Análise de dados para o setor de saúde

Construímos soluções de Business Intelligence, Engenharia de Dados e Machine Learning para o setor de saúde

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Criamos soluções em dados personalizadas para o segmento de Saúde

Construímos soluções em dados de ponta a ponta, desde a coleta e tratamento dos dados até a automação de processos.

BUSINESS INTELLIGENCE

Dashboard para o segmento de Saúde​

O Business Intelligence (BI) desempenha um papel vital no setor de saúde ao permitir a coleta, análise e aplicação de informações acionáveis a partir da grande quantidade de dados clínicos, operacionais e financeiros gerados diariamente.

Isso resulta em benefícios notáveis, como melhorias na qualidade do atendimento ao paciente, com decisões médicas mais informadas e personalizadas, além da identificação de tendências epidemiológicas para responder a surtos de doenças.

Além disso, a consultoria de BI da beAnalytic é fundamental para o controle de custos, planejamento estratégico e conformidade regulatória, garantindo uma operação eficaz, otimizando recursos e mantendo a qualidade do cuidado, mesmo diante de um ambiente regulatório complexo.

Automação de relatórios

Suas equipes vão ter acesso a relatórios gerados automaticamente, eliminando a necessidade de preencher e analisar planilhas.

Melhoria no ROI

Ao otimizar operações, identificar oportunidades e tomar decisões mais precisas, o BI ajuda as empresas a obter um melhor retorno sobre o investimento em recursos e estratégias.

Controle de custos

O monitoramento financeiro contínuo e a identificação de áreas de desperdício permitem o controle eficiente dos custos de saúde, tornando os serviços mais acessíveis e sustentáveis.

ENGENHARIA DE DADOS

Engenharia de dados no setor de saúde​

A engenharia de dados é de suma importância para o setor de saúde, pois desempenha um papel crucial na gestão e utilização eficaz de dados clínicos e operacionais.

Ao integrar e padronizar informações de diferentes fontes, ela facilita a análise e a tomada de decisões, melhorando a eficiência operacional e a qualidade do atendimento ao paciente.

Análise de dados avançada

A Engenharia de Dados prepara os dados para análises avançadas, como aprendizado de máquina e análises estatísticas, o que permite a identificação de padrões, tendências e insights valiosos.

Integração de fontes de dados

Ela facilita a integração de diferentes fontes de dados, como sistemas de CRM, ERP e dados de mercado, fornecendo uma visão completa e integrada das operações.

Redução de custos

A otimização baseada em dados e a escolha das ferramentas corretas ajuda a reduzir custos operacionais.

MACHINE LEARNING

Machine Learning no setor de saúde ​

O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é de extrema importância para o setor de saúde, impulsionando melhorias significativas na qualidade do atendimento, eficiência operacional e pesquisa médica.

Por meio da análise de dados clínicos e diagnósticos, os algoritmos de Machine Learning auxiliam os médicos na tomada de decisões mais precisas e personalizadas, resultando em tratamentos mais eficazes e na redução de erros médicos.

Além disso, a capacidade de prever tendências de saúde e identificar surtos de doenças contribui para uma resposta mais ágil a crises de saúde pública. À medida que a tecnologia e os dados de saúde continuam a crescer, o Machine Learning desempenhará um papel cada vez mais crucial na evolução do setor de saúde.

Otimização de operações de saúde

O Machine Learning auxilia na otimização de operações hospitalares, como gestão de leitos, alocação de recursos e previsão de demanda, resultando em uma melhoria significativa na eficiência operacional.

Análise de imagens médicas

O Machine Learning pode aprimorar a análise de imagens médicas, como radiografias e ressonâncias magnéticas, ajudando na detecção precoce de doenças e anomalias.

Automação de processos

Tarefas rotineiras, como triagem de e-mails e classificação de dados, podem ser automatizadas, economizando tempo e recursos.

Deixe os nossos especialistas cuidarem dos dados da sua empresa

Quem confia na beAnalytic

Inovamos em soluções analíticas para que nossos clientes sejam os melhores!

A parceria com a beAnalytic trouxe um novo modo de gestão para a empresa. A tomada de decisão baseada em dados tornou nossas operações muito mais eficientes. A facilidade de acesso a essas informações que são atualizadas sistematicamente, e a possibilidade da equipe acessá-las em tempo real fez toda diferença para nós.

Vinicius Menezes

COO na Menezes Log

Contratei a beAnalytic porque queria profissionalizar e aprimorar minha gestão, além personalizar meus negócios e resultados. O que recebi foi um grande parceiro que transformou minhas ideias em um grande diferencial competitivo, aumentou a produtividade de nossa equipe e auxiliou a enxergar formas de aumentar meu ticket médio.

Rodrigo Camargos

Sócio da Falconi Camargos & Barbosa Wanderley

A beAnalytic é uma empresa disruptiva que abre excelentes caminhos através de uma tecnologia fácil, rápida e com um preço justo, tornando a vida de qualquer empresário melhor na hora de ter insights situacionais reais e tomar as melhores decisões.

Matheus Mascena

CEO da Agência Método

A beAnalytic ajuda bastante a empresa a entrar em um novo momento, de automação dos processos e análises mais aprimoradas por meio do BI. Hoje conseguimos ter um acompanhamento muito mais robusto, rápido e visual dos resultados das gerências e de todas as equipes. A ferramenta criada auxilia diretamente em decisões estratégicas da cia.

Guilherme Alves

Gerente na ALE Combustíveis

É uma empresa que preza pela satisfação do cliente. São bem organizados, o que se reflete nas entregas dentro dos prazos. Sempre dispostos a ajudar, priorizando sempre o sucesso do cliente. Possuem uma comunicação clara e objetiva. Buscam solucionar problemas complexos de forma a conciliar custo e benefício.

Ana Paula

Líder de dados na Sólides

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Machine
Learning

Com a consultoria em Machine Learning da beAnalytic, a nossa equipe fica responsável por:

Mapeamento, coleta e tratamento dos dados necessários para o projeto;

Definição do algoritmo apropriado com base nos objetivos do projeto, e início do treinamento do algoritmo;

Avaliação do desempenho do modelo de ML, otimização e implementação no ambiente de produção.

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