手术室里的医生

利用公共卫生和政府医疗分析解决方案打造健康社区,提升防病能力

公共卫生和政府医疗分析解决方案

实现数据和 AI 平台现代化,帮助公共卫生机构更好地量化社区的公共卫生需求,评估人口健康计划的效果,有效避免公共卫生危机,管控成本并发现和解决不平等现象。



了解我们的公共卫生和政府医疗保健解决方案

采用统一、共享的平台并使用数据驱动的洞察力就政策、卫生权益、规划评估、 case management 、疾病监测和成本控制做出明智的决策。

数据驱动的决策和项目评估

通过数据源的聚合视图改善人口健康和质量这些数据源提供有关资源、利用情况和个人的准确综合视图。 以较少的编码提供灵活的假定方案分析监管政策变化、计量经济学和财政影响。

健康权益

确定确定健康差异的准确模型包括利用健康的社会行列。 通过高级分析和建模优化差异与包容策略。

实时case management

从针对免疫、重要记录、慢性病和传染病的端到端疾病管理系统中受益。 说明注入 下钻功能单个人、地点或事件。

动态疾病监测和报告

更快地预测并可视化趋势和对人类健康的威胁包括水质报告和慢性病园艺等等。 预测周期性或新出现的疾病的趋势以便更好地做出反应和资源管理。

药物滥用障碍和阿片类药物危机

确定高风险人群并为您的社区制定有效的应对解决方案。

公共卫生现代化

通过数据驱动的决策挽救生命、改善成果并控制成本。

SAS 如何提供屡获殊荣的公共卫生和政府健康分析解决方案

  • 洛杉矶县卫生局使用用户界面友好的仪表板和分析技术来改善运营和财务决策。

  • 公共卫生研究人员使用 SAS 分析美国国立卫生研究院的“我们所有人”研究计划的庞大且各种不同的数据集该数据集是世界上多样化的生物医学数据集之一。

  • 比利时的 FPS 公共卫生部门可以预测感染率、医院病床的占用情况并为关键利益干系人提供医院容量监控信息。

  • 德克萨斯州卫生局利用用户界面友好的公共卫生仪表板跟踪全州的流行性旅游数据。 该解决方案将多个疫情监测源统一到一个可视化平台中从而改善疫情跟踪和响应。

    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。


    公共卫生和政府健康分析解决方案推荐资源

    电子书

    公共卫生的未来建立更有韧性的基础设施以改善健康成果

    播客

    利用人口健康分析实现公共卫生现代化

    白皮书

    健康之路数据和分析如何为改善所有人的福祉做出贡献

    解决方案简介

    重塑公共卫生


    SAS 是公共卫生和政府健康分析解决方案的领导者

    SAS is a Leader in The Forrester Wave: Real-Time Interaction Management, Q1 2024.

    SAS is a Leader in the 2024 Gartner® Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning.

    SAS is a strong Leader in the inaugural report Forrester Wave: AI Decisioning Platforms, Q2 2023.


    特色产品

    详细了解我们用于数据可视化、数据自动化、数据管理和 AI 的一流产品从而满足政府和公共卫生需求。

    • SAS 健康解决方案

      SAS Health 通过提供用于分析和数据自动化的端到端企业解决方案来简化健康数据管理并加速分析发现。

      • 采用企业解决方案通过健康数据集成、数据管理、自动化和分析端到端功能提高互操作性。
      • 在更短的时间内轻松地从行业标准中获取数据并映射到基于 FHIR 的通用数据模型。
      • 结合健康和非健康数据制定行业特定的业务解决方案。
      • 部署用于数据探索、高级分析和模型部署的低代码/无代码环境。

      SAS 医疗保健支付完整性

      在索赔过程的每个阶段从各个角度检测、预防和托管支付完整性问题以在支付索赔之前停止不当支付。

      • 用于确保医疗保健支付完整性的集成解决方案具有用于欺诈检测、警报管理和案件处理的组件。
      • 减少误报并提高效率。
      • 建立社交网络并全面了解欺诈风险和差异。
      • 医疗保健特定欺诈、浪费和滥用 (FWA) 数据模型可整合来自各种数据源的数据。
    • SAS 转变健康成果 I 由 Azure 提供支持

      通过AI驱动的预测分析提高临床和运营洞察力。

      • 使用洞察来预测需求并进行攻击优化。
      • 通过数据驱动的主动洞察提高每个患者接触点的相关性。
      • 通过安全、受治理的云基础架构提高效率并增加分析的价值。
      • 扩大数据驱动洞察在临床和运营团队中的使用。