• Sağlık hizmeti alanlar için hızlı teşhis ve doğru tedavi amaçlı veri toplanması, • Hasta bilgilerinin sistematik olarak sınıflandırabilmesi,

• Hasta bilgilerinin (tetkik/sonuç/görüntü ve hasta hikayeleri) güvenli olarak saklanması,

• Her görüşme sonrasında hasta ile paylaşılabilecek sadelikte ve görsellerle desteklenen bir raporlama sistemi imkanı,

• Hasta ve hastalığa ait bilgilerin sistematik olarak işlenmesi ve bu bilgiler ışığında hızlı ve etkin tedavi planlanması.

Yıllardır elle topladığımız bilgileri Patient Analytics’in içine aktararak elektronik ortama taşıdık. Bu sayede hastalarımıza daha güvenilir tedavi seçenekleri sunmaya başladık.

Patient Analytics hasta verilerimizi sağlıklı işlememizi sağlarken aynı zamanda stok yönetiminden randevu sistemine ve akademik çalışmalara kadar tüm klinik yönetiminde bize hem zamanı etkin kullandırmış hem de maliyet faydası sağlamıştır.

• Patient Analytics ile biz randevu sisteminden başlayarak hastalarımız ile ilgili her aşamayı adım adım sisteme girmekteyiz. Bu sayede verimli doktor-hasta
görüşmesinin ilk adımını gerçekleştirmiş bulunmaktayız.

• Hekimler genellikle hem hasta yoğunluğu hem de zaman kısıtları nedeni ile teşhis ve tedavileri genellikle sözel olarak ifade edip sadece istenilen tetkikleri hasta ve hasta yakınlarına yazılı olarak iletebilmektedirler.

Bu durumda hastanın kendini takibi ve tedavi süreci hakkında kayıtlı bilgisi her zaman olamamaktadır. Patient Analytics ile her görüşme sonrası hastalığın seyrinin hasta ile paylaşılabilecek sadelikte görsellerle desteklenen bir raporlama sunmakta ve böylelikle hastalarımıza verdiğimiz güveni ve değeri rtırmaktayız.

• Hizmet sağlayıcılar olarak nitelendirdiğimiz başta hekimler ve klinikler olmak üzere sağlık sisteminin uygulayıcıları hastalarına karşı büyük sorumluluk ve risk taşırken aynı zamanda kendi kişisel gelişimleri ve akademik çalışmaları ile topluma çift yönlü fayda ağlamaktadırlar.

Patient Analytics projesinin hayata geçmesi ile birlikte klinik çalışmalarımızdaki veri toplama hızı ve güvenirlilik oranları artmıştır. Patient Analytics sayesinde mevcut hasta, hastalık ve tedavi sonuçlarını hem hastalar ile hem de yayınlarımızda şemalar, istatistiki analizler veya özet tablolar halinde kolayca paylaşmaya başladık.

Örnek: 2001 ile 2014 yılları arasında Meme Kanseri tedavisi gören 65 yaş üstü hastaların irdelendiği bir akademik çalışmada, verilerin toplanıp incelenmesi sürecinde 418 hasta verisi ortalama 1 (bir) ayda toplanmışken Patient Analytics ile bu süreç sadece dakikalar sürmüştür.