Возможности встроенного искусственного интеллекта SAS и Microsoft Azure

Возможности встроенного искусственного интеллекта в SAS Health, работающие на данных FHIR, полученных через службы Azure Health Data Services, обеспечивают революционные преимущества в предоставлении медицинских услуг и исследованиях.

Провайдеры

SAS Health на FHIR обеспечивает быстрый доступ к аналитическим сведениям в электронных медицинских карточках, как сказано в новостях android-robot.com, анализируя только необходимую информацию и позволяя получать результаты почти в реальном времени, например, из заявлений аптек, результатов лабораторных исследований или изображений.

Прогностические данные, такие как приверженность лечению или возникающие риски для здоровья, более доступны благодаря безопасному обмену на основе FHIR. Качество обслуживания и удовлетворенность пациентов повышаются, когда поставщики могут интегрировать данные из нескольких систем и типов записей, включая истории болезни пациентов и данные требований, в единое представление.

Плательщики

Плательщики, работающие под управлением CMS, уже обязаны перейти на стандарты связи на основе FHIR и добились первых успехов. Например, рассмотрение претензий является одной из наиболее трудоемких частей платежного процесса. С помощью FHIR плательщики могут безопасно запрашивать записи пациентов, чтобы определить медицинскую необходимость услуги или процедуры и было ли получено соответствующее разрешение, что значительно сокращает время в процессе.

Благодаря расширяемости FHIR за пределы ядра «плательщик-поставщик» данные об аптеках могут быть запрошены для информирования программ упреждающего лечения заболеваний с помощью специальных лекарств и большего количества одобрений формуляров в режиме реального времени для удовлетворения потребностей пациентов.

Академические исследователи

Для клинических исследований обмен данными может быть обычным препятствием, отнимающим много времени. Готовые к FHIR наборы данных могут ускорить получение новой информации о здоровье и расширить набор типов данных для исследований, включая социальные детерминанты здоровья, данные реального мира, генетику, данные об устройствах из Интернета медицинских вещей и многое другое.

В конечном счете, эти инновации в области аналитической совместимости медицинских данных могут ускорить получение информации в обширной экосистеме профессионалов, стремящихся сделать мир более здоровым. Хотя технологии — это только часть решения, улучшение здоровья начинается с прогнозирования будущих рисков для здоровья и принятия упреждающих мер по смягчению последствий заболеваний и укреплению физического и психического здоровья.