MaisonTechnologie de la santéPlateforme d'analyse de données de santé

Analyse des données de santé Plateforme conçue pour les résultats

Brisez les silos de données et transformez les dossiers cliniques, de réclamations et opérationnels fragmentés en une source unique de vérité. Nos plateformes d'analyse conformes à la loi HIPAA aident les systèmes de santé à réduire les coûts, à combler les lacunes en matière de soins et à démontrer leur valeur dans un monde de soins fondé sur la valeur.

40%
Réduction moyenne du temps de traitement des données
3×
Comblement plus rapide des lacunes en matière de soins
100%
Architecture conforme au RGPD
50+
Sources de données de santé prises en charge

Des données brutes à Intelligence clinique

Une plateforme moderne d’analyse des données de santé doit faire plus que simplement afficher des graphiques. Il doit regrouper des données désordonnées et multi-sources, appliquer une logique clinique et faire apparaître des informations précisément quand et où les cliniciens et les administrateurs en ont besoin.

Agrégation de données

Consolidez les données démographiques des patients, les dossiers DSE, les résultats de laboratoire, les réclamations, les déterminants sociaux et les mesures opérationnelles provenant de sources disparates dans une couche de données gouvernée et unifiée.

Analyse clinique

Transformez les enregistrements bruts en tableaux de bord exploitables sur la santé de la population, en analyse des écarts de soins, en tableaux de bord des performances des prestataires et en suivi des mesures de qualité (HEDIS, STARS, UDS).

IA prédictive

Déployez des modèles d'apprentissage automatique qui prédisent les réadmissions à l'hôpital, la progression des maladies chroniques, l'utilisation des services d'urgence et les cohortes de patients coûteux, permettant ainsi une intervention proactive avant que les événements ne se produisent.

Conçu pour chaque coin de la Santé

Que vous soyez un système de santé, un ACO, un payeur ou une startup de santé numérique, notre infrastructure d'analyse s'adapte à votre volume de données et à votre cas d'utilisation.

Conforme HIPAAFHIR R4 prêtPrise en charge de HL7 v2Multi-CloudETL en temps réel
Apache SparkdetteFlocon de neigeAWS HealthLakeServices de données de santé AzurePostgreSQLRedshiftPythonFlux d'airTableau/Power BI

Surveillez les KPI, les résultats pour les patients et les mesures opérationnelles sur des tableaux de bord exécutifs et cliniques mis à jour en direct : plus besoin d'attendre les rapports de fin de mois.

Pourquoi les organismes de santé Choisissez Woltrio

Nous combinons une expertise approfondie dans le domaine de la santé avec une ingénierie de données moderne pour fournir des plateformes d'analyse que les équipes cliniques et opérationnelles utilisent réellement.

Ingénierie axée sur les soins de santé

Chaque ingénieur de votre projet comprend HIPAA, HL7, FHIR et le contexte clinique derrière vos données, et pas seulement la pile technique.

Délai d'obtention d'informations plus rapide

Nos adaptateurs d'ingestion FHIR prédéfinis, nos bibliothèques de taxonomie clinique et nos cadres de qualité des données réduisent de plusieurs mois les délais typiques de création d'analyses.

Sécurité et conformité intégrées

Nous signons des BAA, concevons des services cloud éligibles HIPAA et maintenons un programme de sécurité documenté afin que votre équipe de conformité puisse agir rapidement en toute confiance.

Nos analyses Processus de mise en œuvre

  1. 01

    Découverte et évaluation

    Auditez les sources de données existantes, définissez des KPI, cartographiez les flux de travail cliniques et établissez des politiques de gouvernance des données.

  2. 02

    Conception d'architecture de données

    Concevez un lac de données médaillon évolutif (Bronze → Argent → Or) optimisé pour les charges de travail d'analyse des soins de santé.

  3. 03

    Intégration et pipeline ETL

    Créez des pipelines d'ingestion FHIR/HL7, des contrôles de qualité des données et une logique de transformation pour standardiser toutes les données sources.

