loading...
RAPORT ERP
RAPORT CRM
18 edycja RAPORTU ERP, przygotowywanego przez niezależnego konsultanta dr. inż. Ludwika Maciejca, obejmująca 46 rozwiązań ERP dostępnych na polskim rynku, opisanych przez ponad 580 funkcjonalności, jest już dostępna!


KLIKNIJ I POBIERZ JUŻ DZIŚ!


partnerzy raportu erp 2018 3

1

 edycja RAPORTU CRM, przygotowywanego przez redakcję portalu ERP-view.pl, obejmująca 18 systemów CRM dostępnych na polskim rynku, opisanych przez ponad 280 funkcjonalności, jest już dostępna!


KLIKNIJ I POBIERZ JUŻ DZIŚ!

partnerzy raportu crm 2019

Przedstawiciele sektora ochrony zdrowia na całym świecie od lat mierzą się z wyzwaniami związanymi m.in. z efektywnością operacyjną, zmieniającym się zakresem realizowanych świadczeń, zarządzaniem i wykorzystaniem budżetu, problemami kadrowymi, a także rosnącymi oczekiwaniami ze strony chorych i ich rodzin.


 REKLAMA 
 SNT 
 
Pacjenci są coraz bardziej świadomi swoich praw, oczekują zaangażowania osób odpowiedzialnych za ich stan zdrowia i chcą mieć realny wpływ na przebieg procesu leczenia. Lekarze i placówki medyczne znajdują się pod coraz większą presją dotyczącą szybkiego i trafnego diagnozowania pacjentów, optymalnego doboru terapii i upowszechniania nowych metod leczenia. Aby sprostać tym wyzwaniom, konieczne jest wprowadzenie istotnych zmian i usprawnień, których nie uda się wdrożyć bez nowoczesnych technologii, w tym zaawansowanych systemów analitycznych.

Rosnąca rola danych

W dobie rozkwitu gospodarki cyfrowej mamy dostęp do olbrzymiego zakresu danych medycznych o pacjentach, badaniach, diagnozach i terapiach. Wykorzystanie tych danych to duże wyzwanie dla placówek medycznych i instytucji naukowych, ale również ogromna szansa na rozwój innowacyjnych terapii i poprawę jakości świadczeń lekarskich. Wykorzystanie wysokowydajnych narzędzi do zaawansowanej analizy szerokiego spektrum danych medycznych w takich dziedzinach, jak na przykład genetyka, epidemiologia czy onkologia, zwiększa zakres badań naukowych, pomaga w opracowaniu nowych metod diagnostycznych i skutecznych terapii, zapewnia poprawę opieki zdrowotnej nad pacjentem oraz kompleksowo wspiera i standaryzuje procesy badawczo-rozwojowe nowych leków. Bardzo ważnym kierunkiem są również systemowe działania profilaktyczne, rozwój telemedycyny i tzw. medycyny spersonalizowanej, która daje lekarzom możliwość dopasowania leczenia do danej osoby, a nie do jednostki chorobowej.

Komputer zaplanuje terapię

Wykorzystanie danych dotyczących uwarunkowań genetycznych, przebytych chorób i indywidualnych cech pacjenta pozwala przewidzieć, czy dany lek zadziała u konkretnej osoby. Wykorzystanie analityki do stworzenia indywidualnego planu leczenia umożliwia wyeliminowanie tych leków, które nie są skuteczne lub wywołują u pacjenta poważne efekty uboczne, co może przynieść wielomilionowe oszczędności. Szpitale zyskują także cenny czas, efektywnie zwalczając chorobę od momentu jej zdiagnozowania, co jest szczególnie istotne m.in. w przypadku nowotworów, gdzie każdy dzień skutecznej walki z nimi ma ogromne znaczenie.

Zapobieganie zamiast leczenia

Koszty, które ponosimy na leczenie są bardzo wysokie, mimo że pakiet świadczeń gwarantowanych przez państwo jest niezwykle rozbudowany. Korzystanie z prywatnych usług medycznych często jest koniecznością, a nie dobrowolnym wyborem. Wynika to głównie z chęci zapewnienia sobie krótszego czasu oczekiwania na wizytę lekarską. Jak wynika z badania Barometr WHC, w Polsce wynosi on ok. 3 miesięcy. Wydatki na prywatną służbę zdrowia mogłyby być znacznie mniejsze, gdyby działania były w większej mierze skoncentrowane na profilaktyce i skutecznym przeciwdziałaniu problemom zdrowotnym różnych grup i całych społeczeństw.

Z pomocą przychodzą zaawansowane technologie analityczne. Algorytmy umożliwiają określenie ryzyka danego problemu zdrowotnego zanim on wystąpi. Przykładem wykorzystania analityki w działaniach profilaktycznych jest inicjatywa Healthy Nevada Project, mająca na celu ocenę, jak różne czynniki wpływają na stan zdrowia społeczności lokalnej. W ramach badania analizowane są dane genetyczne, kliniczne, środowiskowe i społeczno-ekonomiczne w celu lepszego zrozumienia złożonej zależności między tymi czynnikami i związanymi z tym skutkami dla zdrowia populacji. Dzięki analizie danych dotyczących m.in. płci, wieku czy historii chorób, rozwiązania SAS umożliwiają:
  • określenie, które grupy są szczególnie narażone na problemy zdrowotne,
  • szybszą diagnostykę w oparciu o dane dotyczące objawów i cech pacjenta,
  • optymalizację procesu leczenia.
Zastosowanie zaawansowanej analityki i sztucznej inteligencji w sektorze ochrony zdrowia nie oznacza zastąpienia personelu medycznego przez komputery i roboty. Jednak lawinowo rosnąca ilość danych medycznych generowanych przez różne aparaty diagnostyczne, a także urządzenia typu wearables, takie jak Apple Watch czy Fitbit, może być szybko i skutecznie przetworzona w użyteczną wiedzę i wykorzystana do przygotowywania zaleceń medycznych tylko przy wsparciu technologii analitycznych. Co ciekawe, wśród większości uczestników badania przeprowadzonego przez SAS w tym roku, wykorzystanie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia budzi mniej obaw niż w innych branżach – mówi Marek Frysz, Menedżer ds. Sektora Ochrony Zdrowia w SAS.
Źródło: SAS

PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ:


Back to top