Los líderes de los pagadores de atención médica y los proveedores están lidiando con un difícil mandato de administración de la salubridad de la población en el panorama tenue de hoy: mejorar los resultados de salubridad del paciente y alabar atención verdaderamente personalizada a escalera al tiempo que optimiza los costos en toda la estructura. Pero navegar por la complejidad no es falta nuevo para los líderes de atención médica. Es una parte inherente de la enfermedad curativa en el jaleo intrincado y conectado que es el cuerpo humano, así como las muchas leyes y regulaciones que lo acompañan.
El telón de fondo de este mandato es formidable e incluye Tasas crecientes de enfermedades crónicas a nivel mundial y la inquietante disminución de la salubridad de Niños de todo el mundoespecialmente en el Estados Unidos. Esto se combina con el hecho de que los sistemas de salubridad ya están luchando con la inestabilidad financiera. Dada la amplitud y profundidad de las complejidades y desafíos actuales, la IA no podría poseer llegado en mejor momento.
El imperativo comercial: objetivos estratégicos de la administración de la salubridad de la población
En esencia, el mandato de la administración de la salubridad de la población es mejorar los resultados de salubridad para diversos grupos de pacientes, al tiempo que reduce simultáneamente el costo promedio por paciente. Para los líderes empresariales de la salubridad, esto se traduce en beneficios tangibles cuando AI y datos multimodales (EHRS, Rayos X y otros) La colaboración, o compartiendo y combinando de forma segura datos entre diferentes organizaciones y equipos, se utilizan para alcanzar una visión holística de los pacientes, lo que permite a las organizaciones entregar exploración avanzados a escalera. Estos beneficios incluyen:
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Asignación de fortuna y eficiencia operativa: En todo el ecosistema de atención médica, las organizaciones pueden alinear los esfuerzos operativos y financieros basados en las evacuación priorizadas para optimizar el uso del personal, las instalaciones y los presupuestos.
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Pronóstico de tendencias: La poderosa combinación de analítica y colaboración de datos con AI permite a las organizaciones obtener un pulso en tiempo vivo sobre brotes de enfermedades, brechas de atención o disparidades de salubridad entre las poblaciones. Esto permite la asignación de fortuna estratégicos en gran medida priorizados y el crecimiento de nuevos programas.
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Trámite de riesgos optimizado: La identificación proactiva de pacientes de parada aventura permite a las organizaciones de atención médica implementar intervenciones específicas, reduciendo las visitas a la sala de emergencias y los costosos reingresos hospitalarios.
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Medición de rendimiento y ROI: Con la capacidad de cuantificar el impacto de las intervenciones contra las métricas de calidad (por ejemplo, los reingresos hospitalarios reducidos o una decano administración de enfermedades crónicas) de guisa más válido, las organizaciones pueden demostrar un ROI claro para iniciativas nuevas y existentes.
De guisa crucial, el éxito de Avanzed Analytics depende del nivelación de información a nivel de paciente (por ejemplo, puntajes de aventura personalizados, adhesión al tratamiento) con las últimas tendencias a nivel de población (por ejemplo, disparidades de salubridad comunitaria, tasas de unión de vacunas). Si las organizaciones descuidan unir estos vastos y dispares conjuntos de datos, corren el aventura de alabar atención subóptima del paciente o no asistir desafíos sistémicos que afectan a las grandes poblaciones.
Por ejemplo, considere un proscenio en el que un sistema de salubridad identifica el aumento de las tasas de diabetes adentro de un clase demográfico. Sin herramientas de exploración con IA, los líderes y los médicos carecen de la capacidad de identificar precisamente y rápidamente a las personas en aventura o prescribir intervenciones de estilo de vida en gran medida específicas y rentables, lo que pierde la oportunidad de mejorar la atención al paciente y la eficiencia financiera.
Tres pilares estratégicos para exploración de salubridad de la población moderna
Para desbloquear un nuevo valencia de los volúmenes de datos multimodales masivos, las organizaciones de atención médica deben centrarse en tres pilares transformadores impulsados por la IA y la colaboración de datos de todo el ecosistema.
