L'analyse des sentiments dans MEG est un outil sophistiqué conçu pour évaluer automatiquement le ton émotionnel des commentaires textuels, qu'il s'agisse de plaintes de patients, d'enquêtes auprès du personnel ou de rapports d'incidents. Au lieu de passer du temps à trier manuellement les commentaires pour évaluer leur sentiment, cette fonction permet de classer avec précision les commentaires comme positifs ou négatifs.

Conçu pour répondre aux besoins spécifiques de la pharmacie clinique, MEG propose une suite d'outils numériques qui rationalisent les opérations pharmaceutiques et améliorent les soins aux patients. Nous allons nous pencher sur des cas d'utilisation spécifiques démontrant comment les solutions pratiques de MEG peuvent faciliter une gestion plus fluide, plus sûre et plus efficace des tâches pharmaceutiques de votre organisation.

La fonction d'IA basée sur des règles la plus populaire et la plus efficace de MEG s'appelle "Smart Alerts" (alertes intelligentes). Les alertes intelligentes aident les organismes de santé à identifier les risques ou les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent, ce qui permet une intervention précoce et une prise de décision proactive.

Grâce à la fonctionnalité Bookmark Filters, vous pouvez créer et enregistrer des vues personnalisées de vos données en combinant des critères de filtrage spécifiques tels que les équipes, les lieux ou les attributs. Il n'est donc plus nécessaire de recréer des filtres à chaque fois que vous accédez au système, ce qui représente un gain de temps et d'efforts.

Améliorer l'adhésion à la liste de contrôle de la sécurité chirurgicale - Audit numérique SSC du MEG

L'audit SSC du MEG a été conçu pour soutenir les hôpitaux qui souhaitent réaliser davantage d'audits SSC d'observation dans l'intérêt de l'assurance qualité et de l'amélioration de la sécurité des patients.

L'outil de vérification des abréviations du MEG vous permet de vérifier rapidement les abréviations saisies par rapport à une ou plusieurs listes d'abréviations approuvées précédemment téléchargées dans le système (via Excel).

Les administrateurs du MEG peuvent télécharger et associer à l'outil des listes d'abréviations approuvées (par exemple, des politiques hospitalières locales, ainsi que des listes Excel approuvées par les autorités réglementaires) en quelques secondes.

MEG Docs est la composante de gestion des documents du système de gestion de la qualité numérique du MEG. Il est spécifique aux soins de santé et conçu pour simplifier suivre, gérer et stocker les politiques, les procédures opérationnelles, les normes, les directives cliniques et les documents pertinents ; vérifier et enregistrer les modifications de version avec une collaboration rapide.

Les annotations personnalisées sont une nouvelle fonctionnalité, petite mais importante, qui permet d'associer à vos données des mesures correctives, des interventions et des initiatives d'amélioration de la qualité réelles.

En outre, elle est très utile pour effectuer une analyse historique et essayer de comprendre "pourquoi" (ou de mettre en contexte) des changements importants.

L'outil QIP du MEG vous permet de transformer les activités d'audit clinique ou les incidents signalés en améliorations réelles des soins sur tous les sites de votre (vos) hôpital(s) et de garantir la conformité réglementaire.

Le nouvel audit d'évaluation des risques de TEV de la MEG peut être utilisé pour mieux comprendre les forces et les faiblesses des performances de votre hôpital à ce titre et permettre aux responsables cliniques et aux propriétaires de risques de formuler des plans d'action dans l'outil QIP de la MEG pour combler ces lacunes.

Active Directory (AD) est une technologie Microsoft qui aide les administrateurs informatiques à suivre les utilisateurs (et les ordinateurs) et leur fournit une méthode pour prouver leur identité afin d'accéder à des ressources restreintes.

Les clients peuvent désormais intégrer le logiciel de MEG au système d'authentification existant de leur organisation, ce qui permet aux utilisateurs de se connecter à MEG à l'aide de leurs identifiants de réseau hospitalier (par exemple, nom d'utilisateur et mot de passe).