85.000 US-Dollar
Einsparungen pro Jahr4
Bis zu 8.700 US-Dollar
gespart
Bis zu 17 %
di aumento delle procedure mehr Behandlungen
Ein Radiologie-Arbeitsbereich – mehr als nur ein PACS
Ein Partner und eine Lösung zur Vereinheitlichung radiologischer Arbeitsabläufe
Radiology workspace, mehr als nur ein PACS
Nutzen Sie das Potenzial von Daten, um Ihre betriebliche Effizienz zu erhöhen
Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Gesundheitsversorgung: Sie unterstützen klinische Entscheidungen und ermöglichen eine Steigerung der betrieblichen Effizienz. Etwas mehr als die Hälfte (51 %) der Führungskräfte im Gesundheitswesen ist der Ansicht, dass Datensilos sie an der effektiven Nutzung von Daten hindern. 20 % beschreiben zudem Schwierigkeiten beim Management großer Datenvolumen und 19 % haben Probleme mit der Datenerfassung.1
Betriebliche Effizienz über die medizinische Einrichtung hinweg
Für das Management komplexer Radiologie-Workflows zur Effizienzsteigerung braucht man einen Partner, der PACS, klinische Bildgebung und Berichterstellung in eine unternehmensweite Infrastruktur integrieren kann. So lässt sich die Produktivität durch rationalisierte Prozesse verbessern.
Sicherer Highspeed-Remote-Zugriff auf Ihr PACS für diagnostische Befundung, integrierte Berichterstellung und KI-gestützte Koordination von Arbeitsabläufen.
Nahtloser und sicherer gemeinsamer Informationsaustausch innerhalb des Krankenhausnetzwerkes für einen klaren Überblick über die Versorgung jeder Patientin und jedes Patienten.
Vom Workflow-Management über das klinische Repository bis hin zu Diagnostik, gemeinsamer Nutzung von Aufnahmen und vielem mehr.
Zusammenarbeit von praktisch jedem Ort aus – ohne Kompromisse hinsichtlich Wirtschaftlichkeit und Patientenversorgung
Entfalten Sie das Erfolgspotenzial Ihres Radiologie-Teams
Mit schnellerem Zugriff auf medizinische Untersuchungen und weniger Bedarf an Hardware vor Ort sowie reduzierten IT-Managementkosten durch den Wechsel zu einer gesicherten, in der Cloud gehosteten Speicherplattform.
Befundung und Berichterstellung vereinheitlichen
Eine nahtlose KI-gestützte Applikation für leistungsstarke Bildverarbeitung und vereinfachte klinische Arbeitsabläufe.
Radiologie-Workflow in Aktion
85.000 US-Dollar Einsparungen pro Jahr4 Intelligente Algorithmen des Moduls zur Arbeitsablauf-Vorhersage ermöglichen Datenvorverarbeitung mit 90 % Spezifität3, 5 Stunden Zeiteinsparung pro Woche und 85.000 US-Dollar Einsparungen pro Jahr4.
Bis zu 8.700 US-Dollar gespart pro HCC-Patient durch Einsatz von qEASL, einer neuartigen Analyse von 3D-MRT/CT, die den Zeitbedarf für die Beurteilung der Wirksamkeit von TACE verkürzt und unwirksame Behandlungen reduziert5
Bis zu 17 % mehr Behandlungen ohne zusätzlichen Ressourcenaufwand in der Praxis6
„Die Rückmeldungen zur Verbesserung der Versorgungseffizienz durch die Plattform sind positiv. Klinikteams sind daran interessiert, die Prozesse der Versorgungsbereitstellung und die Patientenerfahrungen zu verbessern sowie KI und maschinelles Lernen zur Unterstützung der Diagnose in der Radiologie einzusetzen.“
Dr. Sanji de Silva
Vice President of Clinical Engagement and Informatics
Abu Dhabi Health Data Services (Malaffi)
Abu Dhabi, Vereinigte Arabische Emirate
"Als IT-Leiter kann ich sagen, dass eine Cloud-Lösung meinen Teams viele Kopfschmerzen erspart.“
Marco Venditti
Leiter IT Operations
Universitätsklinik Campus Bio-Medico
Rom
Fußnoten
[1] Future Health Index 2022: philips-future-health-index-2022-report-healthcare-hits-reset-global.pdf [2] 1 Neitzel E, van Sonnenberg E, Markovich D, Parris D, Tarrant J, Casola G, Mamlouk MD, Simeone JF, The New Normal or a Return to Normal: Nationwide Remote Radiology Reading Practices after Two Years of the COVID-19 Pandemic Journal of the American College of Radiology (2023), doi: doi.org/10.1016/j.jacr.2023.04.014 [3] CAD functionality of Riverain Technologies. ShihChung et al. AJR 2018; 210:480-488. [4] Specktor B. Preprocessing prediction of advanced algorithms for medical imaging, J Digit Imaging 31:42-50, 2018 – Specificity results related to the heart segmentation and bone removal prediction performance as a function of number of positive training examples [5] Cost-effectiveness of Imaging Tumor Response criteria in Hepatocellular Cancer after Transarterial Chemoembolization, Journal of American College of Radiology, www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S154614402031396X [6] Die Ergebnisse gelten spezifisch für die Einrichtung AU Health in den USA (Teil von Banner Health), wo sie ermittelt wurden, und entsprechen möglicherweise nicht den an anderen Einrichtungen möglichen Ergebnissen.
Rechtshinweis
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