Proposer des solutions d’analyse en temps réel à un acteur de la santé, dans son application de gestion de l’obésité.

Le client fait évoluer le traitement de l’obésité en dotant les médecins d’outils technologiques, notamment des plateformes de soins virtuels qui intègrent la télésanté, l’aide à la décision clinique, la surveillance à distance des patients, des outils de formation en ligne et des approches de traitement médical personnalisées pour chaque patient.</ p>

Ils visent à créer une plate-forme qui comprend tous les outils et ressources nécessaires pour fournir des soins efficaces aux patients, virtuellement et en personne.

1 ) Établir des KPI efficaces pour l’évaluation de l’impact de l’application

L’organisation a rencontré des difficultés pour mettre en œuvre les bons indicateurs de performance clés (KPI) qui mesurent avec précision l’impact sur le poids corporel des patients, en comparant leur poids actuel aux mesures de base avant et après le traitement.

2) Intégration de données provenant de diverses sources 

Ils avaient besoin de pipelines de données robustes pour intégrer des données provenant de sources disparates, notamment Google Analytics, Salesforce et AthenaOne (dossier de santé électronique), afin de créer un ensemble de données cohérent permettant d’évaluer l’efficacité de l’application.

3) Rapports personnalisés pour les prestataires et les patients

Ils avaient besoin de rapports personnalisés pour les prestataires (médecins) et les patients afin d’évaluer l’efficacité de l’approche thérapeutique de l’application. Les prestataires avaient besoin de rapports présentant les progrès des patients et les résultats du traitement, tandis que les patients avaient besoin d’informations sur leur parcours de santé et les effets de leur traitement.

4 ) Analyse des biomarqueurs pour une évaluation complète de la santé

Effectuer efficacement une analyse des biomarqueurs afin d’évaluer les améliorations holistiques de la santé résultant du traitement de l’application. Cette analyse les aide à mieux comprendre les changements physiologiques au-delà de la perte de poids, améliorant ainsi l’évaluation des résultats globaux en matière de santé des patients.

1. Accessibilité améliorée aux données des patients (utilisation à 90 %)

Nous avons réussi à améliorer la visibilité des données des patients, avec 90 % des données des patients désormais accessibles et utilisées efficacement, ce qui permet une prise de décision éclairée et des soins améliorés aux patients.

2. 85 % de réduction du temps d’identification des données

La mise en œuvre du processus de qualité, d’analyse et de développement (QAD) a permis de réduire de 85 % le temps d’identification des données, de rationaliser les flux de travail de données et d’accélérer les informations.

3. Réduction significative des coûts du cloud

En optimisant le stockage des données, nous avons considérablement réduit les coûts du cloud, passant de 150 millions à 50 millions de lignes de données tout en conservant l’accessibilité des données et les capacités d’analyse.