Zorg · Operatie

Optimalisatie van patiëntenstromen

Tekorten aan ziekenhuisbedden en drukte op de spoedeisende hulp leiden tot slechtere patiëntuitkomsten en burn-out bij personeel.

AnalyticsLakehouse
Boek een demoOntdek het platform
De uitdaging

Wat in de weg staat

Tekorten aan ziekenhuisbedden en drukte op de spoedeisende hulp leiden tot slechtere patiëntuitkomsten en burn-out bij personeel.
De oplossing

Hoe Scrydon dit oplost

Voorspellende analysemodellen prognosticeren opnames en ontslagen, waardoor proactieve toewijzing van middelen en personeelsplanning mogelijk wordt.
Gebouwd op

Analytics›Lakehouse

In de praktijk

Hoe dit uitpakt

Bedtekorten en drukte op de spoedeisende hulp zijn achteraf zelden een verrassing, maar tegen de tijd dat bezettingsdata uit opname-, ontslag- en planningssystemen handmatig is samengebracht, heeft de piek zich al voorgedaan.

Voorspellende modellen rechtstreeks op de soevereine lakehouse draaien — waar opname-, ontslag- en planningsdata al samen staan — stelt het ziekenhuis in staat de bezetting van morgen vandaag te voorspellen en personeel en bedden vooruitlopend op een piek te herverdelen in plaats van te reageren op een piek die al gaande is.

Ontdek Lakehouse
Het resultaat
  • 20% betere bedbezetting en kortere wachttijden voor patiënten.

Ontdek hoe dit werkt voor uw organisatie

Laten we deze use case uit de sector zorg vertalen naar uw omgeving, uw data en uw soevereiniteitseisen.
Boek een demoNeem contact op
Use cases Zorg

Ontdek de overige

Terug naar Zorg