医疗保健部门复杂而分散，通常激励措施不一致或缺乏协调，导致资源分配无效。碎片化也会对患者的预后、成本和治疗质量产生负面影响。
在 VentureBeat 的 Transform 2022 虚拟会议期间，拥有 30 年人工智能行业经验的 Nara Logics 首席执行官 Jana Eggers 与 Evernorth（信诺子公司）数据和分析工程高级副总裁 Sachin Joshi 一起讨论了信诺正在做些什么来改善这种分散的护理并通过使用数据降低医疗保健成本。
Cigna创建了一个平台，允许公司自动识别需要临床关注的情况，实施针对患者临床状况和参与偏好量身定制的干预措施。该平台还提供患者活动的 360 度可见性，从而形成最终的护理协调计划。
医疗保健系统的复杂性、障碍和失败
根据世界卫生组织的说法，医疗保健部门提供系统的质量会影响医疗服务对患者的快速、有效和适合程度。患者通常会通过选择基于结果的护理模式来做出明智的决定，该模式可确保临床目标并在整个护理连续体中连接患者的接触点。
然而，埃格斯指出，很多人在医疗保健领域遇到了复杂性。她没有从患者的角度看待医疗保健问题，而是要求乔希从医疗保健系统内部看待这个问题。乔希同意，这种由内而外的分裂是主要问题。
“我知道我们作为消费者觉得，每天当我们去完成实验室时，去看我们的初级保健医生......去填写我们的处方，“乔希说。“想象一下，试图将这些信息汇集在一起，为我们的患者创造更好的结果，这样他们就不必浏览所有这些不同的渠道，而不会觉得，第一，他们被故意定价欺骗，第二，[想知道]他们的整个健康状况是否正在考虑所有这些不同的渠道。乔希说，那些在内部的人看到了所有这些，并且知道有能力将其整合在一起并提供解决方案。
Joshi解释说，协调管理是用于解决其中一些问题的方法之一。Joshi说，Evernorth的Health Connect 360旨在从患者管理的角度看待总人口。这为客户提供了宏观级别的视图。“然后在微观层面上，我们可以研究一种结果分阶段的方法，通过降低成本从健康角度提供更好的患者结果。
从数据的角度来看，Health Connect 360的挑战在于能够提供预测建模，使Evernorth能够针对并改善这些患者的治疗效果。
Joshi补充说，在这种情况下，重要的是能够为每个患者提供定制的治疗计划。他为客户提出了一个量身定制的策略，使他们能够与公司合作，评估为患者服务的投资水平和成本，然后将其与他们之前看到的结果进行对比。
及时干预
Joshi以糖尿病为例：“这在人群中很常见，但在某些雇主群体中可能比其他雇主群体更常见。因此，从总人口的角度来看，我们能够做的是分析医疗药品，第三方数据，索赔数据中的数据，这是我们自己的。通过将这些数据与第三方以及数字设备集成，Evernorth能够在宏观层面上生成数据。
“我们是否看到他们提交的药品[处方]索赔减少，购买量减少？因为我们有这些信息，所以我们能够在该人群中进行区分，进行外展，然后进行干预，以确保对药物的依从性或处方者指令得到正确执行，以创建一种预防性用例，我们围绕血糖监测进行外展。
他补充说，如果有人有患糖尿病前期或糖尿病的风险，基于预测建模和机器学习概念，该公司能够直接或通过提供者进行外展，以便他们可以在某人最终进入急诊室之前进行干预，这会导致更大的后果。根据Joshi的说法，这改善了患者的治疗效果，并降低了客户的长期成本。
“大量的数据一直是技术受众面临的主要挑战，因为它们非常分散，它们不能很好地排列在一起，”Eggers指出。“观众正在解决他们自己关于如何为这些数据提供动力的挑战。我知道那里有一些力量，但我被困在分析或其他东西上。
然而，在重申乔希提出的解决这个问题的建议时，埃格斯说，技术观众应该“找到一个你知道的MVP，并确保你专注于体验。然后，确保您的团队感受到您尝试推动的体验。确保他们知道自己是脆弱的，并尝试一些事情，选择中间立场是可以的，因为你并不总是会得到完美。
椰有料原创，作者：小椰子啊，转载请注明出处：http://www.studioyz.com/4036.html
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