Gezondheidszorg
Voorzie complicaties. Houd patiëntgegevens in eigen huis.
Data-analyse voor de gezondheidszorg op één standaardserver: voorspel complicaties maanden vooruit, zonder dat patiëntgegevens uw infrastructuur verlaten.
Klinische anticipatie
Complicaties tot 6 maanden vooraf gesignaleerd, zoals bij Grupo SURA.
Patiëntgegevens blijven bij u
On-premise by design. Medische gegevens blijven binnen uw eigen infrastructuur.
Elke score verklaard
Variabele per variabele, zodat een arts het kan verdedigen.
Onze aanpak
Gebouwd voor wat data-analyse in de gezondheidszorg echt vraagt.
Draait op uw eigen infrastructuur, brengt gegevens van ministeries, ziekenhuizen en verzekeraars samen en houdt elk model controleerbaar.
Anatella | Engine voor datavoorbereiding
Doorbreek de silo’s
Gegevens verspreid over ministeries, ziekenhuizen en verzekeraars, samengebracht in één overzicht.
Opschonen en valideren op volle schaal
Binnenkomende records gecontroleerd op honderden miljoenen nieuwe rijen per jaar.
Eén pipeline, één server
Meer dan 30 TB aan nationale gezondheidsgegevens verwerkt op één standaardserver, zonder cluster.
Modeler / Voorspellende engine
Vind de patiënten die ertoe doen
Een kleine groep chronische patiënten veroorzaakt het grootste deel van de kosten. De modellen spotten hen voordat complicaties optreden.
White-box by design
Elke variabele verklaard, elk gewicht gedocumenteerd, klaar voor audit.
Ingebouwd Drift Report
Signaleert een model dat nauwkeurigheid verliest naarmate populaties veranderen, voordat het tot een verkeerde beslissing leidt.
OPLOSSINGEN
Zo ziet het eruit in productie.
20% minder pasgeborenen op intensive care
Neonatale complicaties tot 6 maanden vooraf voorspeld, goed voor 1.800 gered levens per jaar. Geleverd door een team van 4 personen in minder dan 3 maanden.
Meer dan 98% nauwkeurigheid bij het voorspellen van diabetes in het dialysestadium
Hartcomplicaties worden binnen 6 maanden voorspeld met meer dan 97% nauwkeurigheid.
Meer dan 30 TB aan zorgdata op één server
400 miljoen nieuwe records per jaar voor 47,6 miljoen inwoners, on-premise verwerkt na een pilot van 3 dagen.
Opgeloste problemen
Wat zorgorganisaties oplossen met TIMi.
Gegevens opgesloten in silo’s
Patiëntinformatie is verspreid over ministeries, ziekenhuizen en verzekeraars, zonder totaalbeeld om ernstige gevallen te voorzien.
Zorg die te laat begint
Complicaties worden behandeld wanneer ze al ernstig zijn, op het moment dat kosten en ziekenhuisbelasting het hoogst zijn.
Voorspellingen die niemand kan verklaren
Een risicoscore zonder uitleg is moeilijk te verdedigen tegenover een arts, een toezichthouder of een patiënt.
Gevoelige gegevens in clouds van derden
Medische dossiers op externe platformen creëren een regelgevend risico waar nooit bewust voor is gekozen.
FAQ
Veelgestelde vragen.
Waarvoor wordt TIMi gebruikt in de gezondheidszorg?
Zorgverzekeraars en volksgezondheidsautoriteiten gebruiken TIMi om ernstige complicaties te voorspellen voordat ze zich voordoen en om gezondheidsgegevens op nationale schaal voor te bereiden voor analyse. Tot de implementaties behoren Grupo SURA (zorgverzekeraar, Colombia) en het Colombiaanse ministerie van Volksgezondheid (Minsalud).
Kunnen patiëntgegevens binnen onze eigen infrastructuur blijven?
Ja. TIMi draait on-premise zonder afhankelijkheid van een externe cloud, zodat medische gegevens binnen uw eigen infrastructuur blijven. Minsalud verwerkt zijn nationale gezondheidsgegevens op één standaardserver, zonder cloud.
Kunnen artsen begrijpen waarom een patiënt wordt gesignaleerd?
Ja. Modeler is white-box: elke score wordt variabele per variabele verklaard en kan worden geaudit, zodat u erover kunt praten met een arts, een toezichthouder of een patiënt.
Hoeveel gezondheidsgegevens kan TIMi verwerken?
De Minsalud-gegevensbank bedraagt meer dan 30 TB en groeit met 400 miljoen records per jaar, op één standaardserver. Een pilot van 3 dagen volstond om dat aan te tonen.
Hoe lang duurt een eerste voorspellend model?
Bij Grupo SURA zette een team van vier personen in minder dan drie maanden een voorspellend model in productie.
Ondersteunt TIMi de vereisten van de AVG en de AI Act?
TIMi is on-premise en white-box, wat verplichtingen zoals gegevenscontrole en verklaarbaarheid ondersteunt. Naleving hangt af van elke implementatie, dus we raden aan uw use case te laten valideren door uw juridisch team.
OVERTUIG UZELF
Geloof ons niet op ons woord.
Test TIMi op uw eigen data met de gratis proefversie of vraag een live demo aan.
