医疗保健数据分析

改变医疗保健的技术和创新因素

不断增加的数字化健康信息量为整个医疗保健行业带来了挑战和机遇。在大量数据和有效利用数据的审查中,全球卫生组织必须依靠可信的分析来做出更快、更明智的决策,以提高护理质量并控制成本。

Altair 的数据分析解决方案有助于降低医疗保健 IT 的复杂性,并提高索赔/报销处理、收入周期管理、互操作性、患者依从性和满意度分析以及医生绩效分析等领域的效率。

强大的自动化数据转换

Altair 允许医疗保健组织访问、清理和转换数据——帮助打破数据应用孤岛并将自动化工作流构建为标准化、可共享的资产,以优化战略规划、简化运营和最大化资源。

  • 自动协调不同的报告格式,例如 Excel、PDF 文件和实现法规遵从性所需的其他半结构化文件
  • 使用自动化工作流模型减少重复的手动工作
  • 轻松合并 EMR、人口统计、临床、初级市场研究和其他不同的患者数据源
  • 跟踪资源以预测需求并部署快速、有针对性的响应
  • 评估新的患者数据以确保准确的索赔报告
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机器学习和人工智能驱动的洞察力

Altair 的无代码 ML 和 AI 解决方案允许用户轻松生成和分享从财务、行政、运营和临床数据中获得的见解,以降低风险并提高整体护理质量。模型构建过程的透明度和可解释的 AI 意味着每个人都可以理解模型、预测是如何做出的——并做出自信的决定。

  • 为患者和监管/报销效率推动基于价值的结果
  • 查明预测行为以管理长期成本和收入增长、定制有效沟通、解决复杂的业务问题并提高治疗依从性
  • 预测患者使用模式,识别有再入院风险的患者,并制定策略以减少不必要的、昂贵的急诊/紧急护理访问
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Use Case

改善收入周期管理

您仍然需要为电子病历准备数据的 11 个原因

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收入周期管理

收入周期管理变得复杂和延迟,因为托管在孤立和专有金融系统中的数据、汇款文件(例如美国的 835 交易文件、索赔文件以及保险公司和患者的第三方支付信息)中的数据无法访问。

Altair 数据转换可自动执行与访问和协调金融医疗保健数据相关的重复且容易出错的流程,从而消除手动工作并加快收入周期。

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对于提供者和卫生系统

对于提供者和卫生系统

提供者通常依赖多个(通常是专有的)遗留应用程序来帮助处理医院财务、运营报告以及出境索赔和入境汇款。我们的数据准备解决方案通过自动化容易出错的手动工作流程将不同的数据源快速处理成可信的、可共享的资产,从而帮助大型医疗系统和私人诊所等机构事半功倍。

借助预测分析和机器学习,供应商可以预测并响应性地扩展资源和利用需求(例如床位和人员配备),并通过主动外展来识别和定位有风险的患者群体,以帮助减少昂贵的急诊室就诊和再入院。

对于保险公司和付款人

对于保险公司和付款人

随着医疗保健行业转向并专注于基于价值的护理,付款人必须优化策略以管理成本和风险,同时为患者创造价值。

保险公司可以整理和转换大量的临床、人口统计和运营数据,从而全面了解患者。将福利计划与 Altair 的数据准备解决方案进行比较和对比,以调整计划以应对市场干扰因素,例如监管和报销变更,或为谈判做准备。

未满足需求和患者趋势的预测模型可以帮助付款人按地理和项目类型评估成本和高风险成员,以预测定价调整。

对于制药和生物技术

对于制药和生物技术

在全球范围内,生命科学面临着越来越关注高级分析重要性的挑战。 Altair 允许各种技能水平的专业人员在无代码环境中掌握数据准备、人工智能和机器学习,因此组织可以跨商业领域执行战略决策并提高财务后台功能的效率。

专注于优化新资产的全球发布和吸收的品牌和市场准入团队可以整理和混合不同的数据源,例如索赔、EMR、主要市场研究等,以跟踪治疗线中的模拟使用情况并预测成功。通过分析商业和监管趋势、确保合规性并预测与竞争对手相比的遵守情况,为成功发布做准备。