PREDICTWELL · HEALTHCARE WORKFORCE INTELLIGENCE

Anticipare il rischio organizzativo.

Decidere prima.

PredictWell integra survey, indicatori HR e dati organizzativi per aiutare Direzioni sanitarie a individuare per tempo le aree che richiedono attenzione, definire priorità e monitorare gli interventi.

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IL PROBLEMA
Le informazioni esistono. Spesso non dialogano tra loro.

Nelle organizzazioni sanitarie, survey, indicatori HR e dati organizzativi vengono spesso raccolti separatamente e in momenti diversi. Senza una lettura integrata, le criticità rischiano di emergere quando sono già evidenti.  

PredictWell connette segnali dispersi e li trasforma in una lettura organizzativa utilizzabile dalle Direzioni. 

IL METODO
PWRI - Il framework che dà struttura a PredictWell.

Predictive Workforce Risk Intelligence è la metodologia proprietaria alla base di PredictWell. Integra dati, osserva l'evoluzione del rischio e supporta il processo decisionale.

Un processo continuo: dai segnali organizzativi alla decisione, dalla decisione alla verifica degli interventi.

DAL SEGNALE ALLA PRIORITA'
Capire dove concentrare l'attenzione

PredictWell mette in relazione segnali organizzativi diversi per aiutare le Direzioni a riconoscere le aree che richiedono maggiore approfondimento e definire le priorità di intervento.

CONFRONTA
Le macroaree su indicatori omogenei

INDIVIDUA
Le aree che richiedono maggiore attenzione

PRIORITIZZA
Supporta le Direzioni nella definizione delle priorità

Dai segnali dispersi a priorità organizzative più chiare.

PROCESSO OPERATIVO
Dalla priorità all'intervento

Quando una macroarea richiede attenzione, PredictWell consente di prenderla in carico, associarla agli interventi definiti dall'organizzazione e monitorarne l'evoluzione nel tempo attraverso checkpoint e successive rivalutazioni. 

PRESA IN CARICO - INTERVENTI - FOLLOW UP

L'analisi non si ferma al dato. Accompagna il ciclo decisionale fino alla rivalutazione. 

PRIVACY BY DESIGN
Comprendere le organizzazioni. Senza profilare le persone.

PredictWell lavora a livello aggregato per macroarea organizzativa, mettendo in evidenza segnali e tendenze senza costruire profili individuali. 

ANALISI AGGREGATA
Lettura del rischio per macroarea organizzativa. 

NESSUNA PROFILAZIONE INDIVIDUALE
Il focus è sull'organizzazione, non sulla singola persona.

PRIVACY BY DESIGN
L'impostazione del sistema è progettata per lavorare su dati aggregati e token anonimi nelle survey.

Intelligenza organizzativa, non sorveglianza individuale. 

HEALTHCARE BY DESIGN
Progettato per la complessità della sanità

PredictWell è progettato per la complessità organizzativa della sanità, supportando le Direzioni nelle esigenze di analisi, gestione del rischio e pianificazione degli interventi.

RS DATASPHEREAI
Tecnologia, ricerca applicata ed esperienza diretta nel SSN.

PredictWell nasce dall'incontro tra esperienza sanitaria, ricerca applicata e sviluppo tecnologico. I fondatori hanno maturato complessivamente oltre 25 anni di esperienza diretta nel Servizio Sanitario Nazionale 

Roberto Di Bari

CTO & Co-Founder

Data Science · Analytics · Product Technology

Oltre 15 anni di esperienza nel SSN. Responsabile dello sviluppo tecnologico di PredictWell: architettura dati, logiche analitiche, scoring, modelli previsionali, dashboard e workflow 

Sally Amato

CEO & Co-Founder

Healthcare · Research · Organizational Methodology

Infermiera con oltre 10 anni di esperienza nel SSN e Master in Management in Sanità 4.0. Cura la componente sanitario-organizzativa di PredictWell e i rapporti con gli enti sanitari.

NETWORK ISTITUZIONALE
Albo partner tecnologici IRCCS
RS DataSphereAI è stata inserita nell'Albo dei partner tecnologici dell'IRCCS Istituto Tumori "Giovanni Paolo II" di Bari.

PROGETTO PILOTA
Trasformiamo l'analisi del rischio in azioni concrete.

Avvia un confronto con il nostro team per valutare un progetto pilota nella tua organizzazione. Ti mostriamo come PredictWell può supportare le tue Direzioni nella gestione del rischio organizzativo e nella pianificazione degli interventi.

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