Skip to content
Use the search to find information about InterSystems products and solutions, career opportunities, and more.

Een revolutie in het beheer van ziekenhuisafspraken met AI

Een revolutie in het beheer van ziekenhuisafspraken met AI

Gemiste medische afspraken zijn een wijdverbreid en kostbaar probleem voor zorgverleners. Gemiste afspraken hebben invloed op het interne tijdbeheer, optimale patiëntenzorg en vaak ook op het resultaat.

Voorspelling en proactiviteit

Kunstmatige intelligentie (AI) verandert de manier waarop ziekenhuizen afspraken beheren radicaal en verlaagt effectief de afwezigheidspercentages. Met behulp van geavanceerde algoritmen kan AI potentiële afwezigheden voorspellen door verschillende factoren te analyseren die van invloed zijn op de waarschijnlijkheid dat een patiënt zijn afspraak mist. Dit voorspellende vermogen stelt ziekenhuizen in staat om proactief contact op te nemen met deze patiënten om ze aan hun afspraken te herinneren.

Verbeterde productiviteit en kwaliteit van zorg

Wanneer het systeem een hoge waarschijnlijkheid van afwezigheid detecteert, waarschuwt het zorgpersoneel, dat vervolgens de nodige maatregelen kan nemen, zoals het overboeken van slots of het bieden van extra hulp aan de patiënt. Deze proactieve aanpak verlaagt niet alleen het verzuimpercentage, maar verbetert ook de productiviteit en de kwaliteit van de zorg die de instelling biedt.

Financiële en operationele impact

De voordelen van het gebruik van AI om afwezigheden te voorspellen zijn talrijk voor zorgverleners: het verminderen van onnodige kosten, het verminderen van administratieve lasten, het beter toewijzen van middelen, het verbeteren van de productiviteit en het verkorten van wachttijden voor patiënten. Daarnaast zorgt het voor tijdige behandeling en vermindert het het risico op verslechtering van de gezondheid als gevolg van gemiste afspraken.

 
Download onze brochure als u wilt weten hoe AI een revolutie teweeg kan brengen in het afsprakenbeheer in uw instelling..

 
Download de brochure

Andere Berichten Die Je Misschien Leuk Vindt.

26 jun 2025
Dankzij een robuuste infrastructuur heeft GHdC in het kader van het OSIRIS-project een AI-pijplijn opgezet om primaire refractaire toestanden bij patiënten met agressieve lymfomen op te sporen.
24 jun 2025
Nuttige gegevens zijn gegevens die circuleren. En dat is precies wat GHdC doet met zijn interoperabele strategie die is opgebouwd rond FHIR, met de steun van de FOD Volksgezondheid.
19 jun 2025
Gegevens unificeren betekent klinische samenhang op grote schaal creëren. GHdC heeft deze strategische keuze gemaakt door twee projecten – OSIRIS en QualiFHIR – onder te brengen in een gecentraliseerde FHIR-infrastructuur, gebouwd op InterSystems IRIS for Health.
17 jun 2025
Om zijn transformatie naar een data-gedreven ziekenhuis te starten, heeft het Grand Hôpital de Charleroi (GHdC) een FHIR-omgeving uitgerold op basis van InterSystems IRIS for Health.
13 jun 2025
Het Grand Hôpital de Charleroi structureert zijn gegevens en benut het potentieel van AI met InterSystems.
28 jan 2025
The OMOP CDM is designed to help researchers do many types of observational research. It is used by a lot of researchers, data analysts, and healthcare organizations.
21 jan 2025
Our Workshop focused on bridging the gap between two prominent healthcare data frameworks: the OMOP Common Data Model (CDM) and the HL7 FHIR standard.
14 jan 2025
The healthcare industry is undergoing a digital transformation that is both complex and critical. One of the most significant challenges is the standardization of data models.
07 jan 2025
Welcome to the Managing Scattered Health Data with OMOP blog series, in which we will explore the role of OMOP, its data model, implementation challenges, and the solutions offered by InterSystems.
19 nov 2024
De medische geschiedenis van een persoon bepaalt in grote mate welke behandelingen voor hem of haar de meest ideale zijn wanneer een nieuwe kwaal of ziekte zich aandient.