Delphir

Die Herausforderungen:

Ein führendes Krankenhaus in den Niederlanden stand vor großen Herausforderungen bei der Bereitstellung einer personalisierten Patientenversorgung, was sich direkt auf die Behandlungsergebnisse auswirkte und die Gesamtbetriebskosten erhöhte. Die Gesundheitseinrichtung hatte mit fragmentierten Datensystemen zu kämpfen, was zu Ineffizienzen im Patientenmanagement führte und die Fähigkeit beeinträchtigte, zeitnahe, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus fehlte dem Krankenhaus eine kohärente digitale Infrastruktur zur Rationalisierung der klinischen Arbeitsabläufe, was diese Probleme weiter verschärfte.

Das Krankenhaus erkannte die Notwendigkeit, seine Prozesse zu optimieren und die Behandlungsergebnisse zu verbessern, und suchte nach einer umfassenden Lösung, die nicht nur seine Prognosefähigkeiten verbessern, sondern sich auch an die bestehende Infrastruktur anpasst. Die wichtigsten Herausforderungen waren: Datensilos, ineffiziente klinische Arbeitsabläufe, hohe Betriebskosten, eingeschränkte Personalisierung der Behandlungspläne.

‍Unsere Lösung:

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben wir eng mit dem Krankenhaus zusammengearbeitet, um Delphyr zu entwickeln und zu implementieren, ein prädiktives Analysetool, das auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Das Projekt wurde in mehreren Schlüsselphasen durchgeführt:

1. Branding und Design:
- Wir haben eine benutzerfreundliche Oberfläche entworfen und entwickelt, bei der die Benutzerfreundlichkeit für medizinisches Fachpersonal im Vordergrund stand und gleichzeitig die Einhaltung von Industriestandards wie HIPAA gewährleistet wurde.

2. Software-Architektur:
- Eine robuste, auf Microservices basierende Architektur wurde so konzipiert, dass sie sich nahtlos in die bestehenden Systeme des Krankenhauses integrieren lässt und Skalierbarkeit und Flexibilität gewährleistet.
- Die Architektur nutzte Cloud-native Technologien und ermöglichte die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit, was entscheidend für die Generierung umsetzbarer Erkenntnisse aus Patientendaten ist.

3. Produkt-Roadmap und Aufbau von Funktionen:
- Wir haben eine detaillierte Produkt-Roadmap erstellt, die wichtige Funktionen wie Patientenüberwachung in Echtzeit, prädiktive Modellierung und Erstellung personalisierter Pflegepläne umreißt.
- Fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen wurden integriert, um Patientendaten zu analysieren, Ergebnisse vorherzusagen und maßgeschneiderte Interventionen vorzuschlagen, was die klinische Entscheidungsfindung erheblich verbessert.

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Die Wirkung:

Die Implementierung von Delphyr, einem prädiktiven Analysetool, hatte transformative Auswirkungen auf die Krankenhausdienstleistungen. Durch die Reduzierung der durchschnittlichen Verweildauer von Patienten um 10 bis 15% und die Senkung der Wiedereinweisungsraten um 20 bis 30% erzielte das Krankenhaus erhebliche betriebliche Einsparungen, die sich auf schätzungsweise 5-10 Millionen € pro Jahr belaufen. Verbesserte klinische Arbeitsabläufe erhöhten die Effizienz des Personals um 15 bis 20%, während personalisierte Behandlungspläne die Behandlungsergebnisse verbesserten und die Sterblichkeitsraten um bis zu 20% senkten. Darüber hinaus verkürzte die vorausschauende Planung die Wartezeiten der Patienten um 10 bis 20% und erhöhte die Zufriedenheitswerte um 20 bis 30% Zusammen rationalisierten diese Verbesserungen nicht nur die Arbeitsabläufe und optimierten die Ressourcenzuweisung, sondern erhöhten auch das Umsatzpotenzial um 1 bis 3 Millionen € pro Jahr, was den erheblichen Wert von Delphyr in der Gesundheitsversorgung unter Beweis stellt.