Innovaccerは木曜日に、ヘルスケアデータの相互運用性プラットフォームであるGravityが、今後数か月にわたって一般的なアクセスが予想されていることを米国全体で利用できることを発表しました。
このプラットフォームは、ヘルスケア組織がデータをより適切に利用し、人工知能駆動型のデジタル変換を加速するのを支援するために作成されました、と同社は言います。
Innovaccer、達成したヘルスケアユニコーン シリーズF資金 今年の初めに、医療機関の可能性に焦点を当てていると言います。通常、時代遅れのサイロ化されたシステムが分析を迅速に展開するためにデータリソースを完全に活用するのが遅くなります。
「ヘルスシステムは、成果の改善から、すべてがコストの上昇を管理しながら、より少ないほど多くのことをするという前例のない圧力を受けています」と、同社の共同設立者兼CEOであるAbhinav Shashankは、Gravityのより幅広い可用性を発表する声明で述べています。
新しいヘルスケアインテリジェンスプラットフォームは、開発者がAIを展開して、電子ヘルス記録や請求から財務、運用、その他のコアシステム、単一のソースに至るまで、医療機関全体でデータを統合する方法を加速できます。
価値ベースのケア（VBC） – 患者データへのリアルタイムアクセスに依存して、健康介入を改善し、 ケアをパーソナライズします – ゆっくりと着実に、そうです サービス料金の払い戻しモデルを置き換えます。全米説明責任ケア組織協会との同社の共同研究によると、価値ベースのケアに向けた勢いがより速く構築されています。
143の組織にまたがる168人の医療専門家の調査では、60％以上がVBCプログラムへの参加を増やし、回答者の30％が収益の少なくとも25％がVBC契約に関連していると述べています。エグゼクティブリーダーは回答者の52％を占め、19％は臨床リーダーでした。
回答者が引用したVBCの採用に対する上位3つの障壁には、金融リスク（87％）、プロバイダーの回復力（80％）、および相互運用性の欠如（75％）が含まれていたと、研究者は4月に述べた 報告。ただし、多くの回答者（65％）は、VBCの取り決めにおける分析の強化におけるAIの役割についての楽観主義を表明しました。
「説明責任のあるケアと人口の健康管理の基礎には、洞察と行動を促進する統合データの戦略的使用があります」と、NAACOSの社長兼CEOであるEmily D. Browerは、この研究に関する声明で述べています。
ヘルスケアITニュース 木曜日にShashankと連絡を取り、Innovaccerの新しいGravity Platformがヘルスケア組織がAI開発を民主化し、VBCの目標を達成するのにどのように役立つかについてのいくつかの質問がありました。
Q. 90日間で重力ヘルスケアインテリジェンスプラットフォームを稼働させることができる理由は何ですか？
A. 重力はヘルスケアのための専用であるため、ゼロから始める代わりに、ヘルスシステムは堅牢でヘルスケアネイティブの財団を継承します。 400を超える事前に構築されたコネクタ、100以上のすぐに使用できるFHIRリソース、臨床、財務、運用上のドメイン向けの予期したデータフレームワークが付属しています。
通常、数か月または数年かかる統合は、数週間に圧縮されます。
プラットフォームの低コード/ノーコード開発者スタジオと前提条件のAIエージェントは、長いビルドサイクルを排除するため、チームは初日から完全なコンプライアンスとガバナンスを組み込んで90日以内に最初のユースケースを開始できます。
Q.プラットフォームは、組織のVBCモデルへの移行を容易にするにはどうすればよいですか？
A. 重力は、EHR、クレーム、品質、利用、リスクを介して断片化されたデータを単一の真実源に統合することにより、価値ベースのケアへのシフトを加速します。
これには、VBCワークフロー向けに特別に設計された事前統合データモデルが含まれており、リスク調整、ケアのギャップ、利用傾向などのパフォーマンスメトリックに関するリアルタイムの洞察を可能にします。
AIを搭載した分析とカスタマイズ可能なダッシュボードにより、ケアチームと幹部は、四半期レポートやオーダーメイドのツールを構築することなく、集団を積極的に管理し、結果を改善し、インセンティブを調整できます。
Q. Gravity Marketplaceが提供するものの詳細を提供できますか？
Gravity Marketplaceは、組織がイノベーションをより速く拡大するのを支援するために構築された、ヘルスケア対応コンテンツのエコシステムの増加です。これには、前提条件のAIエージェント、再利用可能なデータモデル、臨床および運用ルール、統合テンプレートが含まれているため、チームはホイールを再発明する必要はありません。
スタッフの予測因子、ケア調整ワークフロー、または拒否オプティマイザーを構築するかどうかにかかわらず、市場はプラグアンドプレイの出発点を提供します。 Gravityの開発者スタジオと完全に統合されているため、チームは一部の時間でソリューションをカスタマイズおよび展開できます。
A.訓練された前提条件のAIエージェントはどのモデルであり、これらのエージェントはどのように時間の経過とともに監視されますか？
Gravityの前処理されたAIエージェントは、ヘルスケアチューニングされた機械学習モデル、ニューラルネットワーク、ツールなど、ドメイン固有のモデルの組み合わせを使用して構築されています。また、正確な知識発見のために、ヘルスケア固有の小言語モデルを活用しています。
これらのモデルは、危険な出力、プライバシーリスク、コンプライアンス違反から保護するガードレールによって管理されています。基礎となるモデルは、匿名化されたヘルスケアデータセットでトレーニングされ、リスク層別化、拒否予測、運用予測、燃え尽きの検出などの実際のユースケースのために微調整されています。
すべてのエージェントは、プラットフォームのモデルカタログ、バージョン制御、および監視サービスを通じてバージョンおよび追跡されます。全体的なモデルフレームワークには、公平性、プライバシー（HIPAAなど）、セキュリティ、信頼性、安全性、包括性、透明性、説明責任を評価するための自動調査が含まれます。各モデルは、展開前後の両方で臨床、倫理、規制の基準を満たしています。
再訓練または微調整は、AI Studioから直接実行できます。エージェントは、関連性があり、準拠し、進化するデータパターンに合わせています。
Andrea Foxは、Healthcare IT Newsの上級編集者です。
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