Savannah Informatics a obtenu un sous-prix Abt Associate des projets USAID/SHOPS en 2014. Savannah Informatics a exploré l’utilisation d’un échange de données informatisé (EDI) pour automatiser le transfert de l’information sur la facturation par voie électronique (demandes de règlement électroniques) des fournisseurs aux assureurs. La technologie EDI a simplifié la déclaration des services liés au VIH, réduit le coût des assurances en améliorant l’administration et amélioré l’approvisionnement et la gestion des produits.  Slade360 EDI a actuellement atteint un statut commercial complet avec 7 assureurs privés et plus de 2 500 prestataires de services médicaux au Kenya, desservant cumulativement plus de 1,2 million de membres assurés. Afin de fournir une identification unique des patients et de prévenir les fraudes et les abus, Savannah a développé et déployé SladeID, qui fournit une carte et une authentification biométrique (empreinte digitale) sur le lieu de soins. Savannah a étendu l'utilisation de mHealth et l'accès à Slade360 EDI par le biais de la plateforme Be.Well. L'application Be. Well propose une carte numérique, la télémédecine, des rappels de rendez-vous, des outils d'engagement et de coaching pour les patients, ainsi que la commande et la livraison de médicaments et d'examens. En outre, Savannah, en collaboration avec GSMA (GSM Alliance), Safaricom (le plus grand fournisseur de télécommunications du Kenya) et d'autres partenaires, a développé une solution basée sur l'USSD, AfyaMoja (une seule santé), qui est utilisée pour fournir une solution d'identité unique pour le patient en utilisant des numéros de téléphone mobile permettant la portabilité des dossiers de santé à travers de multiples fournisseurs et points de service. Savannah dispose d'un accès inégalé à des données solides sur les patients via les lignes et les diagnostics d'eClaims qui utilisent des terminologies et des normes de codage internationalement reconnues. La pratique de la science des données de Savannah met en œuvre des approches d'apprentissage automatique pour concevoir des produits d'assurance maladie, développer des algorithmes de détection des fraudes et améliorer les résultats en matière de santé pour la population assurée.