Intelliasは、医療提供者や医療企業向けにデジタルヘルスソリューションを提供し、ケアのアクセス性、エクスペリエンスのスムーズさ、コストの管理可能性を向上させます。臨床システム、診断ツール、支払いプラットフォーム、規制ワークフローにわたる医療のためのデジタルソリューションを構築することで、お客様は患者、医療製品、サービスに集中することができます。
革新的なデジタルヘルスソリューションやAIヘルスケアプラットフォームから、臨床業務の自動化やレガシーのモダナイゼーションまで、Intelliasは医療業界の日常業務で使用されるシステムを提供しています。
臨床フロー全体で患者情報を自動化、管理、保護するためのカスタムソフトウェア。当社は、コンプライアンスに準拠したデータ交換を通じて、eHealthサービス、ラボシステム、医療機器、請求ツールを接続するデジタルインフラストラクチャを構築します。
患者ケアをパーソナライズし、診断精度を向上させ、臨床上の意思決定支援を自動化する、医療データ分析のためのAIおよびML搭載システム。当社のAIヘルスケアプラットフォームは、バイアスを減らし、アクセスを改善し、ケア関連の業務を迅速化します。
高度なソフトウェアとファームウェア、リモートモニタリングデバイスのUXデザイン、リアルタイムのバイタルサイン追跡、スムーズな機器管理。ヘルスケアエコシステム全体の診断および治療機器のIoT統合を担当しています。
患者と医療提供者間のデータ交換、パーソナライズされたケア管理、モニタリングをサポートするカスタムソフトウェアとサードパーティプラットフォームの統合。スケーラブルなエンゲージメントインフラストラクチャを必要とするクリニックや予防医療プログラム向けに構築されています。
機械学習アルゴリズム、データサイエンス、バイオインフォマティクスを組み合わせた、医療上の意思決定を支援するデータ集約型ソリューション。遺伝子データと臨床データを統合することで、パーソナライズされた治療、予防ケア、精密医療の提供を支援します。
機械学習アルゴリズム、データサイエンス、バイオインフォマティクスを組み合わせた、医療上の意思決定を支援するデータ集約型ソリューション。遺伝子データと臨床データを統合することで、パーソナライズされた治療、予防ケア、精密医療の提供を支援します。
ポイントオブケアでのコミュニケーション、安全なデータ交換、モバイルデバイスでのモニタリングに適したソリューション。患者と医療提供者向けの信頼性の高いHIPAA準拠のmHealthアプリを必要とする医療施設や臨床チーム向けに構築されています。
当社の技術的専門知識、市場に関する洞察、デジタルアクセラレーションツール、デジタルヘルス向けソリューションにより、ヘルスケア業界に成果をもたらし、その過程のあらゆる段階でクライアントとの永続的な信頼を築くことができます。
デジタルヘルスソフトウェアのセキュリティは絶対不可欠です。信頼性の高いデジタルヘルスソリューションは、HIPAAに準拠したデータ処理、エンドツーエンドの暗号化、役割ベースのアクセス制御、継続的な脆弱性テストを組み込んだ、設計によるセキュリティ対策を施したアーキテクチャに基づいて構築されています。Intelliasでは、セキュリティは最初の日からエンジニアリングプロセスに組み込まれています。当社が構築するすべてのプラットフォームには、検証可能な監査証跡、コンプライアンスに準拠したデータ保存慣行、および定期的な侵入テストが含まれています。
Intelliasは、HIPAA、医療機器ソフトウェアに関するFDA規制、HITRUST、CLIA、SOC 2、ISO 27001、ISO 9001に準拠したデジタルヘルスケアテクノロジーソリューションを設計しています。
当社のチームは、規制文書の要件、FDAソフトウェアライフサイクルガイダンス、および企業医療提供者の監査準備要件に関する直接的な経験を有しています。
最新のデジタルヘルスプラットフォームは、標準ベースのFHIRソリューション、HL7メッセージングプロトコル、DICOM統合を通じて相互運用性に対応し、異なる医療システム間で安全で構造化されたデータ交換を可能にします。
Intelliasは、患者と医療提供者が必要とするケアの調整のために、EHRシステム、検査室、薬局ネットワーク、支払者データベースを接続する医療情報交換（HIE）プラットフォームとAPIミドルウェアを構築しています。
Intelliasは、データガバナンス、医療専用データセットを用いたモデルトレーニング、説明可能なAIの展開、継続的なモニタリングなど、デジタルヘルスケアのためのAI/MLをフルスタックで構築しています。
臨床検証とバイアスの低減は、エンジニアリングプロセスに組み込まれています。
その結果、規制された環境で有効であり、実際の臨床上の意思決定をサポートするモデルが生まれます。
デジタルヘルスソフトウェア開発における当社の経験からわかるように、ほとんどのデジタルヘルスプロジェクトはコード品質で失敗するのではなく、統合、コンプライアンスレビュー、または臨床検証中に浮上するドメインのギャップで失敗します。
適切なパートナーは、FHIRとEHRの複雑さ、アーキテクチャの決定を再構築するHIPAAとFDAの要件、精度指標だけでなく臨床的な正当性を必要とするAIモデルなど、これらの転換点を以前に経験しています。
一般的なソフトウェア機能では、最初の障害にしか対応できません。
ヘルスケアエンジニアリングの深さが、それを乗り越える力を与えてくれます。
