ZPS hat eine strukturierte und kollaborative Methodik angewandt, um die prädiktive Modellierungslösung zu entwerfen und umzusetzen:

Umfassende Datenbewertung:

1. • Führte eine detaillierte Analyse der EHR-Systeme des Kunden durch und identifizierte wichtige Datenquellen wie Patientenhistorien, Laborergebnisse, Verschreibungen und Demografien.
   • Behandelte Datenqualitätsprobleme durch Bereinigung, Normalisierung und Strukturierung, um genaue Vorhersageergebnisse zu gewährleisten.

Entwicklung von prädiktiven Modellen:

1. • Nutze fortschrittliche ML-Algorithmen, um Modelle zu erstellen, die Muster erkennen und Gesundheitsrisiken wie chronische Erkrankungen, Krankenhauseinweisungen und Nichteinhaltung von Medikamenten vorhersagen können.
   • Verwendete Feature Engineering, um Risikofaktoren wie Alter, Komorbiditäten und jüngste medizinische Ereignisse zu priorisieren.

KI-Integration mit EHR-Systemen:

1. • Integrierte prädiktive Modelle in das EHR-System des Kunden, sodass Klinikpersonal in Echtzeit auf Erkenntnisse zugreifen kann.
   • Entwickelte ein benutzerfreundliches Dashboard für medizinisches Fachpersonal, um Patienten-Risikowerte und empfohlene Interventionen zu visualisieren.

Sicherstellung von Compliance und Sicherheit:

1. • Implementierte robuste Datenverschlüsselung und Zugriffskontrollen, um die Einhaltung der HIPAA-Vorschriften zu gewährleisten.
   • Validierte das System regelmäßig, um Datenintegrität und Modellgenauigkeit aufrechtzuerhalten.

Schulung und Unterstützung des Personals:

1. • Bot praxisnahe Schulungen für klinische Teams an, um KI-generierte Erkenntnisse effektiv zu interpretieren.
   • Bietet fortlaufende Unterstützung, um eine optimale Nutzung der prädiktiven Modellierungslösung sicherzustellen.