Beispiel Client Concrete (#2):
Client Case: Leistungsoptimierung im Gesundheitsbereich
Client-Problem:
1 Krankenhausgruppe Es gab mehrere Schwierigkeiten:
- Verstreute medizinische und administrative Daten (informatisierte Patientenakten, Ressourcenmanagement, Abrechnung).
- Mangelnde Sichtbarkeit auf Patientenfluss, Wartezeit und Bettenmanagement.
- Optimierung notwendig medizinische Ressourcen (Personal, Ausrüstung, Medikamente) unter Beachtung der Datenschutzstandards (GDPR).
Ziel: Informationen zentralisieren, Analyse automatisieren und Informationen bereitstellen Armaturenbretter Verbesserung der Entscheidungsfindung und der Qualität der Versorgung.
Datenerhebung und Zentralisierung
Unsere Intervention:
- Anschluss an Krankenhaussysteme (Informatisierte Patientenakte, Human- und Finanzressourcenmanagementsysteme).
- Umsetzung eines ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) zum Sammeln von Daten in Echtzeit :
- Patienteneinweisungen und -ausgänge
- Bettenbelegung
- Planung des medizinischen Personals
- Pflege- und Abrechnungskosten
- strikte Einhaltung der Datensicherheit (GDPR, HDS).
Ergebnis: Alle Informationen sind Konsolidiert und Updates in Echtzeit, die einen zuverlässigen Überblick bietet.
Datenspeicherung und -organisation
Unsere Intervention:
- Schaffung eines Data Warehouse am Microsoft Azure (zertifizierter Gesundheitszustand) medizinische und finanzielle Daten zu speichern.
- Struktur der Informationen mit Sternmodelle für Kreuzanalysen (z. B. Wartezeiten vs. Bettenverfügbarkeit).
- Erweiterte Sicherheit mit:
- Datenverschlüsselung
- Access Management (by service: Administration, Management, Medical)
Ergebnis: 1 Data Warehouse Strukturiert, effizient und konsistent mit gesetzliche Anforderungen.
Fortgeschrittene Analyse und Datenverarbeitung
Unsere Intervention:
- Bereinigung und Validierung von Daten, um ihre Genauigkeit.
- Erstellung analytischer Modelle für:
- Vorhersagen Spitzenaufnahmen (z. B. Wintersaison, Gesundheitskrisen).
- AnalyseWirksamkeit der Pflege (durchschnittliche Aufenthaltsdauer, Rückübernahmequote).
- Optimieren lZuweisung von Personal Basierend auf Workload.
- Machine Learning Früherkennung von Patienten mit Risiko (z. B. Verhinderung von Rückübernahmen).
Ergebnis: Vorwegnahme des Bedarfs Ressourcen und Verbesserung der Patientengeschichte.
Interaktive Visualisierung und Reporting
Unsere Intervention:
- Schaffung von Armaturenbretter am Leistung BI anstatt:
- Überwachung der Besetzung von Echtzeitbetten.
- Ansicht Durchschnittliche Wartezeit Notaufnahme.
- Analyse der Kosten durch Patienten und Service.
- Automatisierung von Monatliche Berichte Richtung, mit Warnungen kritische Schwellenwerte (z. B. Sättigung der Dienste).
Ergebnis:
- Sofortige Sichtbarkeit am verfügbare Mittel.
- Überwachung in Echtzeit zum Besseren Reaktionsfähigkeit im Krisenfall.
Konkrete Vorteile für den Kunden N°2:
20% Reduktion Wartezeiten in Notfällen durch besseres Flow Management.
Kostenoptimierung durch Anpassung des Personals nach Bedarf (+15% Effizienz).
Verbesserte Qualität der Pflege durch Vorfreude auf gefährdete Patienten.
Vollständige Einhaltung bis Sicherheits- und Vertraulichkeitsstandards (GDPR, HDS).
Zusammenfassend:
Wir haben dieser Krankenhausgruppe geholfen:
- Zentralisierung Gesundheits- und Verwaltungsdaten.
- Organisieren Informationen in einem sicheren Lager.
- Analyse Patientenströme und medizinische Leistung.
- Ansicht Informationen über interaktive Dashboards.
Ergebnis: effektiveres Management von Ressourcen, Kostensenkung und einer Bessere Qualität der Pflege für Patienten.