80 bis 90% schnelleres Patienten-Onboarding. 30 bis 50% mehr Monitoring-Durchsatz. Kein zusätzliches Personal. Das hat ein Unternehmen im Gesundheitswesen erreicht, nachdem wir für das Unternehmen eine governance-konforme Data-Warehouse-Plattform gebaut haben – eigens ausgelegt für das 24-Stunden-Patientenmonitoring. Genau das liefern wir: den KI-Use-Case und die Datenschicht, auf der er läuft. Ein Team, ein Projekt, keine Übergabe.
Die KI ist selten das Problem. Die Daten darunter sind es. Patientendaten liegen in EMRs, Daten zu den Leistungserbringern in Credentialing-Systemen, Standortdaten verteilt über Krankenhäuser und Kliniken. Eine KI, die auf dieser Fragmentierung aufsetzt, produziert selbstbewusste, schwer erkennbare Fehler – und das in großem Maßstab. Genau deshalb kommt die meiste KI im Gesundheitswesen nie über die Pilotphase hinaus. Wir lösen beide Hälften in einem Projekt: Wir entwickeln und deployen produktive KI auf Datenfundamenten, die wir in zahlreichen Projekten für unsere Kundschaft im Gesundheitswesen aufgebaut und im Griff haben. KI ist das Ergebnis. Datenbeherrschung ist die Methode.
Infoverity’s expertise has greatly changed the landscape of data at SSM.
"We have not only mastered 4 domains in less than 18 months, but we have also been able to create a strategic data roadmap for the next 2 years. The team has helped us build a best-in-class MDM and Data Governance platform, while continuing to accelerate our development of an integrated, self-service data ecosystem for SSM to utilize. We would not be where we are in our data journey without Infoverity as a strategic thought and implementation partner."
94%
der CIOs von Gesundheitssystemen sagen, dass Verzögerungen bei der KI-Einführung ihre Organisation direkt in einen Wettbewerbsnachteil bringen – und das, obwohl die durchschnittlichen Klinikmargen unter 2,5% liegen. Quelle: Qventus
68%
der CDOs tragen inzwischen ausdrückliche KI-Verantwortung, – vor zwei Jahren waren es erst 41%. Der Auftrag hat sich fast über Nacht von Data Stewardship zu KI-Enablement verschoben. Quelle: Data Driven Daily
76%
der Unternehmen sagen, dass ihre KI-Governance nicht vollständig damit Schritt hält, wie Mitarbeitende KI tatsächlich nutzen – was sie in großem Maßstab Compliance- und weiteren Risiken aussetzt. Quelle: Informatica, CDO Insights
Die meisten Gesundheitssysteme beauftragen eine Firma für das MDM und einen separaten Anbieter für die KI – und an der Übergabe geraten die Projekte ins Stocken. Wir übernehmen beides in einem Projekt: einheitliche Stammdaten, governance-konforme Lineage und darauf der KI-Use-Case.
Wir qualifizieren die Dateninputs, bevor ein Modell trainiert wird – nicht erst, wenn es unzuverlässige Ergebnisse liefert. Stammdaten zu Patienten und Leistungserbringern werden gegen den KI-Use-Case profiliert, den sie stützen sollen. Lücken schließen wir, bevor sie in die Produktion gelangen.
Wir liefern die KI-Use-Cases: Risikostratifizierung, Wiederaufnahmeprognosen, Erkennung von Network Leakage. Jedes Modell läuft auf einer governance-konformen Datenbasis, die wir aufbauen – nicht auf einem Datenqualitätsproblem, das wir dir zurückgeben.
HIPAA-Compliance und KI-Governance sind keine getrennten Workstreams. Wenn Patienten- und Abrechnungsdaten sauber gemastert und mit Lineage versehen sind, entstehen Audit-Trails als Ergebnis der Architektur – nicht als Nachrüstung, die wir dir später in Rechnung stellen.
Die meisten KI-Programme im Gesundheitswesen und in den Life Sciences bleiben an einer dieser vier Fragen hängen. Hier ist, was wir jeweils dagegen tun.
