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

Het aantal heropnames verminderen met AI: Onderzoek naar innovatieve oplossingen voor de gezondheidszorg

Het aantal heropnames verminderen met AI

In de wereld van de gezondheidszorg is het aantal ziekenhuisopnames een belangrijke indicator voor de kwaliteit van de zorg en de efficiëntie van gezondheidszorgsystemen. Niet alleen verhoogt een heropname de zorgkosten, maar het kan ook een teken zijn van slecht patiëntenmanagement tijdens de eerste ziekenhuisopname. Gelukkig biedt kunstmatige intelligentie (AI) veelbelovende oplossingen om deze uitdaging aan te gaan.

Risico's identificeren met behulp van AI

AI kan patronen en signalen identificeren in grote datasets die duiden op een hoog risico op heropname. Deze patronen worden vaak niet opgemerkt door ziekenhuispersoneel vanwege tijdgebrek of de complexiteit van de casus. Door AI te integreren kunnen ziekenhuizen vroegtijdige waarschuwingen ontvangen en tijdig interventies uitvoeren, waardoor de ondersteuning na ontslag wordt geoptimaliseerd.

Ondersteuning na ontslag optimaliseren

AI kan proactieve maatregelen aanbevelen, zoals thuisverpleging of monitoring op afstand, die niet alleen de resultaten voor de patiënt verbeteren, maar ook de financiële last van onnodige heropnames verminderen. Deze gerichte interventies maken een beter beheer van risicopatiënten mogelijk zodra ze het ziekenhuis verlaten.

Financiële en operationele voordelen

Door onnodige heropnames te voorkomen, helpt AI de toewijzing van ziekenhuismiddelen te optimaliseren en de kosten te verlagen. Daarnaast helpt AI-gegevensanalyse om financiële risico's te beperken door signalen van mogelijke heropnames te identificeren, waardoor zorgverleners proactieve maatregelen kunnen nemen tijdens het huidige ziekenhuisverblijf.

Integratie van beheerde AI-diensten

Het gebruik van beheerde AI-diensten biedt het voordeel van het integreren van AI in workflows zonder dat er aanzienlijke interne middelen of specialistische kennis nodig is. Dit verbetert niet alleen de kwaliteit van de zorg, maar ook de operationele efficiëntie en financiële duurzaamheid van zorginstellingen.

 
Concluderend kan worden gesteld dat AI een onmisbaar hulpmiddel aan het worden is voor ziekenhuizen die het aantal heropnames willen terugdringen. Het maakt een beter begrip van risico's mogelijk, een effectiever beheer van patiënten na ontslag en een aanzienlijke verlaging van de kosten. Wie deze technologieën verder wil onderzoeken, kan onze brochure downloaden voor meer informatie.

 
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.