Use case
Analytique de santé des populations et reporting qualité
Hydra Connect unifie données cliniques, demandes, laboratoire et SDOH en insights fiables. Identifiez les patients à haut risque, automatisez le reporting qualité et pilotez des décisions proactives grâce à des données harmonisées et prêtes pour l’analytique, au service de meilleurs résultats et de la performance en valeur.
Le défi
La fragmentation des données empêche souvent d’agréger et d’analyser les informations pour des insights populationnels et des mesures qualité. Lorsque données cliniques, demandes, laboratoire et SDOH vivent en silos — avec identifiants et vocabulaires différents — il est impossible d’obtenir une vue longitudinale fiable des patients et des populations.
Des indicateurs tardifs, incohérents et peu fiables ont de lourdes conséquences pour régulateurs et responsables hospitaliers. Sans données harmonisées et prêtes pour l’analytique, ni logique de mesure constante, les équipes ne peuvent pas calculer avec confiance les métriques HEDIS/CMS, détecter à temps les écarts de soins ou allouer les ressources efficacement.
La solution
TietAI génère des statistiques populationnelles fiables de bout en bout : l’agrégation multisource consolide données cliniques, demandes, laboratoire et SDOH en profils patients unifiés et table populationnelle cohérente. Le moteur de stratification des risques piloté par l’IA identifie les patients à haut risque et anticipe les issues de santé pour permettre une gestion proactive.
Agrégation de données multisource
Combinez données cliniques, demandes, laboratoire et déterminants sociaux de santé (SDOH) depuis plusieurs sources en profils patients unifiés.
Moteur de stratification des risques
Scoring piloté par l’IA pour identifier les patients à haut risque et prédire les issues potentielles.
Reporting qualité automatisé
Générez les rapports HEDIS, CMS Star Ratings et autres indicateurs, avec des mises à jour en temps réel.
L'impact
Une vue unifiée et fiable entre les mains des planificateurs transforme une vision partielle et biaisée en image complète des populations. Les équipes cliniques et opérationnelles suivent les mesures qualité en temps réel, identifient les écarts avant escalade et ciblent les interventions là où elles comptent le plus.