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

Klinische operaties optimaliseren met AI

Klinische operaties optimaliseren met AI

Operaties zijn een duur gebied in klinieken en hebben daarom een aanzienlijke invloed op de winstgevendheid. Het is dus geen verrassing dat ziekenhuizen op zoek zijn naar manieren om de efficiëntie van operatiekamers te verhogen en uiteindelijk ook de bezettingsgraad.

Inleiding tot AI-voorspelling

Kunstmatige intelligentie (AI) brengt een revolutie teweeg in de planning van operaties in klinieken door de duur van chirurgische procedures te voorspellen. Door grote hoeveelheden historische gegevens te analyseren, identificeert AI patronen en kritische variabelen die de duur van operaties beïnvloeden. Deze aanpak maakt een nauwkeurigere planning en een geoptimaliseerd gebruik van medische middelen mogelijk.

Invloedsfactoren en verbeterde nauwkeurigheid

Factoren waar AI rekening mee houdt zijn onder andere demografische gegevens van de patiënt, co-morbiditeit, diagnosecodes, het type operatie en de ervaring van het chirurgisch team. Dankzij deze diepgaande analyse kunnen klinieken wachttijden verkorten en de kwaliteit van de zorg verbeteren, terwijl de efficiëntie van interne processen wordt geoptimaliseerd.

Invloed op het beheer van medische middelen

Door AI te gebruiken om de duur van operaties te voorspellen, kunnen medische middelen beter worden toegewezen, waardoor de operationele kosten dalen en de tevredenheid van patiënten en medisch personeel toeneemt. Deze technologie zorgt er ook voor dat patiënten tijdig zorg van goede kwaliteit ontvangen, wat bijdraagt aan betere gezondheidsresultaten.

 
Download onze brochure voor meer informatie over hoe AI het operatiebeheer in uw kliniek kan transformeren.

 
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.