Bessere Planung durch datenbasierte Prognosen
Verbessern Sie Ihre Bettenplanung dank der Verweildauerprognose unserer Software Casematch. Der Algorithmus erwartet Eingaben von Daten, die kurz nach Eintritt bekannt sind. Dazu gehören unter anderem demographische Angaben (Alter, Geschlecht etc.), Diagnosen mit POA-Flag (present on admission) und geplante Eingriffe (CHOP). Mit der Eingabe dieser Daten und dem erlernten Wissen aus dem eonum-Datenpool, ergibt dies die prognostizierte Verweildauer eines Patienten. Ein Spital kann seine Eingriffe somit besser terminieren. Dadurch können zum Beispiel teure Wochenendaufenthalte vermieden werden, es kann eine bessere Betten- und Einsatzplanung vorgenommen werden und im Endeffekt lassen sich Kosten einsparen. Lesen Sie dazu unsere Blogbeiträge:
- Medizinische Einflussfaktoren auf die Verweildauerprognose
- Besseres Case Management dank Verweildauerprognose und künstlicher Intelligenz
Die Anwendung eines Roboters (00.99.50) kann hier als verkürzender Faktor identifiziert werden.
Eine weiterführende Anwendung des Algorithmus ist die Prognose möglicher Komplikationen, die während oder nach einem Spitalaufenthalt auftreten können. Detaillierte Informationen zu dieser Anwendung finden Sie in unserem Blogbeitrag:
Bei unseren Beratungs- und Analysenangeboten setzen wir unsere eigene Software Casematch ein. Diese Software können auch Sie nutzen – erfahren Sie mehr darüber und setzen Sie sich mit uns in Verbindung!
