Highmark Health

IBM Cloud ile acil müdahale gerektiren hastalık risklerini en hızlı şekilde belirleyebilmek mümkün müdür?

İş Zorluğu: Vücudun enfeksiyon ile savaşında rol alan bağışıklık sisteminin, kendi doku ve organlarında hasara yol açmasıyla meydana gelen bir hastalık olan Sepsis, organ yetmezliği sonucu %25-50 arasında değişen ölüm oranıyla insan yaşamı için ciddi tehlike oluşturuyor.

Günümüz sağlık kurumlarının karşı karşıya olduğu artan aciliyet ile birlikte, hangi sepsis hastalarının yüksek risk grubunda olduğunu belirlemek ve her 3-4 saniyede bir kişinin yaşamını kaybetmesine neden olan bu hastalıkla mücadele edebilmek için acil aksiyona geçilmesi gerekiyordu.

Çözüm: IBM’in Data Science ve AI Elite ekibiyle birlikte çalışan Geisinger Health System, sepsis geliştirme riski bulunan hastaları tahmin etmek ve önlem almak için yapay zeka destekli bir model oluşturmak üzere yatan hasta klinik verilerini kullandı.

Zaman açısından kritik durumlarda etkili olabilen, karmaşık veri kümelerini idare edebilen ve türünün ilk örneği olan Highmark Health, milyonlarca üyeden gelen talep verilerini kullanarak aylar öncesinden akut olayları tahmin edebiliyor, öngörüleri mevcut klinik hizmetler uygulamasına kolayca entegre edebiliyor.

Çözüm Bileşenleri:

• IBM Cloud Pak for Data
• IBM Data Virtualization
• IBM Watson Knowledge Catalog
• IBM Watson Studio, an enabler of ModelOps
• Explainable AI and Model Monitoring in Cloud Pak for Data

Sonuç: Highmark Health ile birlikte, sağlık kuruluşları risk altındaki hastaları en erken şekilde tahmin ederek, önleyici klinik müdahaleyi sağladılar ve yüksek maliyetli yatan hasta kabullerinden kaçındılar. IBM Cloud Pak for Data ile tasarlanan Highmark’ın yapay zeka geliştirme ve devreye alma özelliği sayesinde, yaşam döngüsü 12 aydan 6 haftaya kadar indirildi.