Optimalisatie van patiëntenstromen
Tekorten aan ziekenhuisbedden en drukte op de spoedeisende hulp leiden tot slechtere patiëntuitkomsten en burn-out bij personeel.
Wat in de weg staat
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.
- 20% betere bedbezetting en kortere wachttijden voor patiënten.
Schrijft u liever? Mail naar hello [at] scrydon.com en wij nemen contact met u op.
Ontdek de overige
- Klinische beslisondersteuning
- Toezichtsrapportage in de zorg
- Gefedereerde klinische studies
- Monitoring van waterkwaliteit
- Shadow AI-ontdekking voor gereedheid op de EU AI-verordening
- Eenduidige klinische semantische laag
- Klinische datacatalogus & lineage voor AI
- Zorgcoördinatieworkflows tussen mens en agent
- Ontologiegebaseerde masterdata voor patiënten & zorgverleners
- Toewijzing & distributie van voorraden bij crises
- Inhalen van de wachtlijst voor planbare zorg