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Privacy Policy Summary

  • ControllerMedsavana S.L. (Calle Gran Vía nº30, planta 10, 28013 Madrid). Tax ID Code (C.I.F.): B87060943
  • PurposeManagement and provision of services, sending of commercial information and newsletter, responding to surveys and handling enquiries.
  • LegitimationExecution of services, consent of users, compliance with legal obligations and legitimate interest.
  • RecipientsNo data will be transferred to third parties unless legally required.
  • RightsAccess, rectification, erasure and other rights explained in the Privacy Policy.
  • AdditionalFor more information, please see our Privacy Policy.
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Resumen Política de Privacidad

  • ResponsableMedSavana S.L. ( Calle Gran Vía nº30, planta 10, 28013 Madrid ). C.I.F. B87060943.
  • FinalidadGestión y prestación de los servicios, envío de información comercial y newsletter, responder a las encuestas y atender las consultas.
  • LegitimaciónEjecución de los servicios, consentimiento de los usuarios, y cumplimiento de obligaciones legales e interés legítimo.
  • DestinatariosNo se cederán datos a terceros, salvo obligación legal.
  • DerechosAcceso, rectificación, supresión, asi como otros derechos, explicados en la Política de Privacidad.
  • AdicionalPara más información, podrá consultar nuestra Política de Privacidad.
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Vorteile

Man kann sehr wertvolle Information aus den Krankengeschichten gewinnen… diese sind jedoch leider in Freitext formuliert und enthalten damit unstrukturierte Information

Savana ermöglicht medizinischen Fachkräften die Generierung von:

Evidenz aus der Praxis (Real World Evidence, RWE)

Die Künstliche Intelligenz (KI), die hinter Savana steckt, generiert Daten aus der Praxis, mit denen Gesundheitsinstituten ihre eigenen RWE-Strategien auf Basis der routinemäßigen klinischen Praxis umsetzen können.

 

Neue Entdeckungen und personalisierte Medizin

Sie wissen nicht, was Sie nicht wissen. Darum tragen Big Data in Kombination mit maschinengestützten Lerntechniken dazu bei, unbekannte neue Korrelationen zwischen verschiedenen klinischen Variablen zu entdecken. Dies führt zu einem besseren Verständnis der Patienten und einer individuelleren Behandlungsverschreibung.

Vorhersagbarkeit

Die Zusammenführung und der Vergleich von Millionen von Datensätzen ermöglichen es, Muster zu erhalten, mit denen sich prognostische Faktoren für eine bestimmte Bevölkerungsgruppe definieren lassen, um so so die derzeitige klinische Praxis und das Management zu verändern. Die Fähigkeit, diese Erkenntnisse in prädiktive Algorithmen umzusetzen, leitet die Ära der prädiktiven Gesundheitsversorgung ein.

Auswertung klinischer Management- und Gesundheitsergebnisse in Echtzeit

Savana hat eine innovative Plattform entwickelt, die es jedem Gesundheitsexperten ermöglicht, eine Vielzahl klinischer Parameter zu analysieren, um die Ergebnisse der Gesundheitsversorgung und die Einhaltung klinischer Richtlinien in Echtzeit zu verbessern.

Technologie

Savanas EHRead-Technologie verwendet fortgeschrittene klinische natürliche Sprachverarbeitung (cNLP), um unstrukturierte Informationen zu lesen

  • Künstliche Intelligenz
  • Computerlinguistik
  • Maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing)
  • Machine Learning, Deep Learning
  • Eigene Terminologien in Anlehnung an internationale Standards (SNOMED, CIE, LOINC…)
  • Semi-automatische Validierung durch Fachärzte
  • Integration mit strukturierten Date

Kompatibilität
ohne Integration

  • Savana bearbeitet digitale klinische Dokumente jeglicher Art: BerichteAnweisungen, Analysen, Untersuchungsberichte, Medikamentenbehandlung
  • Die Fähigkeit, reinen Text zu lesen erlaubt Kompatibilität mit jeder Art von System für Krankheitsgeschichten, ohne die Notwendigkeit von Systemintegrationen und Schnittstellen
  • Reinen Text lesen

    Reinen
    Text lesen

  • Alle Art von Dokumenten

    Alle Art von
    Dokumenten

  • Mit jedem System kompatibel

    Mit jedem
    System kompatibel

Natürliche Privatsphäre

  • Savanas Methode der natürlichen Privatsphäre ergreift während des gesamten Prozesses mehrere technische und organisatorische Maßnahmen, um sicherzustellen, dass die Studiendatenbank synthetisch und vollständig anonymisiert ist.
  • DSGVO- und HIPAA-konform. Von weltweiten Ethikkommissionen genehmigt.
 
  • Datenschutz

  • Sicherer Code


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