EVIS delivers services to transform your data to information.

Net als in veel andere gebieden heeft ook de gezondheidszorg te maken met grote hoeveelheden aan data. Helaas leidt data niet automatisch tot informatie. Wat nog vervelender is, is dat het slechts opslaan van de data, bijvoorbeeld om wettelijke redenen, de situatie alleen maar verergert, aangezien u er geen direct voordeel mee kunt behalen. Vandaar dat wij voorstellen om de data voor u te laten werken, zodat uw niveau van zorg verbeterd wordt.

Of u nu een ziekenhuis, verzekeringsmaatschappij, een medisch onderzoeker of een patiënt bent, wij hebben allemaal een belang dat de processen geoptimaliseerd worden: Een ziekenhuis wil de kosten minimaliseren zonder de kwaliteit te vermiinderen Een verzekeringsmaatschappij wil gezonde cliënten die snel beter worden. Een medisch onderzoeker wil grote hoeveelheden data analyseren en daar snel de onbekende relaties uit extraheren En een patiënt wil zo min mogelijk met ziekenhuizen en verzekeringsmaatschappijen te maken hebben.

Het analyseren van grote hoeveelheden data is niet iets wat men licht moet nemen. Bedrijven die 'out-of-the-box' oplossingen aanbieden klinken verleidend, maar leiden vaak niet tot het gewenste resultaat (zie bv.K.K. Hirji, IBM Canada Ltd., 'A proposed Process for performing Data Mining projects', Ch.5. in "Managing Data Mining Technologies in Organizations"). Ook uw personeel dat men nodig heeft om data afdoende op te slaan en te beheren is vaak niet voldoende opgeleid om dezelfde data voor u te analyseren, vergelijjkbaar met een verpleegster die geen operaties doet.

Hoe kunnen wij u helpen?

EVIS is toegewijd om zoveel mogelijk uit uw data te halen - wij kunnen u bijvoorbeeld assisteren bij het:

• Berekenen van kengetallen (performance indicators) die aangeven hoe goed uw organisatie het doet
• Bepalen van het efficiënste ziekenhuis voor uw kwaal, daarbij uw spoedig herstel combineren met de meest kosten-effectieve oplossing
• Door genotype informatie te combineren met omgevingsfactoren en medische voorgeschiedenis om hoge risicogroepen vast te stellen en hieraan speciale aandacht te geven (z.d.d. men in een vroeg stadium een kwaal onderkent)
• Door de kwaliteit van de zorg te analyseren en te koppelen aan de oorzaken van het overlijden van patiënten
• Door losstaande data sets te combineren voor kennismanagement (zoals een dashboard)
• Vaststellen va fraudulent gedrag door het te vergelijken met het normale processtroom.

Indien u meer wilt nemen, neem a.u.b. contact met ons op.