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Ibm, il software predittivo sposa il settore sanitario

La soluzione consente agli operatori di analizzare informazioni cliniche da grandi quantità di dati di pazienti. L’obiettivo è ridurre la percentuale di ricoveri ripetuti e delle ri-ospedalizzazioni

02 Nov 2011

Ibm ha presentato un nuovo software per il settore sanitario, per
aiutare enti e operatori a migliorare l’assistenza ai pazienti e
a ridurre i costi. La nuova offerta software utilizza la content
analytics in modo simile alla tecnologia presente nel supercomputer
Watson di Ibm.

Seton Healthcare Family è il primo cliente ad adottare e
utilizzare la tecnologia, denominata Ibm Content and Predictive
Analytics for Healthcare. Questa soluzione consentirà alle
organizzazioni sanitarie di estrarre informazioni cliniche
pertinenti da grandi quantità di dati sui pazienti, per analizzare
meglio il passato, comprendere il presente e predire gli esiti
futuri.

Associando la tecnologia Watson di Ibm a offerte di soluzioni del
settore, Seton intende focalizzare la nuova soluzione di content
and predictive analytics per comprendere le cause delle
ri-ospedalizzazioni e per ridurre i ricoveri ripetuti
evitabili.
Secondo il New England Journal of Medicine, un paziente su cinque
è soggetto a una ri-ospedalizzazione evitabile, il che rappresenta
17,4 miliardi di dollari dell’attuale budget Medicare di 102,6
miliardi.

A partire dal 2012, gli ospedali saranno penalizzati per gli
elevati tassi di riospedalizzazione, con la riduzione dei pagamenti
effettuati da Medicare sulla base delle dimissioni
dall’ospedale.

"Ibm Content and Predictive Analytics for Healthcare utilizza
lo stesso tipo di elaborazione del linguaggio naturale di Ibm
Watson, permettendoci di sfruttare le informazioni non strutturate
in modi in precedenza impossibili – dice Charles J. Barnett, Fache,
President/Chief Executive Officer, Seton Healthcare Family – Con
questa soluzione possiamo accedere a una vista integrata dei dati
clinici e operativi pertinenti, per un processo decisionale più
informato. Ad esempio, prevedendo i candidati di una possibile
riospedalizzazione, possiamo ridurre i ricoveri ripetuti onerosi ed
evitabili, ridurre i tassi di mortalità e in definitiva migliorare
la qualità della vita per i nostri pazienti".