Skip to content
Use the search to find information about InterSystems products and solutions, career opportunities, and more.

Een revolutie in het beheer van ziekenhuisafspraken met AI

Een revolutie in het beheer van ziekenhuisafspraken met AI

Gemiste medische afspraken zijn een wijdverbreid en kostbaar probleem voor zorgverleners. Gemiste afspraken hebben invloed op het interne tijdbeheer, optimale patiëntenzorg en vaak ook op het resultaat.

Voorspelling en proactiviteit

Kunstmatige intelligentie (AI) verandert de manier waarop ziekenhuizen afspraken beheren radicaal en verlaagt effectief de afwezigheidspercentages. Met behulp van geavanceerde algoritmen kan AI potentiële afwezigheden voorspellen door verschillende factoren te analyseren die van invloed zijn op de waarschijnlijkheid dat een patiënt zijn afspraak mist. Dit voorspellende vermogen stelt ziekenhuizen in staat om proactief contact op te nemen met deze patiënten om ze aan hun afspraken te herinneren.

Verbeterde productiviteit en kwaliteit van zorg

Wanneer het systeem een hoge waarschijnlijkheid van afwezigheid detecteert, waarschuwt het zorgpersoneel, dat vervolgens de nodige maatregelen kan nemen, zoals het overboeken van slots of het bieden van extra hulp aan de patiënt. Deze proactieve aanpak verlaagt niet alleen het verzuimpercentage, maar verbetert ook de productiviteit en de kwaliteit van de zorg die de instelling biedt.

Financiële en operationele impact

De voordelen van het gebruik van AI om afwezigheden te voorspellen zijn talrijk voor zorgverleners: het verminderen van onnodige kosten, het verminderen van administratieve lasten, het beter toewijzen van middelen, het verbeteren van de productiviteit en het verkorten van wachttijden voor patiënten. Daarnaast zorgt het voor tijdige behandeling en vermindert het het risico op verslechtering van de gezondheid als gevolg van gemiste afspraken.

 
Download onze brochure als u wilt weten hoe AI een revolutie teweeg kan brengen in het afsprakenbeheer in uw instelling..

 
Download de brochure

Andere Berichten Die Je Misschien Leuk Vindt.

28 jan 2025
The OMOP CDM is designed to help researchers do many types of observational research. It is used by a lot of researchers, data analysts, and healthcare organizations.
21 jan 2025
Our Workshop focused on bridging the gap between two prominent healthcare data frameworks: the OMOP Common Data Model (CDM) and the HL7 FHIR standard.
14 jan 2025
The healthcare industry is undergoing a digital transformation that is both complex and critical. One of the most significant challenges is the standardization of data models.
07 jan 2025
Welcome to the Managing Scattered Health Data with OMOP blog series, in which we will explore the role of OMOP, its data model, implementation challenges, and the solutions offered by InterSystems.
19 nov 2024
De medische geschiedenis van een persoon bepaalt in grote mate welke behandelingen voor hem of haar de meest ideale zijn wanneer een nieuwe kwaal of ziekte zich aandient.
12 nov 2024
Vanaf het begin van onze beweging #1Patient1Record4Belgium duikt regelmatig de vraag over privacy op.
05 nov 2024
Security en consent. Twee begrippen die niet zonder elkaar kunnen. Zeker niet als het gaat om hetgeen wij met #1Patient1Record4Belgium hard voor aan het strijden zijn: ervoor zorgen dat de data van de patiënt daadwerkelijk bij de patiënt terechtkomt.
31 okt 2024
Voor iemand die zo vaak in ziekenhuizen moet zijn, is het ontzettend frustrerend om steeds weer dezelfde vragen te krijgen.
29 okt 2024
Door je eigen ervaring als patiënt of door het zo goed mogelijk mee te maken via een naaste: iedereen wordt geconfronteerd met het probleem van het beheer van zijn medisch dossier dat we willen oplossen.
24 okt 2024
We al heel veel data hebben, maar het simpelweg niet hergebruiken of inzetten bij klinische behandelingen. En dat terwijl juist dit zo belangrijk is.