Risultati di Settore: I modelli di rischio di ri-ammissione sono diventati molto bravi a identificare i pazienti che torneranno entro 30 giorni. Il problema più difficile è garantire che tale intuizione raggiunga i team di cura giusti in tempo per...
di Adam Crown
CASO D'USO
Intelligenza sui Risultati Clinici e Rischio di Ri-ammissione
Le ri-ammissioni ospedaliere sono una delle metriche di qualità più monitorate nell'assistenza sanitaria. Sono un indicatore della qualità delle cure, un motore di scrutinio normativo e un'esposizione finanziaria significativa nei modelli di assistenza basati sul valore. La maggior parte dei grandi sistemi sanitari ha investito in modelli di rischio di ri-ammissione. L'accuratezza predittiva di tali modelli è migliorata sostanzialmente nel corso dell'ultimo decennio.
Il divario non è nella predizione. È nella traduzione dalla predizione all'intervento. Un punteggio di rischio in una dashboard di sanità pubblica non viene automaticamente instradato al team di cura che deve agire su di esso. Un indicatore di dimissione ad alto rischio nell'EHR è utile solo se il coordinatore delle cure che gestisce le transizioni lo vede, ha il contesto per capire cosa sta guidando il rischio e può accedere alle informazioni aggiuntive sul paziente necessarie per progettare un piano post-dimissione efficace.
I Chief Medical Officer nei grandi sistemi sanitari gestiscono le prestazioni cliniche su migliaia di incontri con i pazienti contemporaneamente. La qualità dell'assistenza su larga scala dipende dal flusso di dati ai giusti decisori al momento giusto. Quando un CMO vuole comprendere i modelli di ri-ammissione, tale analisi richiede tipicamente una richiesta di dati, il tempo di un analista e un periodo di attesa che non corrisponde alla velocità decisionale clinica.
Abbiamo il punteggio di rischio. Quello che non sempre abbiamo è la storia clinica che lo spiega - abbastanza velocemente perché il team di cura possa farci qualcosa prima che il paziente vada a casa.
Databricks Genie consente ai leader clinici di interagire con i dati dei pazienti e dei risultati in linguaggio naturale, all'interno del quadro di governance richiesto dall'assistenza sanitaria. Un CMO può chiedere: 'Qual è il nostro tasso di ri-ammissione a 30 giorni per i pazienti con CHF dimessi dal servizio di cardiologia negli ultimi 90 giorni, e come si confronta con le nostre prestazioni nell'anno precedente?' Quella domanda emerge dai tuoi dati clinici effettivi, con appropriati controlli di accesso in vigore.
Quando un CMO può porre domande ai dati clinici in modo conversazionale e ottenere risposte basate su record di pazienti effettivi, governate in modo appropriato e restituite alla velocità di una conversazione clinica, il paradigma del miglioramento della qualità cambia. La ri-ammissione che è stata prevista può essere quella che viene prevenuta, perché l'intuizione sta raggiungendo le persone giuste abbastanza velocemente da farlo.
DATABRICKS GENIE · DIFFERENZIATORI CHIAVE
Costruito per i tuoi dati, governato dalle tue regole, rispondente a qualsiasi leader aziendale.
Vedi Cosa Può Fare Genie per il Tuo Team
Databricks Genie è disponibile oggi. Scopri come i tuoi colleghi del settore lo stanno utilizzando per reinventare il modo in cui accedono ai loro dati e agiscono su di essi.
(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale
Iscriviti al nostro blog e ricevi gli ultimi articoli direttamente nella tua casella di posta.