Problématique métier
Les retards dans la détection de maladies engageant le pronostic vital, dus à un manque d'informations en temps réel et de capacités prédictives, compromettaient la sécurité des patients et limitaient la réactivité proactive.
Solutions mises en œuvre
· Développement d'un système de surveillance IoT utilisant un réseau de capteurs pour une collecte de données en continu.
· Transmission des données des capteurs en temps réel vers une plateforme cloud dédiée à l'analyse.
· Application de modèles d'analyse et d'apprentissage automatique pour détecter les anomalies et identifier les dépassements de seuils.
· Déclenchement automatique d'alertes lors de situations critiques.
Résultats obtenus
· Renforcement de la sécurité des patients grâce à une surveillance en temps réel et à une réduction des délais d'intervention.
· Amélioration de la détection des anomalies avant toute aggravation.
· Optimisation de l'allocation des ressources et réduction des temps d'arrêt opérationnels.
· Gestion des installations basée sur les données et amélioration des performances sur le long terme.
