Il team di iQud è estremamente laborioso e ha compreso tutte le nostre esigenze, portando a termine il lavoro immediatamente. Nel complesso sono molto felice di lavorare con loro.
Panoramica
Il nostro cliente è un gruppo ospedaliero multispecialistico leader con un focus primario sulla sanità preventiva e sui programmi di sensibilizzazione della comunità. Il punto dolente del cliente era l’identificazione precoce del diabete che richiedeva la dipendenza manuale da metodi di screening di laboratorio. Pertanto, per superare questa sfida, iQud ha suggerito una soluzione basata sull’intelligenza artificiale rapida, affidabile e in tempo reale che aiuta con il punteggio predittivo del rischio di diabete senza alcuna dipendenza umana.
Stack tecnico
Punti salienti
Precisione dell'86% rispetto ai risultati dell'HbA1c testati in laboratorio
Ha consentito un intervento precoce in 3 utenti ad alto rischio su 10
️ Riduzione dell'arretrato diagnostico del 45% durante i picchi OPD
Trattato oltre 1.000 pazienti al giorno nei campi di screening
Sfide e soluzioni
Sfide
Soluzioni
Bassa adozione e fiducia nel modello AI
Accuratezza predittiva dell'intelligenza artificiale sviluppata attraverso formazione clinica e studi pilota.
Preoccupazione in materia di privacy e conformità dei dati
Per la privacy dei dati dei pazienti, crittografia implementata, anonimizzazione e controlli di conformità.
Problema di integrazione con l'attuale sistema EMR
Per una perfetta integrazione del flusso di lavoro EMR, API plug-and-play sviluppate
Riduzione della variabilità demografica grazie all'accuratezza del modello
Per garantire la precisione con i dati sulla popolazione locale, calibrare i modelli di intelligenza artificiale per aumentare le possibilità di variabilità.
Connettività limitata o screening comunitario
Per i campi rurali e lo screening comunitario, il punteggio AI offline è stato abilitato con un’implementazione all’avanguardia.
Potenziare la rilevazione precoce del diabete: più intelligente, più veloce, ovunque
Parla con i nostri esperti!Caratteristiche principali
- Questionario digitale non invasivo
- Punteggio del rischio in tempo reale utilizzando un esperto
- Funziona su dispositivi mobili, tablet e chioschi
- Modulo opzionale per l'acquisizione di lead per il follow-up
- Riepilogo in PDF con note di consegna al medico
Conclusione:
Abilitando un punteggio di rischio del diabete istantaneo, digitale e predittivo con una soluzione basata sull’intelligenza artificiale, gli ospedali e i centri sanitari sono stati in grado di identificare i pazienti ad alto rischio in modo efficiente. La soluzione proposta non solo ha colmato le lacune della diagnosi precoce, ma ha anche contribuito a promuovere le cure preventive con molta più sicurezza e facilità.
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Cosa dicono i nostri clienti
iQud ha impiegato del tempo per comprendere veramente il nostro progetto prima di immergersi. Il loro lavoro è stato svolto in modo tempestivo e ha superato le nostre aspettative.
La nostra azienda di logistica era alle prese con l'immissione manuale di dati e attività ripetitive che consumavano tempo e risorse preziosi.
La collaborazione con iQud ha rappresentato un punto di svolta per la nostra app basata sulla posizione. Hanno fornito geolocalizzazione precisa, aggiornamenti in tempo reale e un'interfaccia intuitiva.
iQud ha trasformato la nostra piattaforma fintech con i suoi eccezionali servizi di sviluppo di app web. Hanno creato un'app sicura e facile da usare.
Il team di iQud è estremamente laborioso e ha compreso tutte le nostre esigenze, portando a termine il lavoro immediatamente. Nel complesso sono molto felice di lavorare con loro.
iQud ha impiegato del tempo per comprendere veramente il nostro progetto prima di immergersi. Il loro lavoro è stato svolto in modo tempestivo e ha superato le nostre aspettative.
La nostra azienda di logistica era alle prese con l'immissione manuale di dati e attività ripetitive che consumavano tempo e risorse preziosi.
Domande frequenti
Il modello predittivo ha raggiunto un’accuratezza di circa l’86% rispetto ai risultati dell’HbA1c testati in laboratorio, consentendo un punteggio del rischio in tempo reale e senza supporto cartaceo durante i campi di sensibilizzazione e i picchi di OPD senza attendere i tradizionali turni di lavoro del laboratorio.
SÌ. La soluzione ha trattato oltre 1.000 pazienti al giorno nei campi di screening e ha consentito un intervento precoce per circa tre utenti ad alto rischio su dieci: una soluzione ideale per i programmi sanitari preventivi.
Le API plug-and-play collegano il flusso di lavoro del punteggio agli attuali processi EMR in modo che i medici possano agire sui punteggi di rischio senza ricostruire i propri sistemi clinici.
Sono stati integrati crittografia, anonimizzazione e controlli di conformità in modo che gli ospedali potessero implementare il punteggio di rischio dell'intelligenza artificiale rispettando i requisiti di privacy dei dati dei pazienti.
L'arretrato diagnostico è diminuito di circa il 45% durante i periodi di picco OPD perché il punteggio istantaneo e senza supporti cartacei ha identificato precocemente i pazienti ad alto rischio e ha dato priorità alle cure di follow-up.
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