Soluzioni sanitarie

Ridurre le riammissioni evitabili

Nell'anno fiscale 2023, Medicare ha penalizzato oltre 2.000 ospedali per gli alti tassi di ricoveri ripetuti, con un totale di 320 milioni di dollari di riduzioni dei pagamenti. I nuovi ricoveri rappresentano una sfida globale che impatta l'esperienza del paziente e aumenta i costi delle cure.

I fornitori possono sfruttare una cartella clinica longitudinale e modelli avanzati come la sanità pubblica e i fattori sociali determinanti per la salute per determinare la probabilità di complicazioni e riammissioni e adottare misure per mitigare i rischi.

Migliorare la salute della popolazione

Le organizzazioni sanitarie stanno passando da un modello di assistenza a pagamento a un modello di assistenza basato sul valore, che richiede loro di gestire la salute di intere popolazioni anziché di singoli pazienti.

Unificando i dati tra i silos e sfruttando analisi avanzate e AI, i fornitori possono identificare i gruppi a rischio, affrontare le disparità e implementare interventi proattivi su larga scala.

Personalizzare il coinvolgimento dei pazienti

La centralità del paziente non è più un termine in voga, ma rimane un requisito fondamentale. I pazienti si aspettano un continuum di assistenza, comunicazioni personalizzate e comodità, e un'esperienza sanitaria che lasci il controllo nelle loro mani.

L'unificazione dei dati dei pazienti attraverso i silos e la progettazione per l'interoperabilità dei dati consente ai fornitori di offrire un profilo olistico che accompagna il paziente tra fornitori e piattaforme.

Supporto decisionale clinico

Il supporto alle decisioni cliniche è fondamentale per migliorare gli esiti dei pazienti e ridurre i costi delle cure. I clinici necessitano di insight tempestivi e basati su evidenze derivate da fonti come la cartella clinica longitudinale, i dati sulla salute della popolazione e i fattori sociali determinanti per la salute, al fine di prendere decisioni migliori, identificare proattivamente i rischi, personalizzare i piani di trattamento e, in ultima analisi, migliorare la qualità e l'efficienza delle cure.

Unificando i dati dei pazienti con linee guida basate su evidenze e sfruttando l'AI, i clinici possono garantire l'accuratezza diagnostica, ottimizzare la pianificazione del trattamento e ridurre gli errori medici, portando a una maggiore sicurezza dei pazienti, migliori risultati e costi ridotti.