Resultados do Setor: Modelos de risco de readmissão se tornaram muito bons em identificar pacientes que retornarão em 30 dias. O problema mais difícil é garantir que essa informação chegue às equipes de atendimento corretas a tempo de intervir e...
por Adam Crown
CASO DE USO
Inteligência de Resultados Clínicos e Risco de Readmissão
As readmissões hospitalares são uma das métricas de qualidade mais acompanhadas na área da saúde. Elas são um indicador da qualidade do atendimento, um motor de escrutínio regulatório e uma exposição financeira significativa em modelos de cuidados baseados em valor. A maioria dos grandes sistemas de saúde investiu em modelos de risco de readmissão. A precisão preditiva desses modelos melhorou substancialmente na última década.
A lacuna não está na previsão. Está na tradução da previsão para a intervenção. Uma pontuação de risco em um painel de saúde populacional não é automaticamente encaminhada para a equipe de atendimento que precisa agir sobre ela. Um sinal de alta de alto risco no prontuário eletrônico do paciente (PEP) só é útil se o coordenador de cuidados que gerencia as transições o vir, tiver o contexto para entender o que está impulsionando o risco e puder acessar as informações adicionais do paciente necessárias para projetar um plano de pós-alta eficaz.
Os Diretores Médicos de grandes sistemas de saúde gerenciam o desempenho clínico em milhares de atendimentos de pacientes simultaneamente. A qualidade do atendimento em escala depende do fluxo de dados para os tomadores de decisão certos no momento certo. Quando um Diretor Médico deseja entender os padrões de readmissão, essa análise normalmente requer uma solicitação de dados, tempo do analista e um período de espera que não corresponde à velocidade da decisão clínica.
Temos a pontuação de risco. O que nem sempre temos é a história clínica que a explica - rápido o suficiente para que a equipe de atendimento faça algo a respeito antes que o paciente vá para casa.
O Databricks Genie permite que os líderes clínicos interajam com seus dados de pacientes e resultados em linguagem natural, dentro da estrutura de governança que a saúde exige. Um Diretor Médico pode perguntar: 'Qual é a nossa taxa de readmissão em 30 dias para pacientes com Insuficiência Cardíaca Congestiva (ICC) com alta do serviço de cardiologia nos últimos 90 dias, e como isso se compara ao nosso desempenho no ano anterior?' Essa pergunta surge de seus dados clínicos reais, com controles de acesso apropriados implementados.
Quando um Diretor Médico pode fazer perguntas sobre dados clínicos de forma conversacional e obter respostas que são baseadas em registros de pacientes reais, governadas apropriadamente e retornadas na velocidade de uma conversa clínica, o paradigma de melhoria de qualidade muda. A readmissão que foi prevista pode ser aquela que é evitada, porque o insight está chegando às pessoas certas rápido o suficiente para isso.
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(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original
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