AMxIntelligence

预测和理解风险程序、治疗方法和治疗无论多么复杂和庞大的数据。理解复杂的临床数据和patient-reported结果报告出来之前。

深入挖掘和识别机会和交互式仪表板。

• 分析病人,医生或站点单独或aggregate-regions类客户的重视,医院、医生组
• 理解improvement-drill低垂的目标分解成分子和分母的措施
• 探索RWE何时以及如何你需要它——创建患者组和分析颗粒临床细节
• 访问所有数据元素通过一个易于使用的查询工具和定制的原始和分析数据的提取
• 创建患者群,分析层次的细节,和画内和跨诊断的相关性
• 应用自定义基准,同辈群体和患者群体公平的比较

做出更明智的决策和预测接下来可能发生什么干预先发制人。

使利益相关者审查数据并与之交互的深入的趋势和结果和预测消极后果高概率必要行动提供最好的照顾可以采取个别病人。

玩field-develop信任水平调整数据通过风险和可靠性。

调整风险级别:占患者的疾病的严重程度和确保比较的医院和医生是公平的和准确的。科学和临床验证统计模型显式评估和比较所有患者相同的条件,但不同健康状态基于结果:并发症,利用率、死亡率

隔离信号和降低噪音:确保在大型和小型数据集与可靠性平价adjustment-a统计ArborMetrix提出分层模型。该模型解决了样本sizes-not太小的问题足够的可操作的临床数据有效地通知改进工作。例如,结果如死亡率是由于机会或真正的质量差异?现在医生和医院可以识别出真正的问题区域和重点改进活动中,最大的机会存在。