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

Klinische operaties optimaliseren met AI

Klinische operaties optimaliseren met AI

Operaties zijn een duur gebied in klinieken en hebben daarom een aanzienlijke invloed op de winstgevendheid. Het is dus geen verrassing dat ziekenhuizen op zoek zijn naar manieren om de efficiëntie van operatiekamers te verhogen en uiteindelijk ook de bezettingsgraad.

Inleiding tot AI-voorspelling

Kunstmatige intelligentie (AI) brengt een revolutie teweeg in de planning van operaties in klinieken door de duur van chirurgische procedures te voorspellen. Door grote hoeveelheden historische gegevens te analyseren, identificeert AI patronen en kritische variabelen die de duur van operaties beïnvloeden. Deze aanpak maakt een nauwkeurigere planning en een geoptimaliseerd gebruik van medische middelen mogelijk.

Invloedsfactoren en verbeterde nauwkeurigheid

Factoren waar AI rekening mee houdt zijn onder andere demografische gegevens van de patiënt, co-morbiditeit, diagnosecodes, het type operatie en de ervaring van het chirurgisch team. Dankzij deze diepgaande analyse kunnen klinieken wachttijden verkorten en de kwaliteit van de zorg verbeteren, terwijl de efficiëntie van interne processen wordt geoptimaliseerd.

Invloed op het beheer van medische middelen

Door AI te gebruiken om de duur van operaties te voorspellen, kunnen medische middelen beter worden toegewezen, waardoor de operationele kosten dalen en de tevredenheid van patiënten en medisch personeel toeneemt. Deze technologie zorgt er ook voor dat patiënten tijdig zorg van goede kwaliteit ontvangen, wat bijdraagt aan betere gezondheidsresultaten.

 
Download onze brochure voor meer informatie over hoe AI het operatiebeheer in uw kliniek kan transformeren.

 
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.