Retos del sector sanidad / farma
El sector sanitario y farmacológico tiene como principal reto adaptarse al ritmo de las constantes innovaciones que se producen, a la par que las integra con el ecosistema preexistente. Facilitar los procesos de investigación, producción, distribución y comercialización, permitirán la mejora y avance de un sector clave en la sociedad.
Por otra parte, los numerosos avances en el sector salud conlleva una sustancial mejora de las condiciones de vida, lo cual trae consigo un positivo incremento de la cronicidad. Para mantener la eficacia del sistema sanitario se requiere una mayor inversión para y la búsqueda de soluciones que permitan la gestión de un mayor volumen de big data.
Gestión de datos de pacientes
La información que obtenemos de cada paciente es clave para la evolución del sistema. Por otra parte, cuestiones como la sensibilidad y confidencialidad de los datos, y el alto flujo de inputs desde diferentes fuentes requieren un tratamiento muy centrado en gobierno y gestión de big data.Mejorar el conocimiento del cliente
Personaliza mediante el tratamiento adecuado a cada necesidad. Contrasta la información previa de cada paciente con previsiones de su evolución gracias a un entorno de data science y analítica avanzada.
Mejorar el seguimiento del cliente
Valida toda información disponible de cada tratamiento sin duplicidades ni errores con gobierno del dato. Ten en cuenta de forma clara y gráfica todo el recorrido realizado para dar con la mejor solución.
Seguridad y eliminación de errores
Certifica todo diagnóstico eliminando errores y protege toda información sensible con data quality. Asegura que el tratamiento es exactamente el adecuado y facilita su seguimiento.
Accesibilidad ágil a la información
Accede a todo el histórico de paciente de forma sencilla y ágil. Integra y presenta datos incluso de diferentes fuentes, haciendo accesible solo la información que debas compartir con OLAP.
Lanzamiento y comercialización de productos
El tratamiento correcto de grandes conjuntos de datos médicos es de gran utilidad para la mejora y comercialización de nuevas soluciones médicas. Por otra parte, el resultado de ensayos clínicos, analíticas, tendencias médicas, etc., correctamente protegidas y tratadas evolucionan el sector.Buscador de casos médicos
Localiza ágilmente casos que sirvan de modelo y vías de tratamiento para mejorar diagnósticos concretos con analítica y segmentación de clientes. Detecta patrones comunes o casos aislados.
Estudios clínicos e I+D
Realiza predicciones sobre el resultado de un tratamiento o producto farmacológico con forecasting. Contrasta los diferentes resultados de las pruebas y anticipa las consecuencias de su aplicación médica.
Investigación de tendencias médicas
Detecta casos y patrones comunes entre los pacientes con balanced scorecard. Ten una perspectiva clara y estratégica visualizando datos en tiempo real, predicciones, correcciones, etc.
Elección de tratamiento
Determina cuál es la medicación y el seguimiento adecuado a cada paciente en clave a su propia información y la de pacientes similares con analítica avanzada. Acierta con la solución adecuada en base a certezas.
Detección de necesidades
Prevé el uso de un fármaco o tratamiento en clave a las demandas en tiempo real de los posibles pacientes. Con social intelligence detecta tendencias y problemáticas que puedas resolver directamente con información de los usuarios.
Mejora de atención al paciente
El usuario de servicios médicos o farmacológicos, más que ningún otro producto, requiere agilidad y eficacia, ya que de estos factores depende su mejoría. La digitalización de los servicios y el compartido de información clave entre agentes médicos / farmacológicos es la clave.Digitalización del sistema
Accede rápidamente a resultados clínicos, historial, tratamientos y toda información necesaria para el diagnóstico y cura de cada paciente con transformación data-driven. Basa cualquier decisión en certezas y confianza en la información prestada.
Seguimiento del paciente
Obtén resultados instantáneos de pruebas, tratamientos, resultados clínicos, etc., con servicios de analítica en tiempo real. Determina la eficacia y modifica o refuerza el resultado para un mayor porcentaje de éxito.
Mejoras en el diagnóstico
Detecta la presencia de posibles factores de riesgo de enfermedad o patologías con análisis de imágenes y visión artificial. Busca automáticamente en las imágenes patrones que indiquen un principio de casos clínicos.
Planificación de citas
Anticipa la capacidad de respuesta médica y la demanda de pacientes con machine learning. Mide tiempos de atención, sobrecarga, disponibilidad de sanitarios, etc., y usa esta información para una atención más personal y eficaz.
Chatbots
Ofrece un canal extra de comunicación médico-paciente y reduce la atención primaria con metodologías de inteligencia artificial. Da respuestas útiles o deriva la atención automáticamente reduciendo tareas administrativas.