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08/07/2017Descrição Detalhada:
Através de Inteligência Artificial nós conectamos os dados dos pacientes, os resultados de exames, os dados vitais, os dados de medicamentos da farmácia, a equipe assistencial (enfermeiros), médicos e gestores, encurtando o tempo de ação e apoiando uma melhor tomada de decisão, capacitando o expertise humano na área da saúde. O #LauraBot constrói uma base de dados integrada, analisando vastas quantidades de dados complexos, ambíguos e desconectados, definindo padrões e frequências para construir uma base de aprendizado através de Machine Lerning, cujo conhecimento é calibrado por questionar especialistas, para melhorar a aprendizagem. Este conhecimento é usado então para detectar padrões e determinar com um alto grau de confiabilidade as chances de um resultado positivo para um evento de risco acontecer. Ao observar o comportamento desses dados, o #LauraBot constrói um mapa de risco de cada paciente para prever uma possível condição de deterioração do seu quadro clinico, com base nos resultados de seus exames.
Como funciona?
O algoritmo é complicado, mas a implantação e utilização é extremamente simples pois, nada é instalado nos servidores do hospital. Criamos uma interface integradora e exclusiva de nosso produto com layout aberto para trabalhar com os dados gravados em qualquer sistema de hospitais e laboratórios. O #LauraBot é um conjunto de 265 microserviços/softwares com inteligência artificial cujo foco é acelerar a capacidade humana em ler diferentes informações, categorizando e apresentando os dados necessários para a tomada de uma decisão em tempo real. Através de Data Mining o #LauraBot expande a capacidade de utilização dos instrumentos existentes no hospital, acessando sistemas, máquinas de laboratório e os dados farmácia hospitalar via IOT (Internet of Things). Nós mineramos os dados brutos como os registros dos pacientes armazenados em qualquer sistema (mesmo o mais simples arquivo de texto); isolando dados defeituoso ou inconsistente, detectar padrões e frequências para gerar informações consistentes e relevantes para suporte à decisão.
Os resultados obtidos até agora foram:
➢ Redução de 4 horas para 40 minutos do tempo médio assistencial;
➢ redução de 9 horas para 4 horas do tempo de evolução médica;
➢ melhora de 17% na percepção geral da SEPSE;
➢ redução de 13% dos índices de SEPSE;
➢ redução de 7% nas mortes por SEPSE.