人口健康分析

获得数据驱动的洞察,以改善健康结果和成本效益,与“三重目标”(Triple Aim) 保持一致。

SAS 如何帮助改善人口健康

整合健康和非健康数据以指导整体关怀和用于减少健康差异的社区计划。通过集成您患者、成员和客户的 360 度视图中包含的分析,提高护理质量和改善健康结果。获得各个层面(个人护理、分组到整个群体)的洞察,为建立更好社区的策略提供依据。SAS 让您能够扩大就医机会、改善健康结果并加强患者安全。

健康结果

  • 分析结构化和非结构化的临床和操作数据(包括自由形式的注释和焦点小组笔录),以发现有关适应症的隐藏洞察。
  • 将洞察转化为可以帮助您预测和改善结果的循证知识。
  • 使用所有可用数据来确定最佳治疗,着重于基于价值的护理。
  • 了解影响再入院率的临床和非临床因素。

患者安全

  • 通过增加数据共享来避免药物、手术和其他相互作用错误。
  • 分析各种数据源,以预测和从医学角度研究患者的安全信号。
  • 确定感染风险较高的患者,以优化出院计划。        
  • 预测并预防可避免的再入院。

整体关怀

  • 提供更完整、准确的客户服务视图并影响医疗和非医疗服务中的人力和财务成果。
  • 了解社区的整体需求以及可能阻碍护理的背景因素。
  • 预测高风险人群对服务的需求,并衡量计划的有效性

为什么选择使用 SAS® 来支持人口健康?

健康决策正在成为社会性决策。SAS 让您能够将社会决定因素和环境中的数据与健康和遗传数据相结合,然后应用带有嵌入式 AI 的高级分析来获取有形结果–您可以根据这些结果来采取行动,以提高质量和结果,并规划未来的医疗服务。

了解个体风险

使用预测分析来预测不太理想的结果,以便您可以根据患者、成员、客户和决策者等个人的需求量身定制干预策略。

以人们喜欢的方式与其沟通

识别患者/成员的偏好,确定最佳信息或干预措施,并预测依从的可能性。

尽可能提供最好的护理

整合临床和真实数据,以全面评估每次互动时的最佳护理选择。

加速得出智能结果

使用 AI 来自动化流程、控制成本并将重点放在人的上。图像分析、机器学习和自然语言处理可从大量结构化和非结构化内容中提取洞察。

其目的是在 SAS 中开发多种模型,以便更好地为父母提供信息、为婴儿提供最佳的医疗保健,以实现更好的长期神经发育结果,并将其最终应用于其他重症监护部门。 UMC Utrecht 徽标 Manon Benders Professor & Head of Neonatology University Medical Center Utrecht

与 SAS 联系,了解我们能为您做些什么。

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