Корпорация IBM представила новое программное обеспечение для отрасли здравоохранения, призванное помочь поставщикам медицинских услуг оптимизировать обслуживание пациентов и снизить расходы. Новое ПО использует методы контент-анализа, которые применялись в технологии IBM Watson, говорится в сообщении IBM.
Seton Healthcare Family является первым клиентом, внедрившим и использующим технологию, которая получила название IBM Content and Predictive Analytics for Healthcare. Это решение позволит организациям здравоохранения извлекать важную клиническую информацию из громадных массивов медицинских данных пациентов, чтобы лучше анализировать прошлые, понимать настоящие и прогнозировать будущие результаты. Объединив технологию IBM Watson с предложениями отраслевых решений, Seton намерена применять новое решение для анализа контента и прогностического анализа для выявления основных причин повторных госпитализаций и поиска путей снижения числа случаев многократных посещений больниц пациентами. Так, начиная с 2012 г., больницы будут штрафоваться за высокие показатели повторных госпитализаций путем сокращения выплат на покрытие расходов, отметили в IBM.
«Решение IBM Content and Predictive Analytics for Healthcare использует такой же вид обработки данных на естественном человеческом языке, как и IBM Watson, позволяя нам применять нашу неструктурированную информацию более эффективно и по-новому, как не было возможно раньше, — подчеркнул Чарльз Дж. Барнетт (Charles J. Barnett), президент и главный исполнительный директор Seton Healthcare Family. — Благодаря IBM Content and Predictive Analytics for Healthcare мы можем получать комплексное представление важных клинических и операционных данных для принятия более информированных решений. В частности, выявляя с помощью прогностического анализа потенциальных кандидатов на повторную госпитализацию, мы можем сократить число дорогостоящих предотвратимых повторных госпитализаций, снизить процент смертности и, в конечном итоге, улучшить качество жизни наших пациентов».
По словам разработчиков, решение IBM Content and Predictive Analytics for Healthcare позволяет врачам и другим работникам сферы здравоохранения выйти за пределы традиционных возможностей поиска и анализа неструктурированных данных. Они могут улучшить диагностику и лечение за счет извлечения из этого контента точных медицинских фактов и понимания взаимосвязей, скрытых в громадных объемах клинических и операционных данных. Решение IBM быстро преобразует «сырую» информацию в важные знания, необходимые организациям здравоохранения, посредством выявления тенденций, общих схем, отклонений и прогнозирования вероятности последствий. Организации теперь могут получать эти знания за считанные минуты, а не через недели или месяцы в лучшем случае. Как результат, работники здравоохранения могут находить более эффективные пути обслуживания высокорисковых пациентов и вырабатывать новые модели для возмещения расходов на квалифицированную медпомощь.
В целом новое решение IBM предлагает персоналу и руководителям несколько способов взаимодействия с проанализированной информацией, включая поиск, изучение, углубленный анализ, мониторинг и подготовку отчетности. Решение предоставляет набор проверенных технологий, которые отвечают строгим стандартам и требованиям медицинского сообщества. Это ПО также совместимо с базовой отраслевой инфраструктурой IBM Health Integration Framework. Таким образом, организации здравоохранения могут извлечь выгоды из существующих инвестиций в информационные системы, такие как хранилища данных, инструменты бизнес-анализа, средства управления основными данными и другие подобные решения.
Решение IBM Content and Predictive Analytics for Healthcare оптимизировано для выполнения на серверных системах IBM Power Systems, которые разработаны для поддержки высокопроизводительного и комплексного анализа структурированных и неструктурированных данных. Построенные на основе процессорной технологии IBM Power7, системы IBM Power Systems доступны в разных ценовых диапазонах, могут быть адаптированы для конкретных применений и быстро развернуты в самых разных средах клиентов.
Подробнее: http://corp.cnews.ru/news/line/index.shtml?2011/10/28/462276