  4. 04

    Développement de tableaux de bord et de modèles

    Développez des tableaux de bord interactifs, des rapports sur la santé de la population et des modèles prédictifs adaptés à vos cas d'utilisation clinique.

  5. 05

    Formation et mise en ligne

    Formez le personnel clinique et opérationnel, établissez un SLA de support continu et itérez sur les nouveaux modules d'analyse après le lancement.

Questions
fréquemment posées

Besoin d’informations de base ? Notre FAQ vous donne des réponses claires aux questions les plus fréquentes.

Qu'est-ce qu'une plateforme d'analyse de données de santé ?

Une plateforme d'analyse de données de santé est un système logiciel spécialement conçu qui regroupe des données provenant de plusieurs sources cliniques et opérationnelles (DSE, laboratoires, réclamations, pharmacie, appareils IoT) et applique des modèles d'analyse, de reporting et d'apprentissage automatique pour générer des informations exploitables. Contrairement aux outils BI génériques, les plateformes d'analyse des soins de santé comprennent les terminologies cliniques (ICD, CPT, SNOMED, ​​LOINC), appliquent la conformité HIPAA et prennent en charge les cadres de reporting sur les soins basés sur la valeur tels que HEDIS et CMS STARS.

Comment votre plateforme est-elle conforme à la HIPAA ?

Nous concevons chaque couche de la plate-forme pour satisfaire aux garanties administratives, physiques et techniques de la règle de sécurité HIPAA. Techniquement, cela signifie un cryptage AES-256 au repos et TLS 1.3 en transit, des contrôles d'accès basés sur les rôles avec des ID utilisateur uniques, des délais d'expiration automatiques de session et des journaux d'audit complets pour tous les accès et modifications PHI. Nous déployons exclusivement sur des services cloud éligibles HIPAA (AWS, Azure, GCP) et exécutons un accord de partenariat commercial (BAA) avant que tout PHI ne soit partagé.

Peut-il s'intégrer à notre système DSE existant ?

Oui. Nous prenons en charge les intégrations FHIR R4, FHIR STU3, HL7 v2.x, C-CDA et fichiers plats avec toutes les principales plates-formes DSE, notamment Epic, Cerner, Oracle Health, Meditech, Allscripts, Athenahealth, etc. Nos adaptateurs prédéfinis réduisent considérablement le temps d'intégration par rapport aux connecteurs personnalisés.

Quels types d’analyses la plateforme prend-elle en charge ?

Nos plates-formes prennent en charge l'analyse descriptive (tableaux de bord et rapports historiques), l'analyse de diagnostic (analyse approfondie des causes profondes), l'analyse prédictive (notation et prévision des risques basées sur le ML) et l'analyse prescriptive (alertes d'écart de soins et automatisation des flux de travail). Les cas d'utilisation courants incluent la stratification des risques de réadmission, le suivi des mesures HEDIS, l'analyse des coûts et de l'utilisation, l'analyse comparative des performances des prestataires et la gestion des programmes de santé de la population.

Combien de temps prend généralement la mise en œuvre ?

Une plate-forme d'analyse de base avec deux à trois sources de données principales et une suite de tableaux de bord exécutifs est généralement mise en service dans un délai de 12 à 16 semaines. Des implémentations plus importantes avec plus de 10 sources de données, des modèles ML personnalisés et une intégration EMR approfondie peuvent prendre 6 à 9 mois. Nous utilisons des sprints agiles afin que vous puissiez voir les logiciels fonctionnels (et pas seulement les rapports d'avancement) tout au long de l'engagement.

Offrez-vous des services gérés continus après le lancement ?

Oui. Nous proposons des niveaux de support post-lancement flexibles couvrant la surveillance, la maintenance du pipeline de données, l'intégration de nouvelles sources, l'amélioration des tableaux de bord et le recyclage des modèles. La plupart des clients nous engagent avec un mandat mensuel pour faire évoluer continuellement leurs capacités d'analyse à mesure que de nouveaux programmes cliniques ou exigences réglementaires émergent.

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