2024年十大医疗数据分析解决方案提供商Top 10 Healthcare Analytics Solutions Providers - 2024

环球医讯 / AI与医疗健康来源:analytics.healthcaretechoutlook.com美国 - 英语2024-09-26 00:00:00 - 阅读时长4分钟 - 1619字
本文介绍了2024年十大医疗数据分析解决方案提供商,这些公司通过先进的技术推动医疗研究和临床护理的发展。
2024年医疗数据分析解决方案提供商AI临床护理数据安全患者健康数字化转型Analytics4MedicineArcadiaClarifyHealthSolutionsCorroHealthHealthCatalystHealthData&ManagementSolutionsIPCGlobalMerativeRadialogicaSpectraMedix
2024年十大医疗数据分析解决方案提供商

医疗数据分析正在通过改善协作、增强早期疾病检测和实现实时决策来改变医学研究和临床护理。医疗数据分析的未来由AI、实时分析和预测建模驱动。新兴技术如区块链增强了数据安全,而整合社会健康决定因素则提供了更深入的患者健康洞察。结合AI,医疗数据分析将推动未来的创新,帮助预测健康趋势、优化治疗并降低成本。对于正在进行数字化转型的医疗保健组织而言,连接和数据驱动的方法将是持续创新和运营的关键。

以下是2024年十大医疗数据分析解决方案提供商:

  1. Analytics4Medicine (A4M)

Analytics4Medicine (A4M) 是一家创新的AI公司,其在高血压 (HTN) 的管理和控制方面树立了新的标杆。该公司认识到当前高血压的定义、诊断、测量和管理存在不足。为此,他们先进的临床决策支持工具 (CDST) 确保了更少的药物使用、更好的医疗服务(17-75%),并为综合交付系统每年节省每名受控高血压患者的费用达1,920美元。

  1. Arcadia

Arcadia 通过其数据平台、分析工具和服务,赋能医疗保健提供者和支付方,推动明智的决策,提升患者结果,并简化运营。致力于变革医疗保健,Arcadia 致力于创建一个统一的健康生态系统,旨在为所有人提供更好的健康服务。

  1. Clarify Health Solutions

Clarify Health Solutions 提供了一个企业级分析平台,提供端到端的患者旅程智能。通过其 Atlas 平台生成的AI驱动预测,Clarify 赋能支付方、提供者和生命科学公司快速、精确地做出数据驱动的护理决策。

  1. CorroHealth

CorroHealth 提供医疗数据分析和技术驱动的解决方案,以提高医生、医院和健康计划的财务绩效。他们提供编码、文档、收入周期管理和合规服务,利用先进的AI和机器学习技术,提供量身定制、可扩展的解决方案,以改善结果。

  1. Health Catalyst

Health Catalyst 是一家为医疗保健组织提供数据和分析技术和咨询服务的供应商。致力于推动显著、可衡量的改进,Health Catalyst 赋能医疗保健提供者做出数据驱动的决策,从而提升患者护理、优化运营,并加速整体医疗保健转型。

  1. Health Data & Management Solutions

Health Data & Management Solutions 将复杂的健康数据转化为可操作的见解,服务于雇主、健康计划、提供者和经纪人。通过创新、灵活的解决方案,HDMS 帮助客户利用庞大的健康数据,推动更好的健康结果,并促进医疗保健交付和管理的变革性进步。

  1. IPC Global

IPC Global 是一支数据分析专家团队,提供咨询、咨询和管理服务,解决医疗数据分析和企业智能挑战。他们专长于商业智能、大数据分析和数据集成,使用 DataRobot、Qlik 和 AWS 等平台提供创新的医疗保健解决方案。

  1. Merative

Merative 与医疗和社会服务部门合作,包括提供者和政府。通过利用可信的医疗数据分析和专业知识,他们提升决策和绩效。他们的解决方案通过量身定制的数据驱动见解,改善健康计划和成员参与度,满足服务对象的需求。

  1. Radialogica

Radialogica 是一家专门从事放射肿瘤学的医疗数据分析公司。他们提供先进的软件和分析,以提高癌症护理质量。Radialogica 专注于质量和价值,旨在减轻癌症治疗和生存的物理和经济负担。

  1. SpectraMedix

SpectraMedix 将临床数据转化为可操作的见解,以推动医疗保健的质量改进和财务结果。通过与组织合作,他们的定制分析解决方案加速质量倡议,增加收入,并最大化 CMS 计划激励,利用实时和回顾性数据提高性能和结果。


(全文结束)

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