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降低再入院率

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 Reducing the Rate of Readmissions - IoT ONE Case Study
技术
  • 平台即服务 (PaaS) - 数据管理平台
适用行业
  • 医疗保健和医院
客户
关于客户
该医疗保健网络包括两家主要医院以及一个门诊和预防保健提供者网络。它在广泛的护理和健康服务方面是独一无二的。拥有 1,000 多张病床、家庭保健服务、预防性我
挑战

客户对其数据源的整合有限或效率低下,这使得通过纵向镜头很难看到患者。然而,该客户具有独特的优势,可以利用其护理网络中包含的大量患者数据,并于 2012 年开始这样做。具体来说,他们希望通过改善护理来改善缺血性心脏病 (IHD) 患者的预后以降低再入院率、更好地管理患者胆固醇水平和更好地管理患者血压为目标的管理。具体来说,该地区医疗保健提供商对实施机器学习平台感兴趣,该平台可快速自动化复杂的分析过程并将强大的信息集成到现有的应用程序和门户中。

解决方案

ThingWorx 机器学习团队着手为我们的客户开发三个面向 ThingWorx 机器学习的解决方案,以改善对 IHD 患者的护理: • 实施团队将为 IHD 患者创建一个集成的纵向数据平台。 • 随后将应用 ThingWorx 机器学习为 IHD 患者提供数据驱动的护理管理程序,该程序可在患者护理的各个层面实施。 • ThingWorx 机器学习将持续评估该计划对目标 IHD 患者的整体健康、医疗保健和健康成本的影响。要获得 ThingWorx 8 的免费演示:http://solutions.iotone.com/thingworx

收集的数据
Electronic Medical Record, Human Behavior, Medical Diagnostic Instruments, Personal Medical
运营影响
  • [Process Optimization - Real Time Monitoring]
    The medical condition of individuals can be identified in near real-time which helps reduce readmission rates for their patient populations.
  • [Data Management - Data Analysis]
    ThingWorx Machine Learning, with its people, processes, and technology, helped to automate key insights, predictions, and increase analytical maturity to make our client more efficient, cost effective, and save more lives.
数量效益
  • The client now effectively manages 2990 patients that have IHD with data- driven solutions designed by the ThingWorx Machine Learning teams.

  • ThingWorx Machine Learning automatically generates models to predict and identify the top 5% high readmission risk patients.

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