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Teradata y Knowledgent se unen para atender el sector salud

[24/03/2016] Teradata, compañía de análisis de grandes volúmenes de datos y aplicaciones de marketing, y Knowledgent, una compañía de consultoría de información y estrategia de grandes volúmenes de datos que mejora el bienestar de las personas y los negocios a través de los datos, anunciaron su asociación para aprovechar el análisis predictivo y aumentar la efectividad del análisis de riesgo de salud.

"La asociación es oportuna ya que los contribuyentes de la salud (compañías de seguros y el gobierno) y proveedores (doctores y organizaciones de servicios médicos) buscan reducir tasas de admisión y reingreso hospitalario. Al mejorar la capacidad para cuantificar y analizar el estado de salud del paciente con base en la necesidad de admisión en el hospital, se conduce a la prestación de atención específica a los pacientes que más necesitan intervención. Las mejoras en la salud resultantes dan lugar a un menor número de hospitalizaciones y a la reducción de los gastos médicos asociado, señaló Jason Janetzke, director senior de Marketing Global de Teradata

El ejecutivo añadió que las tecnologías de big data permiten a las organizaciones de la salud aprovechar todos los datos relevantes de la empresa al momento de calcular la puntuación de riesgo específica del estado de la enfermedad de un paciente. "En un entorno de grandes volúmenes de datos, los datos por Reclamaciones, Registros Médicos Electrónicos (EMR), Resultados de Laboratorio, Imágenes Médicas, Notas sobre Gestión de Atención, encuestas a los miembros y fuentes de datos demográficos y psicográficos pueden ser analizados colectivamente para determinar el Riesgo de los pacientes y obtener información que antes era imposible recopilar. El Registro Unificado de Pacientes de Knowledgent coteja puntos dispares de datos dentro de una visión longitudinal del paciente, facilitando el análisis y presentación de informes sobre los datos de los pacientes. La combinación de la experiencia en el cuidado de la salud y la ciencia de datos de Knowledgent con Teradata Aster Analytics permite analíticas avanzadas y nuevos análisis predictivos, anotó Janetzke.

"La Calificación de Riesgo según el estado de la enfermedad ha mostrado resultados impresionantes entre los primeros usuarios que buscan reducir las admisiones y readmisiones mediante el aprovechamiento de la información de las bases de datos de los pacientes, comentó, por su parte, Mateo Arellano, Socio de Salud de Knowledgent. "Los modelos analíticos predictivos de Knowledgent se utilizan para identificar a los pacientes que ingresan en un hospital con la más alta probabilidad de reingreso debido al estado específico de la enfermedad, permitiendo a los proveedores enfocar sus esfuerzos y recursos de seguimiento (incluyendo la gestión de casos, atención de enfermería y visitas de especialistas) en aquellas personas más vulnerables. La incorporación de Teradata Aster Analytics aporta dimensiones analíticas basadas en múltiples comportamientos para comprender los factores de riesgo del paciente, añadió.