Valoriser vos données de santé en toute sécurité

Quelques exemples de cas d'usage

La liste des cas d'usage présentée ci-après est non-exhaustive. Elle vient illustrer les possibilités offertes par l'offre WL Data Suite Santé.

Les établissements
de santé

Les laboratoires pharmaceutiques

Les mutuelles

Les grandes institutions du monde de la santé

Optimisation des protocoles de soins 

 

Appui à la réalisation des diagnostics
Analyse de l'anamnèse
Détection de pathologies à partir d'examens médicaux

 

Appui au choix d'un protocole de soins
Recommandation de protocoles de soins
Pharmacovigilance et surveillance des effets secondaires

 

Optimisation de l'observance des traitements
Suivi de l'observance
Identification des patients à risque de non observance
Recommandation d'actions favorisant l'observance

 

Prévention secondaire et tertiaire
Identification des personnes à risques
recommandation d'actions préventives

 

Appui à la recherche
Identification de patients pour essais cliniques
Etude observationnelle

Appui au pilotage médico-économique

Identification de tendances territoriales de santé publique

Identification de l'offre de soins sur un territoire

 

Appui à l'évaluation d'expérimentations

Optimisation des traitements

Suivi des traitements
Pharmacovigilance et surveillance des effets secondaires
Analyse de l'efficacité médicale par indication

 

Appui à la recherche
Identification de patients pour essais cliniques
Etude observationnelle
Appui à l'obtention d'AMM

Optimisation des coûts de remboursement

 

Prévention primaire, secondaire et tertiaire
Identification des personnes à risques
Recommandation d'actions préventives

 

Création de modèles de remboursement personnalisé
Etudes observationnelles
Identification des facteurs d'efficience d'un traitement
Personnalisation du remboursement

 

Optimisation de l'observance des traitements
Suivi de l'observance
Identification des patients à risque de non observance
Recommandation d'actions favorisant l'observance

Optimisation des coûts de remboursement

 

Prévention primaire, secondaire et tertiaire
Identification des personnes à risques
Recommandation d'actions préventives

 

Création de modèles de remboursement personnalisé
Etudes observationnelles
Identification des facteurs d'efficience d'un traitement
Personnalisation du remboursement

 

Optimisation de l'observance des traitements
Suivi de l'observance
Identification des patients à risque de non observance
Recommandation d'actions favorisant l'observance

 

Lutte contre la fraude aux remboursements 
Des médicaments
Des lunettes
Des actes de PS
Des transports sanitaires

Fidélisation des adhérents

 

Lutte contre l'attrition des adhérents
Identification des adhérents à risque
Recommandation d'actions préventives

 

Optimisation des interactions avec les adhérents
Catégorisation des messages entrants
Segmentation des conversations
Industrialisation du traitement des dialogues

Appui à la mise en oeuvre de la politique de santé

Identification de tendances territoriales de santé publique

Identification de l'offre de soins sur un territoire

 

Appui à l'évaluation d'expérimentations

 

Appui à l'avènement de nouveaux modèles de paiement
Segmentation des patients
Identification des parcours/épisode de soins pertinents
Identification de modèle pertinents pour la téléassistance

Optimisation des coûts de remboursement

 

Prévention primaire, secondaire et tertiaire
Identification des personnes à risques
Recommandation d'actions préventives

 

Création de modèles de remboursement personnalisé
Etudes observationnelles
Identification des facteurs d'efficience d'un traitement
Personnalisation du remboursement

 

Optimisation de l'observance des traitements
Suivi de l'observance
Identification des patients à risque de non observance
Recommandation d'actions favorisant l'observance

 

Lutte contre la fraude aux remboursements 
Des médicaments
Des lunettes
Des actes de PS
Des transports sanitaires

Nos actualités

décembre 2020 - Actualité

Notre IA détecte des maladies thoraciques

Dans la continuité des fonctionnalités proposées par notre offre WL Imagerie Partagée, notre R&D a voulu démontrer les possibilités offertes aux professionnels de santé en matière de détection de pathologies thoraciques sur des imageries médicales grâce à l'Intelligence Artificielle (IA). Venez découvrir nos résultats !

Emmeline Mottet

 
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Mai 2019 - Actualité

Médecine augmentée : L'IA révolutionne la pratique médicale

Le Position paper « Médecine augmentée - L'intelligence artificielle révolutionne la pratique médicale » exprime la position commune de Sorbonne Université et de Santeos sur la manière de maximiser les apports de l'intelligence Artificielle (IA) en santé.

Marc Lejeune

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