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Transformation von Krankenhauskosten und Lieferkette mit KI

  • Kunde

    Führende europäische Krankenhausgruppe, Gesundheitsbranche

  • Primäres Ziel

    Optimieren Sie den Betrieb im Gesundheitswesen und die Finanzprognose durch KI-gestützte Analysen.

  • Vamstar-Fähigkeit

    • Krankenhausdaten-Orchestrierung

    • Code-Matching-Algorithmen

    • Erweiterte Technologie für maschinelles Lernen

Einleitung

Der Kunde, eine prominente europäische Krankenhausgruppe, stand aufgrund von Änderungen im System der diagnosebezogenen Gruppe (DRG), eskalierenden Material- und Arbeitskosten sowie Lieferkettenengpässen vor wachsenden Herausforderungen. 

 

Ihre laufende Initiative zur digitalen Transformation zielte darauf ab, ERP-Systeme zu konsolidieren und das EHS-Datenmanagement zu verbessern, aber dem Führungsteam fehlte es an Klarheit über Kostenprognosen und granulare Einblicke in die Ausgaben auf Patienten-, Stations- und Verfahrensebene. 

Vamstar bot eine strategische Lösung durch die Einführung seiner fortschrittlichen Krankenhausdaten-Orchestrierungsmethodik. Unser Team arbeitete eng mit der Führung des Krankenhauses zusammen, um ihre ERP- und EHS-Systeme zu rationalisieren, und nutzte proprietäre Code-Matching-Algorithmen und maschinelle Lerntechnologie, um die Daten zu bereinigen, zu organisieren und zu normalisieren und einen konsistenten Fluss umsetzbarer Analysen zu ermöglichen.

Der Kunde erwartete, dass diese Partnerschaft umfassende Erkenntnisse liefern, die Ressourcenallokation optimieren und sein Lieferkettenmanagement verbessern würde.

Wichtigste Ergebnisse

Bei Vamstar setzen wir uns dafür ein, den Zugang zum Life-Science-Markt und die Lieferkettenlandschaft mit modernster Technologie und beispielloser Unterstützung zu verändern.

  • Granulare Einblicke

  • Verbesserte Entscheidungsfindung

  • Optimierte Erstattung

  • Gezielte Investitionen

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  • Während unserer Zusammenarbeit
  • Nachher

Die Krankenhausgruppe hatte aufgrund komplexer regulatorischer Änderungen, steigender Kosten und Lieferkettenproblemen mit einer sinkenden Rentabilität zu kämpfen. 

Trotz ihrer Bemühungen um die digitale Transformation erschwerten die Fragmentierung der Daten über mehrere ERP-Systeme und der Mangel an Transparenz auf Patienten-, Stations- und Verfahrensebene die strategische Entscheidungsfindung und eine genaue Kostenprognose.

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