lits, aides à la mobilité et autres équipements.
• Le machine learning recommande l'utilisation optimale des actifs et une gestion optimale des stocks.
• L'analytique IoT intègre l'IA pour suivre les actifs et les explorer visuellement via une interface orientée métier.

Comment l'IA aide :

• Meilleure productivité.
• Gestion optimisée des ressources.
• Suivi en temps réel de la localisation des dispositifs médicaux.
• Réduction des coûts hospitaliers.
• Optimisation des achats et de la maintenance.

Les modèles AI fournissent :

• Une visualisation et une prévision de la demande hospitalière, notamment en personnel, dispositifs médicaux et autres équipements.
• Des informations automatisées, notamment des rapports de synthèse, permettant aux hôpitaux d'optimiser les ressources médicales, les processus, les flux de travail et la productivité.
• Un support décisionnel transparent et équitable pour la prise en charge des patients, reposant sur une surveillance intégrée des biais et des explications reproductibles des données, modèles et prévisions utilisés dans les unités de soins intensifs à l'échelle mondiale.

Quantifiez l'impact des évolutions de politiques sur le triple objectif du système de santé : coûts, qualité et résultats. Les politiques publiques de santé influencent la disponibilité et le coût des soins au sein des communautés. De la garantie de la couverture des prestataires à la promotion de programmes de bien-être, les politiques orientent les comportements des patients et des prestataires.

Le plus de cette solution :

• Une prise de décision plus rapide.
• De meilleurs résultats.
• Des politiques de santé efficaces.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Le machine learning transforme et organise rapidement les données pour les rendre exploitables pour l'analyse des politiques.
• La simulation permet de quantifier et de visualiser l'impact de différentes politiques sur les coûts et la couverture des soins.
• La génération de données synthétiques peut être nécessaire pour protéger la confidentialité des citoyens ou combler les lacunes dans les données disponibles.

Comment l'IA aide :

• L'utilisation de données et d'analyses basées sur des preuves réduit les biais humains dans l'élaboration des politiques de santé.
• La capacité de passer d'une prise de décision réactive à proactive en simulant les effets des changements de politique.

Les modèles AI fournissent :

• Des évaluations plus rapides des changements de politiques ou des nouvelles politiques proposées pour compléter l'analyse manuelle.
• Une analyse et une visualisation plus robuste de l'impact sur les parties prenantes.
• Une création de données synthétiques pour enrichir les données disponibles ou masquer des données privées si nécessaire.