異なるシステム間の個人記録の照合とリンク

AIとその先のために

健康と医療において、個人を正しく認識することは単に重要なだけでなく、必要不可欠です。 完全で正確な最新の ID データは、医療の質と患者の安全性を確保し、収益サイクル管理を最適化し、 規制コンプライアンスを維持し、価値に基づく医療を推進するために不可欠です。 公共部門では、業務の合理化と給付の迅速化において、個人のマッチングが重要な役割を果たしています。 そして、AIやMLイニシアチブを実行するあらゆる組織にとって、正確なIDデータは、実用的な洞察を生み出し、意思決定を改善し、よりパーソナライズされた効率的なケアを可能にするための基盤です。

患者、会員、顧客の記録を識別し、照合することは、小さなタスクではありません。 ヘルスケアの世界では、IDデータは異なるEHRシステム、検査機関や薬局のソリューション、CRMプラットフォーム、請求、支払い、スケジュール管理アプリなどに散在しています。 公共部門では通常、各プログラムが独自にデータを管理しています。 同じ顧客にサービスを提供する同じ機関内のプログラムのデータでさえ、絶望的にサイロ化されたままであることがあります。 氏名の変更、住所の更新、スペルミス、その他の不一致により、情報が重複したり、一貫性がなかったり、不完全だったり、古かったりすることがよくあります。

個人の識別を誤ることの代償は大きいものです。 IDデータのエラーやギャップは、臨床、業務、およびビジネス・パフォーマンスに影響を与え、組織の評判を傷つけ、高額な規制上の罰金や法的解決につながる可能性があります。

• 否認された請求の35%は、不正確な患者識別や情報が原因です¹。
• 重複記録のために繰り返される治療の平均コストは、ED受診1回につき1,700ドル以上、入院1回につき1,950ドル以上と言われます¹。

Enterprise Master Person Indexes² (EMPI)は、異なるシステム間の患者、会員、顧客の記録を調整し、データギャップや不整合を排除します。 異なるソースからの記録を識別し、リンクすることで、各人について統一され、一意に識別された記録を提供します。 医療機関のM&A統合やAIイニシアチブの合理化を支援しています。 また、公共部門の効率改善やプログラム提供の調整にも役立ちます。

従来のEMPIは、同一人物に属するレコードを識別するために、2つの異なるタイプのアルゴリズムを使用しています。

• 決定論的アルゴリズムは、名前、生年月日、社会保障番号のような特定のデータ要素の完全一致を探します。 すべての条件が一致すれば、そのレコードは同一人物のものとみなされます。
• 確率的アルゴリズムは、2つのレコードが同一人物に属する可能性を決定するために統計的分析を使用します。 複数の属性の類似性に基づいて、一致する確率を示すスコアを割り当てます。

次世代 EMPI は、ID データの精度と完全性をさらに高める高度なアルゴリズムをサポートしています。

InterSystems EMPI™は 、異種システム間の個人記録のリンクを容易にする次世代EMPIです。 InterSystems EMPI は、InterSystems Unified Care Record と分断なく統合され、多様なソースからの ID データを単一の、正確で 縦断的な医療記録に統合します。

InterSystems EMPI の主な機能は以下のとおりです：

• 機械学習とカスタムルールを使用して個人の記録を自動的に照合する、完全にカスタマイズ可能な連携エンジン
• 記録の閲覧、データ品質の分析、傾向の把握のための包括的なダッシュボードとレポート
• HL7 FHIR®、HL7® v2、IHEなど、一般的な医療データ標準のための組み込みAPI
• オンプレミスまたはマネージドサービスの 展開を選択