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IA Cuidados de saúde Gestão preditiva
As organizações de cuidados de saúde geridos (MHO) estão a enfrentar uma série de desafios, incluindo o aumento dos custos, o aumento da concorrência e a necessidade de melhorar a qualidade dos cuidados. O ARPIA DataOS pode ajudar as MHO a enfrentar estes desafios e a melhorar o seu desempenho.
O ARPIA DataOS é uma plataforma baseada na nuvem que fornece aos MHOs as ferramentas de que necessitam para utilizar a inteligência artificial (IA) empresarial para melhorar as suas operações.
Desafio
- Aumento dos custos: O custo dos cuidados de saúde está a aumentar mais rapidamente do que a inflação, o que coloca uma pressão sobre os orçamentos das MHO.
- Aumento da concorrência: O sector dos cuidados de saúde está a tornar-se cada vez mais competitivo, uma vez que cada vez mais organizações competem pelos doentes. Necessidade de melhorar a qualidade dos cuidados de saúde: Os doentes estão a exigir cuidados de maior qualidade e os MHOs têm de encontrar formas de satisfazer esta exigência.
Resultados
O ARPIA DataOS pode ajudar as MHO a enfrentar estes desafios e a melhorar o seu desempenho. Eis alguns dos resultados que as MHOs podem esperar obter com a utilização do ARPIA DataOS:
- Melhores resultados para os doentes: O ARPIA DataOS pode ser utilizado para analisar os dados dos doentes para identificar padrões que possam prever quais os doentes que correm o risco de desenvolver determinadas doenças. Esta informação pode então ser utilizada para desenvolver intervenções direcionadas que podem ajudar a prevenir essas doenças.
- Redução de custos: O ARPIA DataOS pode ser utilizado para automatizar tarefas que são atualmente executadas por humanos, o que pode reduzir os custos. Por exemplo, a IA pode ser utilizada para processar pedidos de indemnização de seguros, agendar consultas e gerir o inventário. Isto pode libertar recursos humanos para se concentrarem em tarefas mais importantes, como a prestação de cuidados aos doentes.
- Melhoria da eficiência: O ARPIA DataOS pode ser utilizado para melhorar a eficiência dos MHOs, simplificando os processos e facilitando o acesso dos funcionários à informação. Por exemplo, a IA pode ser utilizada para criar chatbots que podem responder a perguntas dos pacientes ou para desenvolver ferramentas de visualização de dados que podem ajudar os funcionários a ver as tendências nos dados dos pacientes.
- Maior conformidade: O ARPIA DataOS pode ser utilizado para ajudar os MHO a cumprir os regulamentos, como a HIPAA e a Affordable Care Act. Por exemplo, a IA pode ser utilizada para monitorizar os dados dos pacientes para detetar potenciais violações ou para gerar relatórios que demonstrem a conformidade com os regulamentos.
Visão geral da solução
O ARPIA DataOS é uma plataforma baseada na nuvem que fornece aos MHOs as ferramentas de que necessitam para utilizar a inteligência artificial (IA) empresarial para melhorar as suas operações. Eis algumas das formas como o ARPIA DataOS pode ser utilizado para ajudar as MHO:
- Análise preditiva: O ARPIA DataOS pode ser utilizado para analisar dados de pacientes para identificar padrões que podem prever quais os pacientes que correm o risco de desenvolver determinadas doenças. Esta informação pode então ser utilizada para desenvolver intervenções direcionadas que podem ajudar a prevenir essas doenças.
- Tarefas automatizadas: O ARPIA DataOS pode ser utilizado para automatizar tarefas que são atualmente executadas por humanos, o que pode reduzir os custos e libertar recursos humanos para se concentrarem em tarefas mais importantes.
- Visualização de dados: O ARPIA DataOS pode ser utilizado para criar visualizações de dados que podem ajudar os funcionários a ver as tendências nos dados dos doentes. Isto pode ajudar a melhorar a tomada de decisões e a eficiência.
- Conformidade: O ARPIA DataOS pode ser utilizado para ajudar os MHOs a cumprir os regulamentos, como a HIPAA e a Affordable Care Act.

Sobre a ARPIA
O ARPIA WorkShop, um módulo do ARPIA Orchestrator, é uma plataforma de desenvolvimento modular completa, concebida para lidar com o processo completo de extração, aprendizagem automática e fluxo de trabalho de visualização para qualquer tipo de problema de dados.
Uma vez que o orquestrador tenha terminado a integração do ponto de dados e ajustado os módulos para executar o AutoML ou módulos personalizados, é tão fácil como criar uma DataApp usando o nosso DataApp Studio sem código para criar uma aplicação completa de utilizador final UX para ser implementada dentro ou fora da organização.

