Esta es una traducción automática. Para ver el texto original en inglés
haga clic aquí
#Tendencias de productos
{{{sourceTextContent.title}}}
LeanTaaS lanza una nueva solución basada en la nube, iQueue, para camas de hospitalización
{{{sourceTextContent.subTitle}}}
El innovador de software LeanTaaS ha anunciado el lanzamiento de su nueva solución basada en la nube, iQueue for Inpatient Beds, para ayudar a los sistemas de salud a aumentar el rendimiento de las camas.
{{{sourceTextContent.description}}}
La empresa aumenta el acceso de los pacientes y transforma el rendimiento operativo de más de 300 hospitales.
Los sistemas de salud pueden utilizar la cola de espera de las camas de los pacientes hospitalizados para impulsar las decisiones diarias de gestión de la capacidad de los pacientes hospitalizados a todos los niveles, desde una única fuente de verdad centrada en las operaciones, hasta las predicciones de altas e ingresos para cada unidad.
LeanTaaS ha desarrollado la solución para combatir los problemas clave a los que se enfrentan los hospitales, incluida la mala visibilidad de la capacidad de camas existente y futura.
Otras cuestiones son la toma de decisiones reactiva, la falta de flujo de trabajo digital de extremo a extremo y la demanda variable que se satisface con una oferta limitada.
El fundador y director general de LeanTaaS, Mohan Giridharadas, dijo: "Las prácticas de manejo de camas de hospitalización son tradicionalmente de trabajo intensivo, lo que lleva a errores y a un exceso de tiempo para reportar los números.
"Nos complace ofrecer a los líderes de la capacidad una solución que reduce drásticamente la cantidad de tiempo que se dedica a recopilar, buscar y reportar datos manualmente, permitiendo más tiempo para optimizar la atención al paciente y reduciendo el agotamiento del médico"
la cola de espera para camas de hospitalización puede hacer aflorar los cuellos de botella de admisión aprovechando los modelos de predicción de admisión y alta en tiempo real basados en el aprendizaje automático y en la inteligencia artificial.
Además, capta las complejidades y características únicas de cada una de las unidades hospitalarias individuales para mejorar la precisión de la predicción.
La Universidad de Colorado Health (UCHealth) desplegó la solución para mejorar sus prácticas diarias de rendimiento.
El director de Gestión de Capacidades y Representantes de Pacientes de UCHealth, Jamie Nordhagen, dijo: "La herramienta también ha sido fundamental para navegar el censo de Covid y el flujo de pacientes a través de nuestro sistema de diferentes maneras."
