Solix para el cuidado de la salud

Gestión del ciclo de vida de la información

Archivado empresarial y retiro de aplicaciones heredadas

La Plataforma de Datos Comunes (CDP) de Solix permite a las organizaciones sanitarias preservar datos empresariales valiosos trasladándolos de niveles de almacenamiento activos a un archivo de datos seguro, compatible y accesible. Esto le permitirá mantener el acceso a datos valiosos de fuentes de datos heredadas y desmanteladas, datos históricos de pacientes, registros de imágenes, información de facturación, datos administrativos y correos electrónicos.

Unificación de datos

Lago de datos Plus

Cree un repositorio centralizado para todas las fuentes de datos de atención médica, incluyendo Historias Clínicas Electrónicas (HCE), sistemas de imágenes, interacciones con pacientes e información de terceros. La arquitectura de data lake de Solix permite:

• Unifique los datos clínicos y operativos en una plataforma de datos unificada
• Permitir el descubrimiento de cohortes de pacientes y la generación de evidencia del mundo real
• Proporcionar datos limpios y contextualizados para el análisis diagnóstico y las recomendaciones.
• Análisis avanzado para la gestión de la salud de la población y la optimización de la atención
• Cree una capa fundamental para entrenar modelos de IA y aprendizaje automático

Gobierno de datos

Cumplimiento y seguridad empresarial

Las organizaciones sanitarias gestionan datos en diversos sistemas a lo largo de los años y a través de numerosos ciclos de fusiones y adquisiciones. Solix le ayuda a aplicar las políticas de gobernanza vigentes, proporcionándole una plataforma unificada y un motor de procesamiento. Con Solix Sensitive Data Discovery y Consumer Data Privacy, puede etiquetar campos de datos sensibles según requisitos regulatorios o criterios predefinidos, que pueden enmascararse mediante Solix Data Masking.

Inteligencia Artificial

Soluciones de IA empresarial

Aproveche el poder de la inteligencia artificial para transformar las operaciones de atención médica:

• Activar datos oscuros para crear nuevas fuentes de análisis
• Análisis predictivo para la detección temprana de enfermedades y planes de tratamiento personalizados
• Automatización de tareas administrativas para reducir costes y mejorar la eficiencia
• Análisis del comportamiento del paciente para ofrecer atención personalizada
• Procesamiento del lenguaje natural para extraer información de notas clínicas no estructuradas
• Analizar los flujos de datos operativos para pronosticar la demanda, optimizar la capacidad y reducir los tiempos de espera de los pacientes.