L'équipe iQud est extrêmement travailleuse et a compris tous nos besoins, elle a fait le travail immédiatement. Dans l’ensemble, je suis très heureux de travailler avec eux.
Aperçu
Notre client est un groupe hospitalier multi-spécialités de premier plan qui se concentre principalement sur les programmes de soins de santé préventifs et de sensibilisation communautaire. Le problème du client était l’identification précoce du diabète qui nécessitait une dépendance manuelle aux méthodes de dépistage en laboratoire. Ainsi, pour surmonter ce défi, iQud a suggéré une solution rapide, fiable et alimentée par l’IA en temps réel, permettant de prédire le risque de diabète sans aucune dépendance humaine.
Pile technique
Points forts
Précision de 86 % par rapport aux résultats d'HbA1c testés en laboratoire
A permis une intervention précoce chez 3 utilisateurs à haut risque sur 10
️ Réduction du retard de diagnostic de 45 % lors des pics d'OPD
Traité plus de 1 000 patients/jour dans des camps de dépistage
Défis et solutions
Défis
Solutions
Faible adoption et confiance dans le modèle d’IA
Développement de la précision prédictive de l’IA grâce à une formation clinique et des études pilotes.
Problème de confidentialité et de conformité des données
Pour la confidentialité des données des patients, mise en œuvre du cryptage, de l’anonymisation et des contrôles de conformité.
Problème d'intégration avec le système DME actuel
Pour une intégration transparente du flux de travail DME, des API plug-and-play développées
Réduction de la variabilité démographique grâce à la précision du modèle
Pour plus de précision avec les données de la population locale, calibrez les modèles d’IA pour augmenter les risques de variabilité.
Connectivité limitée ou filtrage communautaire
Pour les camps ruraux et le dépistage communautaire, la notation de l’IA hors ligne a été activée grâce à un déploiement de pointe.
Favoriser la détection précoce du diabète – plus intelligente, plus rapide, n’importe où
Parlez à nos experts!Fonctionnalités principales
- Questionnaire numérique non invasif
- Notation des risques en temps réel à l'aide d'un
- Fonctionne sur les appareils mobiles, tablettes et kiosques
- Formulaire de capture de leads facultatif pour le suivi
- Résumé PDF avec notes de remise du médecin
Conclusion:
En permettant une notation instantanée, sans papier et prédictive du risque de diabète avec une solution basée sur l'IA, les hôpitaux et les centres de santé ont pu identifier efficacement les patients à haut risque. La solution proposée a non seulement comblé les lacunes du diagnostic précoce, mais a également contribué à conduire les soins préventifs avec beaucoup plus de confiance et de simplicité.
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Ce que disent nos clients
iQud a pris le temps de vraiment comprendre notre projet avant de se lancer. Leur travail a été effectué dans les délais et a dépassé nos attentes.
Notre entreprise de logistique était aux prises avec la saisie manuelle des données et les tâches répétitives qui consommaient un temps et des ressources précieux.
Le partenariat avec iQud a changé la donne pour notre application basée sur la localisation. Ils ont fourni une géolocalisation précise, des mises à jour en temps réel et une interface intuitive.
iQud a transformé notre plateforme fintech avec ses services exceptionnels de développement d'applications Web. Ils ont créé une application sécurisée et conviviale.
L'équipe iQud est extrêmement travailleuse et a compris tous nos besoins, elle a fait le travail immédiatement. Dans l’ensemble, je suis très heureux de travailler avec eux.
iQud a pris le temps de vraiment comprendre notre projet avant de se lancer. Leur travail a été effectué dans les délais et a dépassé nos attentes.
Notre entreprise de logistique était aux prises avec la saisie manuelle des données et les tâches répétitives qui consommaient un temps et des ressources précieux.
Foire aux questions
Le modèle prédictif a atteint une précision d'environ 86 % par rapport aux résultats d'HbA1c testés en laboratoire, permettant une évaluation des risques sans papier et en temps réel pendant les camps de proximité et les poussées d'OPD sans attendre le délai d'exécution traditionnel du laboratoire.
Oui. La solution a traité plus de 1 000 patients par jour dans des camps de dépistage et a permis une intervention précoce pour environ trois utilisateurs à haut risque sur dix, ce qui est idéal pour les programmes de soins de santé préventifs.
Les API plug-and-play connectent le flux de travail de notation aux processus DME actuels afin que les cliniciens puissent agir sur les scores de risque sans reconstruire leurs systèmes cliniques.
Le cryptage, l'anonymisation et les contrôles de conformité ont été intégrés afin que les hôpitaux puissent déployer une notation des risques par l'IA tout en répondant aux exigences de confidentialité des données des patients.
Le retard en matière de diagnostic a diminué d'environ 45 % pendant les périodes de pointe des OPD, car la notation instantanée et sans papier a identifié plus tôt les patients à haut risque et a donné la priorité aux soins de suivi.
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