Cognosos‘ RTLS: Flexibilität und optimierte Gerätebestände für reibungslose Abläufe

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Herkömmliche Echtzeit-Ortungsdienste (RTLS) erfüllen nach Ansicht von Adrian Jennings, Chief Product Officer von Cognosos, nicht die Erwartungen der Kunden. Die Dienste sind entweder zu teuer, um weit verbreitet zu sein, oder sie sind billig, aber ungenau. Als Beispiel führt Jennings an, dass die Dienste fälschlicherweise anzeigen könnten, dass sich ein Gegenstand im richtigen Raum befindet, obwohl er tatsächlich im Hinterhof steht.

Künstliche Intelligenz für reibungslosen Ablauf in Kliniken: Cognosos‘ RTLS-Lösung

Cognosos hat eine innovative Lösung entwickelt, um Krankenschwestern die Suche nach Geräten wie Rollstühlen oder Absaugpumpen zu erleichtern. Durch den Einsatz von modernster Technologie und Künstlicher Intelligenz werden die Geräte präzise lokalisiert und können einfach gefunden werden. Krankenschwestern müssen nicht mehr nachfragen, sondern können sich auf ihre eigentliche Arbeit konzentrieren und den Patienten die bestmögliche Versorgung bieten.

Die traditionellen Echtzeit-Ortungsdienste (RTLS) lassen oft zu wünschen übrig, wenn es darum geht, verlorene Gegenstände genau zu lokalisieren. Adrian Jennings von Cognosos schlägt vor, dass RTLS stattdessen alle generierten Daten nutzen sollten, um sicherzustellen, dass jeder Raum in Kliniken stets mit dem benötigten Equipment ausgestattet ist. Dies erfordert eine genaue Überwachung des tatsächlichen Geräteeinsatzes in der Klinik, anstatt sich auf unzuverlässige mündliche Berichte zu verlassen. Laut Jennings verfügen Krankenhäuser in der Regel über doppelt so viel Equipment, wie sie tatsächlich benötigen.

Cognosos revolutioniert den Bereich der Kliniklogistik durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Datenanalyse. Die Lösung ermittelt den Bedarf an medizinischem Equipment in Echtzeit und passt sich automatisch an unterschiedliche Bedürfnisse zu verschiedenen Tageszeiten und Jahreszeiten an. Dadurch können Kliniken ihren Gerätebestand optimieren und einen reibungslosen Ablauf sicherstellen. Cognosos strebt die Schaffung einer „selbstregulierenden Klinik“ an.

In diesem ausführlichen Interview werden verschiedene wichtige Aspekte diskutiert, wie beispielsweise die Problematik des gestohlenen, verlorenen oder gehorteten Equipments und wie sich dies auf den Patientenfluss auswirkt. Es wird erläutert, warum Vertrauen von großer Bedeutung ist und welche innovative Technologie hinter der RTLS-Lösung von Cognosos steckt. Des Weiteren erhalten Sie Einblicke in den Entscheidungsprozess, welches Equipment priorisiert geschützt werden sollte und vieles mehr.

Cognosos‘ RTLS-Lösung: Genauigkeit und erschwingliche Kosten für Kliniken

  1. Cognosos bietet eine kosteneffiziente und präzise RTLS-Lösung, die es Kliniken ermöglicht, das Budget nicht zu belasten. Die genaue Lokalisierung von Geräten ist dabei gewährleistet
  2. Cognosos nutzt Künstliche Intelligenz und Datenanalyse, um eine exakte Lokalisierung von Geräten zu ermöglichen. Dadurch kann gewährleistet werden, dass sich das Equipment an den richtigen Orten befindet und somit Zeit bei der Suche eingespart wird
  3. Durch die genaue Überwachung des tatsächlichen Geräteeinsatzes in Echtzeit stellt Cognosos sicher, dass jede Klinik nur die benötigte Anzahl an Geräten besitzt. Dadurch wird der Gerätebestand optimiert und Kosten werden eingespart
  4. Die Lösung von Cognosos zeichnet sich durch ihre Flexibilität aus, da sie in der Lage ist, die verschiedenen Bedürfnisse einer Klinik zu verschiedenen Tageszeiten oder Jahreszeiten zu berücksichtigen und einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten

Optimierung des Gerätebestandes in Kliniken mit Cognosos‘ RTLS

Cognosos hat eine wegweisende RTLS-Lösung entwickelt, die den Gesundheitssektor nachhaltig verändert. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Datenanalyse ermöglicht sie eine äußerst genaue Ortung von medizinischen Geräten in Echtzeit. Dies führt zu einem optimierten Gerätebestand in Kliniken, einem reibungslosen Ablauf und letztendlich zu einer verbesserten Patientenversorgung.

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