1. Un ecosistema de datos conectado e interoperable
Para cambiar verdaderamente la administración de la salubridad de la población a escalera, las organizaciones de atención médica primero deben priorizar seguros interoperabilidad de datos En todo el ecosistema de atención médica, incluidos los datos de pagadores, proveedores, socios sin fines de interés, HealthTechs, dispositivos médicos y dispositivos portátiles. Esto es posible aprovechando un escalable, plataforma de datos de IA nativa de aglomeración en la aglomeración Eso puede regir y analizar datos multimodales complejos (radiografías, notas clínicas, correos electrónicos, etc.) para permitir vistas integrales del paciente. Dichas plataformas tienen capacidades sólidas de gobierno de datos incorporadas, lo que permite a las organizaciones habilitar HL7 y Fhir Estándares de datos. Con la interoperabilidad de datos gobernada en su lado, las organizaciones pueden realizar ventajas comerciales críticas, que incluyen:
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Mitigación de riesgos proactivos: Predecir los brotes de enfermedades o los riesgos de readmisión utilizando datos históricos y en tiempo vivo, lo que permite intervenciones preventivas que reducen los costos y mejoran el flujo de los pacientes.
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Compromiso personalizado: Genere puntajes de aventura del paciente mediante el exploración de resultados de laboratorio, medicamentos y patrones de comportamiento, lo que permite vías de atención en gran medida personalizadas que optimizan la asignación de fortuna.
2. Silos de datos desglosados para una comprensión de la población más profunda
Con la interoperabilidad a escalera empoderada, las organizaciones de atención médica pueden desglosar los silos de datos e integrar diversas fuentes de datos de primera y tercera parte (EHR, determinantes sociales de la salubridad (SDOH) y resultados informados por el paciente) en su plataforma de datos de IA para entregar todo el sistema colaboración de datos. Por ejemplo, las organizaciones pueden combinar datos de SDOH (por ejemplo, nivel de ingresos o estado de seguro) con registros médicos para revelar factores subyacentes que impulsan las visitas de sala de emergencias más altas en poblaciones específicas, facilitando el diseño de programas de divulgación personalizados, impactantes y económicamente viables. La colaboración y el exploración de los datos entre los datos integrales del paciente y los datos de SDOH además pueden ayudar a identificar comunidades de parada aventura adentro de los sistemas de salubridad, lo que les permite priorizar los programas de divulgación y educación comunitaria para esos grupos en aventura.
3. Inteligencia impulsada por la IA
Con exploración de IA, las organizaciones pueden utilizar paneles de próxima coexistentes y automatización, permitiéndoles ponerse al día más allá de las listas estáticas para ofrecer una verdadera inteligencia empresarial, con beneficios como:
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Automatización operacional: Automatice las tareas administrativas (por ejemplo, alertas de brecha de atención basadas en el aventura) para mejorar la eficiencia del personal, someter el agotamiento del clínico y liberar tiempo valioso para la interacción del paciente.
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Estudio predictivo: Replicar preguntas como "¿Qué es probable que suceda?" (por ejemplo, pronosticar una escasez de vacunas durante la temporada de constipado), lo que permite la asignación estratégica de fortuna y la planificación de la atención proactiva.
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Ideas prescriptivas: Proporcionar respuestas a "¿Qué debemos hacer?" (Por ejemplo, priorizar las visitas de telesalud para pacientes cardíacos de parada aventura), guiando las decisiones clínicas y operativas para el mayor impacto.
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Personalización para las partes interesadas: Adaptar vistas del tablero para administradores, médicos y coordinadores de atención, asegurando que cada rol reciba con precisión los datos y las ideas necesarias para alinearse con sus objetivos y responsabilidades específicos.
Desde ideas hasta impactos comerciales tangibles
Al adoptar la accesibilidad de datos, las plataformas de IA escalables y las organizaciones inteligentes de paneles, atención médica y ciencias de la vida pueden cambiar la administración de la salubridad de la población de un gimnasia reactivo en una función estratégica proactiva generadora de valencia. Los resultados de este enfoque pueden ser profundos y de gran significación, que incluyen:
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Mejores resultados del paciente y la comunidad: Las intervenciones tempranas para pacientes y comunidades de parada aventura se traducen en una salubridad mejorada de la salubridad, los costos de atención a desprendido plazo y el bienestar de la comunidad mejorado.
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Reducciones de costos significativas: La atención predictiva y los tratamientos e intervenciones específicos pueden conducir a hospitalizaciones reducidas, fortuna optimizados y costos generales por capita.
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Prestación de atención equitativa: Invadir las disparidades integrando SDOH y datos de comportamiento asegura que la atención sea más efectiva e inclusiva entre los segmentos de los pacientes, lo que contribuye a una marca más resistente y un impacto social.
Ahora nunca ha sido un mejor momento para adoptar un enfoque nuevo para la administración de la salubridad de la población. Al reinventarlo con la colaboración de datos avanzados y la IA, podemos construir comunidades más saludables y organizaciones más resistentes de salubridad y ciencias de la vida, una visión inteligente a la vez.
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