PartheasFlow

Partheas start een POC-uitrol voor een analyse van processen voor patiënten flows met toepassing van machine learning. De toepassing bouwde in het verleden miljoenen historische gegevenselementen. Met behulp van verschillende analyse-assen over de verschillende disciplines stelt het ons niet alleen in staat om deze informatie te rapporteren. Misschien nog belangrijker is dat het ons ook toelaat om real-time kennis te leren en toe te passen. In de POC zijn de belangrijkste doelstellingen

• bepaalde algoritmen die informatie over wachttijden berekenen aanzienlijk verbeteren ;
• software in staat te stellen haar gedrag autonoom aan te passen naar steeds betere resultaten ;
• onze software in staat stellen een betere toekomstige prognose te maken van tijdsloten met hogere en lagere bezettingsgraad.

In een eerste fase willen we de bestaande applicatie en zijn traditionele algoritmen benchmarken met een nieuw AI-engine. Daarvoor heeft Partheas al een eerste voorstudie Q1 2020 afgerond. We zijn momenteel een nieuwe fase aan het opstarten.

Heeft uw ziekenhuis interesse om mee te doen? Vraag gerust meer informatie.

UPDATE April 2020: AI for smart hospitals. Partheas sluit zich aan bij een studie geleid door het Duitse Fraunhofer. Deze studie sluit onmiddellijk aan bij de doelen zoals boven bepaald, en wordt gedragen door een reeks van 4 Europese ziekenhuizen, research centers en industriële bedrijven.