Health Care Assistant

Clinic in Cloud

Clinic in cloud è una vera applicazione web basata su una piattaforma strutturata. Sia i pazienti che i clinici possono utilizzarla per vedere le informazioni o inserire e aggiornare i propri dati. Interfacce (Open API) supportano le applicazioni e permettono a terze parti di distribuire moduli personalizzati.
La nostra soluzione non è solo basata sul web ma è strutturata per essere accessibile ovunque con qualsiasi device

Clinic in Cloud è una Soluzione di artea.com fondata su 5 colonne portanti:

  1. Innovativa
  2. Piattaforma web all’avanguardia basata su cloud per gestire dati nel corso dell’intero ciclo di trattamento e integrare i migliori sistemi di ERP (Enterprise Resource Planning).
  3. Modulare
  4. La soluzione è fondata su software base e moduli addizionali che possono anche essere sviluppati da terze parti e condivise.
  5. Aperta
  6. I Dati sono conservati in un open Database e possono essere accessibili attraverso Ie modalità standard di integrazione dati. La piattaforma permette e supporta la condivisione dei dati utilizzando formati aperti.
  7. Pronta per l’Intelligenza Artificiale
  8. I moduli di Machine Learning esprimono tutto il loro potenziale con i dati clinici per supportare sia i pazienti che i clinici. Clinic in Cloud è basata su una architettura che consente l’utilizzo di estensioni di AI e ML.
  9. GDPR
  10. La nostra soluzione è costruita utilizzando una struttura tecnologica che garantisce protocolli di riservatezza che rendono tutti i dati e i flussi di lavoro conformi con le direttive e regole della normativa GDPR.

Moduli di Machine Learning

Clinic in Cloud offre quattro diversi tipi di moduli per far fronte a diverse esigenze:

  1. Moduli predittivi
  2. Stagionalità e tendenze vengono facilmente individuati da questo modulo di machine learning.
    • Churn-out
    • Prevedi se un utente non tornerà in clinica.
    • Offer effectiveness
    • Prevedere lo sconto migliore per un determinato paziente/scenario.
    • Trends and seasonality
    • Evidenzia un numero maggiore di un dato trattamento del previsto.
  3. Modularità
  4. Composto da moduli di base e moduli aggiuntivi che possono anche essere sviluppati da società terze parti e condivisi su un mercato di self-provisioning.
  5. Open
  6. I dati sono archiviati su un database aperto e sono accessibili tramite l'API Rest e integrazione standard.
  7. Artificial Intelligence Ready
  8. I moduli di Machine Learning individueranno il valore dei dati clinici a supporto sia del paziente che della clinica.
  9. GDPR
  10. L'applicazione è conforme a GDPR fin dalla progettazione e rispetta gli standard di sicurezza e le migliori pratiche.

Moduli di ottimizzazione

L'ottimizzazione è il modo più semplice per risparmiare denaro e/o aumentare la redditività.

  1. Ottimizzazione del calendario
  2. Ottimizzazione del pianificazione degli appuntamenti permette di ridurre il numero di giorni non completi.
  3. AI Inbound Marketing
  4. Un agente intelligente permette di ottimizzare le campagne marketing aumentandone l'efficacia.
  5. Warehouse Optimization
  6. Riduci i livelli do stock del magazzino per ridurre l'impatto sul budget.

Motore di raccomandazione

Dato uno scenario complesso, questi moduli suggeriscono all'utente la cosa più importante su cui concentrarsi.

  1. Raccomandatore
  2. Mostra, per un dato paziente, un elenco di trattamenti che hanno fatto pazienti simili.
  3. Garanzia di qualità
  4. Evidenzia al medico i dati più importanti da raccogliere.
  5. Survey Recommender
  6. Mostra le indagini più informative da fare per un paziente in una determinata visita.
  7. Text Suggestion
  8. Compendio automatico basato su Recommender per accelerare la raccolta dei dati.

Altri moduli

Dalla correlazione al clustering, esistono diverse famiglie di algoritmi da utilizzare nell'assistenza sanitaria.

  1. AI Adaptive Interface
  2. Catturare l'intenzione dell'utente e cambiare il layout per supportarlo.
  3. Patient Clustering
  4. Nicchie emergenti e utenti molto particolari per sostenere la creazione di piani d'azione ad hoc.
  5. Sfruttamento dei dati del sondaggio
  6. Questo modulo collega le risposte all'indagine con aspetti specifici come la probabilità di ricadute verso le dipendenza o le patologie.
  7. AI Root Cause Analyzer
  8. Ricerca attraverso approcci di forza bruta per scoprire correlazioni e causalità.