各种医疗专业人员聚在笔记本电脑周围

借助数据驱动的洞察改善体验、运营效率和患者治疗效果

医疗运营和体验

优化整个医疗生态系统的流程、工作流和资源,改善护理、健康结果和护理体验。



提高运营效率

实现整个医疗保健生态系统运营流程的高效自动化。通过个性化通信和优质的集成化护理体验提高患者满意度。

流程、产能管理和成本

实现整个医疗保健生态系统中运营流程、工作流和资源的 AI 自动化,提高效率。通过应用 AI 预测和优化算法来简化运营。

需求和人员规划

通过预测哪些患者将利用服务,优化人员规划。直观的低代码/无代码界面可使床位管理员和潜在客户高效利用组织带宽。

患者护理和体验

通过一体化的共享平台有效整合来自不同健康和非健康数据源的数据,更好地了解患者需求并改善护理结果,提高患者满意度。

健康资料分析

利用 AI 和文本分析为审阅者提供结构化信息,提高准确性和效率。

联络中心分析

清楚了解常见主题和问题,提高客户满意度和净推荐值评分,并更快解决客户来电。

备受赞誉的 SAS 医疗保健财务解决方案

  • 加拿大成瘾与心理健康中心在患者入院后利用高级分析和 SDDH 预测哪些患者需要另类护理 (Alternative Levels of Care, ALC),确保将患者转移至适合的病房,为其他患者腾出床位。

  • 转化率

    Jan Yperman 医院借助 Blyott 和 SAS ® Viya ® 分析资产利用率,优化产品库存管理、采购和维护,将库存管理成本效益提高 10 倍。此外,他们还跟踪分析患者流量,发现并改进流程中的不足。

  • Optum Serve 使用 SAS Viya、 SAS Visual Analytics 和 SAS Visual Text Analytics 自动审查退役军人病历,提取相关信息,提高审查效率,减少前期所需时间。

  • 肾移植通常是肾衰竭患者的更佳治疗手段。随着肾移植需求的增加,剑桥大学医学部与 SAS 合作,利用 AI 和自动化技术评估肾脏活组织检查图像,提高效率、准确性和可靠性。

  • Siemens Healthineers 使用 SAS 与合作伙伴 Mayato 的预测服务和维护解决方案将系统停机时间缩短 36%。

    SAS Viya:医疗保健数据和 AI 平台

    快速准确地洞察健康状况,改善健康结果、控制成本、提高运营效率并打造健康社区,提升防病能力。


    医疗运营和体验解决方案推荐资源

    电子书

    数据驱动的医疗护理:互操作性如何改善结果、提升效率

    网络研讨会

    健康分析的实际应用

    网络研讨会

    预测患者爽约

    播客

    医疗互操作性和 AI 的实际应用


    医疗运营和体验解决方案引领者

    SAS 在 2024 年第一季度《Forrester Wave:实时交互管理》报告中被评为领导者。

    SAS 在 2024 年《Gartner® 数据科学与机器学习平台魔力象限报告中被评为领导者。

    SAS 在 2023 年第二季度《Forrester Wave:AI 决策平台》报告中被评为领导者。


    特色产品

    详细了解我们的产品如何实现数据处理、建模和流程自动化。

    • SAS Health 解决方案

      SAS Health 提供了一个端到端的企业级分析和数据自动化解决方案,可简化健康数据管理并加速分析发现。

      • 企业级解决方案,通过端到端的健康数据整合、数据管理、自动化和分析功能提升互操作性。
      • 轻松获取符合行业标准的数据,并快速映射到基于 FHIR 的通用数据模型。
      • 整合健康和非健康数据,提供针对性的商业解决方案。
      • 低代码/无代码环境,轻松探索数据、进行高级分析和部署模型。

      多渠道营销中心 | SAS Customer Intelligence 360

      利用现代化的多渠道营销中心,实时与客户个性化互动。

      • 个性化互动,适时发送适合的消息。
      • 基于云的软件即服务产品,高度灵活。
      • 通过洞察客户打造针对性的客户旅程,与客户建立牢固关系。
      • 通过自有数字应用程序提供信息。
    • 基于 Azure 的 SAS for Transforming Health Outcomes

      借助 AI 驱动的预测分析提高临床和运营洞察力。

      • 利用分析洞察预测需求并优化运营。
      • 借助数据驱动的深入洞察提高每个患者触点的相关性。
      • 通过妥善治理的安全云基础架构提高效率并提升分析价值。
      • 在临床和运营团队中轻松推广数据驱动的洞察。

      SAS 物联网分析

      基于传感器的可扩展数据模型和直观的可视化界面,使各类用户都能轻松将数据转化为情报,简化 ETL 任务。