Arquitetura de Referência para Personalização de Pacientes na Saúde

Visão geral

1. As soluções de personalização do percurso de cuidados do paciente precisam integrar diversos formatos de dados de várias fontes: registros eletrônicos de saúde e médicos (EHR/EMRs), CRM do paciente, provedores, farmácias e instituições reguladoras. Lakeflow Connect e outros serviços de parceiros ISV da Databricks (como Redox) ajudam a trazer os dados para o lakehouse.
2. DLT (Pipelines Declarativos) ajudam a canalizar e integrar os dados incrementais através das diferentes camadas de medalhão, alcançando confiabilidade e credibilidade. Os pipelines de extração, transformação e carregamento (ETL) no Databricks também aplicam regras de qualidade de dados, enquanto o Unity Catalog implementa políticas de governança de dados, incluindo RBAC, ABAC e tokenização. Isso garante uma arquitetura de dados aberta, porém regulada, sem duplicação desnecessária de dados.
3. Com os dados de saúde do paciente organizados em uma arquitetura de medalhão de qualidade e agregação crescentes, análises significativas podem ser extraídas para melhorar os resultados clínicos e afetar a economia de custos no tratamento. Além disso, os modelos de aprendizado de máquina utilizam características extraídas dos dados juntamente com dicas dos determinantes sociais de saúde para quantificar o risco do paciente, trazendo intervenções oportunas para melhorar os resultados de saúde.
4. Esses dados não só ajudam a quantificar o envolvimento do paciente ao longo da jornada de cuidados, mas também ajudam a identificar e incentivar serviços de saúde que oferecem cuidados de qualidade e custo-efetivos através das medidas HEDIS. Databricks AI/BI e Delta Sharing garantem a entrega ininterrupta de relatórios regulatórios.
5. Sistemas agentes baseados em Mosaic AI ajudam a emparelhar o paciente com o provedor correto, fazem sentido das notas de cuidados e apresentam uma visão holística de 360 graus da saúde do paciente.

Benefícios

A personalização do paciente apresenta imensas oportunidades para organizações de saúde (tanto pagadores quanto provedores) em garantir interações oportunas e eficazes para alcançar o cuidado baseado em valor.

A Plataforma de Inteligência de Dados Databricks é projetada para oferecer uma experiência contínua de ponta a ponta - desde a coleta e organização de dados até a extração de insights e criação de modelos preditivos para a disseminação e consumo de dados pelas partes relevantes do sistema de saúde - com o objetivo principal de fornecer cuidados de qualidade de maneira econômica para o paciente.