لا تعاني المستشفيات وجهات الدفع نقصاً في البيانات، بل نقصاً في إجابات قابلة للتنفيذ قبل فوات الأوان. فالسجلات موجودة، لكنها في أنظمة منفصلة وصيغ مختلفة، تصف المريض نفسه بطرق لا يوفّق بينها شيء.
نانو Deep Data Insights هو الطبقة التي تجعل هذه البيانات تجيب عن الأسئلة. وهو مبني على نانو برين، المدرَّب على مئات الملايين من المطالبات والموافقات المعالَجة — فتنطلق النماذج مما حدث فعلاً على نطاق واسع لا من صفحة بيضاء. وإتقان ذلك يتطلب عمل الأطباء وعلماء البيانات ومصممي التجربة معاً، وهكذا بُني.
غربلة البيانات بهذا الحجم هي تحديداً ما لا يقدر عليه البشر وتقدر عليه البرمجيات. فيرى المديرون إلى أين تذهب الطاقة الاستيعابية فعلاً، وأين تُفقد الإنتاجية، وأي الموارد غير مستغلة — في وقت يتيح التصرف.
جمع البيانات السريرية معاً ينتج صورة عن المريض أكمل مما يحتويه أي نظام منفرد. فتُتخذ القرارات في مواجهة السجل كاملاً لا الجزء الذي صادف أن كان مفتوحاً، وهذا ما يحسّن النتائج الفردية وصحة السكان معاً.
الجمع بين دعم القرار السريري وإدارة المريض لحالته يتيح للمقدّمين التدخل قبل تفاقم الحالة. والتحليلات التنبؤية على مستوى السكان تحدد من هم المعرضون للخطر بينما لا يزال التدخل رخيصاً وفعالاً.
وتجميع البيانات الصحية وتحليلها على نطاق سكاني يُظهر كيف ترتبط العوامل الاجتماعية والاقتصادية والسلوكية والوراثية والسريرية فعلاً — وهو الفرق بين رعاية وقائية موجّهة وأخرى مُرسَلة للجميع.
المرضى اليوم أكثر انخراطاً في رعايتهم من أي وقت مضى. ومجاراة ذلك تعني الوصول إليهم حين يحتاجون خدمة لا حين يمرضون فقط — وهو ما يتطلب معرفة من هم أولئك المرضى.
ويزيل التعلّم الآلي العمل الروتيني الذي يستهلك الفريق السريري: فالتخلص من المهام الإدارية المتكررة والجدولة الذكية يعيدان الوقت إلى الأطباء والمرضى.
منتجات من نانو هيلث سويت تعمل جنباً إلى جنب مع هذا المنتج.