Wir starten mit dem Use-Case, nicht mit der Plattform. Der ROI wird vorab quantifiziert. Prototypen in sechs bis acht Wochen, produktives Deployment in Monaten. Unsere Accelerators übernehmen die Schwerstarbeit bei Daten, Match-Regeln und EMR-Integration, an der solche Programme sonst hängen bleiben.
Wir konzipieren KI-Governance und Data Governance als ein Programm. PHI-Schutzmaßnahmen, Zugriffskontrollen und Lineage sind eingebaut, bevor das erste Modell live geht. Deine KI arbeitet innerhalb governance-konformer Grenzen. Und du kannst es nachweisen.
Stammdaten bringen dich an die Startlinie, nicht zu vertrauenswürdiger KI. Wir dehnen die Governance auf KI-Inputs und -Outputs aus, bauen die semantische Schicht, mit der Modelle deine Daten richtig lesen, und verbinden die Lineage bis zur Quelle. Die Unzuverlässigkeit steckt meist in den Lücken bei Semantik und Lineage – nicht im Modell.
Wir quantifizieren, bevor wir bauen. Jeder Workstream ist an ein messbares Ergebnis geknüpft: Onboarding-Zeit der Leistungserbringer, Abrechnungsgenauigkeit, Rückgewinnung von Network Leakage, weniger manuelle Overrides. Der Vorstand sieht, was jede Phase liefert, wann – und wie die nächste Phase auf der vorherigen aufbaut.
Viele Gesundheitsorganisationen stehen vor ähnlichen Herausforderungen. Erfahre, wie Infoverity mithilfe von Databricks und Informatica MDM durch Data Governance & Self-Service zu besseren Ergebnissen verholfen hat.
Niemand sollte ein Ticket einreichen müssen, um Daten zu finden. Wir bauen governance-konforme Self-Service-Umgebungen, in denen klinische und operative Teams einen einzigen, vertrauenswürdigen Katalog abfragen – mit eingebauter KI-gestützter Suche und Abfrage in natürlicher Sprache.
Wir bauen governance-konforme Datenplattformen mit eingebetteten Dashboards und Echtzeit-KPI-Logik für den klinischen 24/7-Betrieb. Ein Unternehmen im Gesundheitswesen hat damit das Onboarding um 80 bis 90% verkürzt und den Monitoring-Durchsatz um 30 bis 50% gesteigert.
Wir sind darauf ausgelegt, Demand Sensing, Kapazitätsprognosen und die Vorhersage des Personalbedarfs für den Klinikbetrieb zu liefern. Jedes Modell läuft auf derselben Stammdatenbasis zu Patienten und Betrieb, auf die auch deine klinische KI angewiesen ist.
Verhindere in Echtzeit das Anlegen doppelter Patientendatensätze – durch eine „Search before create"-Integration mit EMRs und Registrierungssystemen. Das Ergebnis ist die governance-konforme Patientenidentität, die jedes nachgelagerte KI-Modell braucht, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern.
Anwendungen für Patientenzugang und Netzwerkadäquanz sind auf genaue, vollständige Daten zu den Leistungserbringern angewiesen. Wir bauen die Infrastruktur für das Provider-Data-Management, die verbraucherorientierte Verzeichnis-Anwendungen speist – und die Network-Leakage-Modelle, mit denen sich Umsätze der Leistungserbringer zurückgewinnen lassen.
Die Automatisierung von Vorabgenehmigungen und Abrechnungsverarbeitung ist auf saubere Referenzdaten zu Policen, Versicherten und Klinik angewiesen. Wir bauen die Datenarchitektur, die Straight-Through-Processing ermöglicht – und so die Kosten pro Abrechnung und den administrativen Aufwand für klinische Teams senkt.
Bereit, deine Healthcare-KI in die Produktion zu bringen – statt sie nur zu planen?
Ein 30-minütiges Gespräch. Wir besprechen die KI-Use-Cases auf deiner Roadmap, die Datenarbeit, die jeder davon erfordert, und wie du beides für einen messbaren ROI in die richtige Reihenfolge bringst.
Unverbindlich. Ein 30-minütiges Gespräch, um zu verstehen, wo du stehst und was deine Daten- und KI-Ziele erfordern.
