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Dashboard e Machine Learning per favorire i miglioramenti nella gestione delle cure per una assicurazione medica

Physician pointing to tablet screen

 

CLIENTE: importante piano sanitario con sede negli Stati Uniti SFIDA

: fornire una visibilità completa, in tempo reale, su quali membri del piano sanitario sono in un pronto soccorso o ricoverati in un ospedale RISULTATO

: un'applicazione dashboard in tempo reale completata in meno di 30 giorni, arricchita con capacità di apprendimento automatico, che riduce i costi di revisione clinica del 20%

Il Chief Medical Officer di un importante piano sanitario della costa occidentale degli Stati Uniti ha chiesto una visibilità completa su chi è in ospedale in qualsiasi momento. Dato il lavoro che il piano sanitario stava già facendo con InterSystems e lo scambio di informazioni sanitarie, il direttore dei dati e delle analisi aziendali rispose con sicurezza: "Sì, possiamo farlo". "Potete farlo in sei mesi?" chiese il CMO. La risposta? Anche affermativo.

Il risultato, creato in meno di 30 giorni, era l'applicazione "Bed Board" del piano sanitario, una risposta ad alcune sfide comuni tra gli assicuratori sanitari.

Il piano sanitario assicura 2 milioni di persone in diversi stati occidentali. Ogni giorno, riceve fax, e-mail e telefonate da più ospedali e, da questi, compila un "censimento" giornaliero di quali membri stanno ricevendo cure d'emergenza o stazionarie, e la loro posizione. L'obiettivo è quello di utilizzare queste informazioni per:

  • Esaminare e dare priorità ai casi per la gestione medica e il follow-up
  • Garantire la fornitura di cure ottimali
  • Evitare i costi di test, trattamenti, ricoveri o cure inappropriate non necessari

Il piano sanitario ha 24 ore dopo un'ammissione per prendere decisioni su questioni come la necessità medica o l'appropriatezza del trattamento se intende intervenire. Il vecchio modo - guardare attraverso diversi pezzi di carta per sintetizzare tutti i dati - era un processo lento e inefficiente. Quando le informazioni utili arrivavano alle persone giuste, spesso era troppo tardi per influenzare la cura fornita. L'applicazione Bed Board ha ribaltato completamente la situazione.

Dashboard in tempo reale con intuizioni di apprendimento automatico

Bed Board è un'applicazione dashboard potenziata con intuizioni di machine-learning. Dà ai team clinici e aziendali la visibilità in tempo reale dello stato dei membri del piano sanitario nelle impostazioni di cura acuta. Il software InterSystems HealthShare è stato fondamentale per il successo di Bed Board, poiché ha permesso al piano sanitario di:

  • Crea connessioni e aggrega automaticamente i dati da più feed di dati esterni
  • Identificare in modo univoco ogni membro del piano nei dati in entrata
  • Integrare le informazioni delle cartelle cliniche elettroniche in arrivo con i dati delle richieste di rimborso del piano
  • Normalizzare tutti i dati per l'uso in analisi e reportistica a valle
  • Fornire dati puliti agli algoritmi di apprendimento automatico del piano e agli strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau
  • Presentare i dati di supporto ogni volta che un utente effettua il drill-down nella visualizzazione interattiva di primo livello di Bed Board

In genere, l'aggregazione e la normalizzazione di tutti i dati nei feed in tempo reale è il passo più lungo nella creazione di questo tipo di soluzione. Con HealthShare, questo lavoro è stato completato in meno di un mese.

Aumentare l'efficienza

Ora, quando un membro del piano si registra in un dipartimento di emergenza o viene ammesso in un ospedale, Bed Board viene aggiornato entro un minuto. HealthShare identifica il membro attraverso i dati delle cartelle cliniche elettroniche in entrata e i dati delle richieste di rimborso esistenti, e colloca le informazioni a livello di membro nelle code di lavoro per sostenere l'attività di revisione clinica. Con ogni nuovo evento - un medico viene assegnato, una diagnosi preliminare viene stabilita, o un paziente viene ammesso - HealthShare aggiorna Bed Board.

La maggiore efficienza di avere tutte le informazioni in un unico luogo, e la capacità di approfondire il dashboard per ottenere dettagli su ogni paziente, consente alla divisione clinica del piano di completare le revisioni entro il suo obiettivo di 24 ore.

Bed Board mette anche in relazione i volumi e i modelli di ammissione attraverso le aree geografiche del piano con i dati demografici dei membri, le diagnosi e i luoghi di cura. La Divisione Clinica usa queste informazioni per monitorare le tendenze più ampie di utilizzo nelle regioni coperte.

A screenshot of the Bed Board application that displays inpatient stay information for the past two days.
Updated as HealthShare receives near real-time notifications, Bed Board’s overview display can reveal detailed, aggregated claims and medical information to speed decisions about plan members in emergency departments and hospitals. Machine learning algorithms and pre-populated work queues help focus clinical review teams on the most important cases.

Aumento del 20% del ritorno sull'investimento

Con un archivio di dati aggregati, normalizzati e continuamente aggiornati in HealthShare, il piano sanitario aveva le basi per aggiungere capacità di apprendimento automatico all'applicazione Bed Board. Ora, Bed Board non si limita a raccogliere i dati per i suoi utenti, ma vi applica l'intelligenza per ridurre il carico di lavoro degli utenti. Il livello di apprendimento automatico guida i team di revisione su dove concentrare la loro attenzione per ottenere il massimo impatto.

In alcuni casi, gli algoritmi di apprendimento automatico possono completare la revisione clinica dei ricoveri senza coinvolgere un medico. In precedenza, il venti per cento dei ricoveri esaminati erano per membri che avevano chiaramente bisogno di stare in ospedale. Bed Board evita il coinvolgimento del clinico in questi casi, risparmiando tempo e riducendo essenzialmente i costi amministrativi per la revisione clinica del 20%.

Ottenere una presa sui dati in tempo reale permette un maggiore controllo

L'applicazione Bed Board del piano dimostra il valore della combinazione di apprendimento automatico con una registrazione longitudinale e in tempo reale delle cure. La visibilità dei dati in tempo reale e la possibilità di fare domande su ciò che sta accadendo è un cambiamento di gioco. Ha permesso al piano di capire il flusso di lavoro quotidiano e sapere quando qualcosa, in una particolare struttura o regione, sta andando fuori controllo.

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