Rozwiązania dla opieki zdrowotnej

Zmniejszenie liczb możliwych do uniknięcia ponownych przyjęć

W roku fiskalnym 2023 administracja programu Medicare ukarała ponad 2000 szpitali za wysoki wskaźnik ponownych przyjęć, co przełożyło się na redukcję płatności na łączną kwotę 320 milionów dolarów. Ponowne przyjęcia to globalne wyzwanie, które wpływa na doświadczenia pacjenta i zwiększenie kosztów opieki.

Świadczeniodawcy mogą wykorzystać kompletną dokumentację pacjenta i zaawansowane modele, takie jak zdrowie populacji i społeczne wyznaczniki zdrowia, aby określić prawdopodobieństwo powikłań i ponownych przyjęć, jak również podjąć mające na celu ograniczenie ryzyka.

Poprawa zdrowia populacji

Organizacje opieki zdrowotnej odchodzą od modelu opłat za usługi na rzecz modelu opieki opartego na wartości, co wymaga od nich zarządzania zdrowiem całych społeczności zamiast pojedynczych pacjentów.

Ujednolicając dane w różnych silosach i wykorzystując zaawansowaną analitykę oraz AI, świadczeniodawcy mogą identyfikować zagrożone grupy, eliminować dysproporcje i proaktywne przeprowadzać interwencje na dużą skalę.

Personalizacja zaangażowanie pacjenta

Skupienie się na pacjencie to już nie tylko modne słowo — to podstawowa zasada. Pacjenci oczekują ciągłości opieki, osobistej komunikacji, wygody i usług opieki zdrowotnej, które zapewnią im kontrolę.

Ujednolicenie danych pacjenta między silosami i projektowanie pod kątem interoperacyjności danych umożliwia świadczeniodawcom tworzenie holistycznego profilu, który podąża za pacjentem bez względu na wybór dostawcy czy platformy.

Wsparcie w podejmowaniu decyzji klinicznych

Wsparcie decyzji klinicznych jest kluczowe dla poprawy wyników pacjentów i obniżenia kosztów opieki. Klinicyści potrzebują aktualnych, opartych na dowodach informacji pochodzących z różnych źródeł, w tym z długoterminowej dokumentacji pacjentów, danych dotyczących zdrowia populacji oraz społecznych determinantów zdrowia, aby podejmować lepsze decyzje, proaktywnie identyfikować ryzyko, personalizować plany leczenia i ostatecznie poprawiać jakość i efektywność opieki.

Dzięki ujednoliceniu danych pacjentów według wytycznych opartych na dowodach i wykorzystaniu AI lekarze mogą zyskać pewność diagnozowania, usprawnić planowanie leczenia i zmniejszyć liczbę błędów medycznych, co prowadzi do poprawy bezpieczeństwa pacjentów i wyników oraz zmniejszenia kosztów.