Wyszukiwarka
Wprowadź szukane hasło i naciśnij lupkę lub Enter
Pomagamy w digitalizacji dokumentów w szpitalach, ośrodkach zdrowia, firmach farmaceutycznych oraz aptekach i ich sieciach.
Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji (AI) oraz modeli Large Language Models (LLM) w sektorze medycznym mogliśmy zautomatyzować procesy administracyjne, poprawiać zgodność z regulacjami, usprawniać obsługę klienta, lepiej zarządzać ryzykiem oraz analizować dane i generować raporty.
Dowiedz się więcej:
Automatyczna ekstrakcja i klasyfikacja danych
AI/LLM mogą automatycznie wyodrębniać kluczowe informacje z dokumentacji medycznej, takie jak diagnozy, wyniki badań, historię leczenia i recepty.
Automatyzacja przepływu pracy
AI/LLM mogą automatyzować przepływ pracy związany z przetwarzaniem dokumentów, w tym indeksowanie, wyszukiwanie i przypisywanie dokumentów do odpowiednich pacjentów.
Personalizacja leczenia
AI/LLM mogą analizować historię medyczną pacjenta i proponować spersonalizowane plany leczenia na podstawie zarchiwizowanych danych.
Szybsza diagnostyka
AI/LLM mogą pomóc w szybszej diagnostyce poprzez analizę danych z różnych źródeł i proponowanie możliwych diagnoz.
Monitorowanie zgodności z przepisami
AI/LLM mogą analizować dokumentację medyczną pod kątem zgodności z obowiązującymi przepisami dotyczącymi ochrony danych osobowych (np. RODO).
Wykrywanie anomalii i oszustw
AI/LLM mogą identyfikować anomalie i potencjalne oszustwa w dokumentacji medycznej.
Analiza danych klinicznych
AI/LLM mogą analizować zarchiwizowane dane kliniczne w celu identyfikacji trendów i wzorców, które mogą być przydatne w badaniach medycznych.
Korzyść: lepsze zrozumienie chorób i opracowanie nowych metod leczenia.
Przykład: analiza danych dotyczących pacjentów z określoną chorobą w celu identyfikacji skutecznych metod leczenia.
Wspieranie badań klinicznych
AI/LLM mogą pomóc w identyfikacji odpowiednich kandydatów do badań klinicznych na podstawie analizy dokumentacji medycznej.
Korzyść: zwiększenie efektywności rekrutacji do badań klinicznych i lepsze dopasowanie uczestników.
Przykład: automatyczne wyszukiwanie pacjentów spełniających kryteria udziału w badaniach klinicznych.
Tworzenie raportów medycznych
AI/LLM mogą automatycznie generować raporty medyczne na podstawie analizy zarchiwizowanych danych.
Korzyść: zmniejszenie obciążenia administracyjnego i szybsze generowanie kompleksowych raportów.
Przykład: automatyczne tworzenie raportów dla lekarzy i administracji na podstawie danych z dokumentacji medycznej.
Analiza trendów i wskaźników zdrowotnych
AI/LLM mogą analizować dane zdrowotne w celu identyfikacji trendów i kluczowych wskaźników zdrowotnych.
Korzyść: lepsze podejmowanie decyzji dotyczących opieki zdrowotnej i zarządzania placówką medyczną.
Przykład: generowanie raportów pokazujących trendy w częstości występowania określonych chorób i skuteczności różnych metod leczenia.
Dowiedz się więcej:
Dowiedz się więcej:
Dowiedz się więcej:
Szukasz informacji na temat cyfryzacji dokumentów, digitalizacji ich obiegu?
Chcesz poznać najważniejsze pojęcia i aspekty dotyczące digitalizacji?
Szukasz opinii ekspertów?
Rozważasz wybór rozwiązań w zakresie digitalizacji?
