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Ein datengesteuerter Ansatz zur Bedarfsermittlung und -prognose

InterSystems in Zeiten der Datenkonvergenz

Reagieren Sie gezielt auf Veränderungen in Angebot und Nachfrage

Verzögerungen bei Gewährleistungsansprüchen mit InterSystems eliminieren

InterSystems IRIS® for Health ist eine auf Interoperabilität ausgerichtete Datenplattform für das Gesundheitswesen. Sie dient als Grundlage für die Entwicklung moderner Anwendungen, die Daten in Echtzeit vernetzen, analysieren und nutzbar machen. Dabei vereint sie Datenmanagement, Interoperabilität, Analytik und KI in einer leistungsstarken Engine – reduziert die Komplexität von Integrationen und beschleunigt Innovationen. Unternehmen wie Epic, LabCorp, Sonic und BioReference vertrauen auf InterSystems IRIS for Health. Die Plattform unterstützt Lösungen, die weltweit über eine Milliarde Gesundheitsakten verwalten.

According to recent HIMSS Market Insights research, 86% of healthcare leader respondents agreed that interoperability without data preparation provides limited value for analytics or artificial intelligence (AI). This data point signals a shift in how healthcare organizations should reimagine their interoperability strategy – not merely as a goal of connectivity – as they continue to deploy AI in clinical, business and operational areas.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert aktuell ganze Branchen – insbesondere das Gesundheitswesen. Sie ermöglicht bessere Diagnosen, effizientere Prozesse und neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Technologie.

Viele Gesundheitseinrichtungen, die heute Mirth Connect einsetzen, stehen vor einer veränderten Ausgangssituation. Was ursprünglich als flexible Open-Source-Lösung gestartet ist, entwickelt sich zunehmend in Richtung kommerzielles Angebot – mit entsprechenden

Drawing on insights from 278 organizations representing nearly 40% of U.S. hospitals, the CHIME 2025 Digital Health Most Wired Interoperability & Population Health research shows the start of healthcare’s next digital transformation—transitioning from building connections to achieving true data utility.

Person identity impacts both care quality and financial performance. Duplicate and mismatched records introduce clinical risk, drive denials, and erode trust in data.