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AI は、医療提供者が価値ベースのケア モデルでより良い結果を得るのに役立ちます

価値に基づくケアの勢いは加速する傾向にあります。 メディケア・メディケイド・サービスセンターは、2030年までにすべての従来のメディケア受給者をVBC協定に移行するという野心的な目標を概説しているが、これはベインの調査で2021年に記録されたわずか7%から顕著な増加である。 より多くの医療プラン、医療提供者、会員が VBC 協定に参加するにつれ、患者のリスクとケアの質を監視するために、大量の臨床データを効果的に管理する必要があります。 品質向上とリスク調整のテクノロジーおよびサービス会社である Reveleer の社長兼 CEO であるジェイ・アッカーマンは、医療情勢について深い知識を持っています。 VBC 契約モデルとテクノロジー 舞台裏で。 私たちは彼にインタビューして、リスク調整に革命をもたらす人工知能の可能性、AI が質とリスク調整の両方の臨床データをどのように統合できるか、医療提供者が AI ツールを使用して患者が完全にケアに取り組むのを支援できる方法について話し合いました。 Q. あなたは、AI にはリスク調整に革命をもたらす可能性があると主張しています。 どうやって? A. AI は、大量のデータをスキャン、分析、合成して患者ケアを改善できる臨床的洞察を得ることができるため、価値ベースのケアにおけるリスク調整を大きく変えることができます。 従来、価値ベースのケアにおけるリスク調整は監査メカニズムとして機能し、会員のリスクプロファイルに基づいて医療保険の正確な償還を保証してきました。 しかし、一部の価値観に基づくケア組織は、会員とのやり取りの前に医療提供者と関わる前向きのリスク調整プログラムを開発することで進化しています。 ほとんどは社内に保有する会員データによって制限されており、古い情報でプロバイダーと効果的に連携することが困難になっています。 医療交換、薬局、ネットワーク外の専門家などの外部の臨床データ ソースと統合され、 AI は全体像を作成できる 患者の健康状態。 これらの洞察がケアの時点で医療提供者に提供されると、リスク調整は遡及的な監査中心の機能から、ケアに実際に影響を与える事前対応型のワークフローに移行します。 Q. AI は、より適切な情報に基づいた医療上の意思決定と早期介入のために、品質とリスク調整の両方の臨床データを統合できるともおっしゃいました。 これを達成するために AI…

AI は、医療提供者が価値ベースのケア モデルでより良い結果を得るのに役立ちます

価値に基づくケアの勢いは加速する傾向にあります。 メディケア・メディケイド・サービスセンターは、2030年までにすべての従来のメディケア受給者をVBC協定に移行するという野心的な目標を概説しているが、これはベインの調査で2021年に記録されたわずか7%から顕著な増加である。

より多くの医療プラン、医療提供者、会員が VBC 協定に参加するにつれ、患者のリスクとケアの質を監視するために、大量の臨床データを効果的に管理する必要があります。

品質向上とリスク調整のテクノロジーおよびサービス会社である Reveleer の社長兼 CEO であるジェイ・アッカーマンは、医療情勢について深い知識を持っています。 VBC 契約モデルとテクノロジー 舞台裏で。 私たちは彼にインタビューして、リスク調整に革命をもたらす人工知能の可能性、AI が質とリスク調整の両方の臨床データをどのように統合できるか、医療提供者が AI ツールを使用して患者が完全にケアに取り組むのを支援できる方法について話し合いました。

Q. あなたは、AI にはリスク調整に革命をもたらす可能性があると主張しています。 どうやって?

A. AI は、大量のデータをスキャン、分析、合成して患者ケアを改善できる臨床的洞察を得ることができるため、価値ベースのケアにおけるリスク調整を大きく変えることができます。

従来、価値ベースのケアにおけるリスク調整は監査メカニズムとして機能し、会員のリスクプロファイルに基づいて医療保険の正確な償還を保証してきました。

しかし、一部の価値観に基づくケア組織は、会員とのやり取りの前に医療提供者と関わる前向きのリスク調整プログラムを開発することで進化しています。 ほとんどは社内に保有する会員データによって制限されており、古い情報でプロバイダーと効果的に連携することが困難になっています。

医療交換、薬局、ネットワーク外の専門家などの外部の臨床データ ソースと統合され、 AI は全体像を作成できる 患者の健康状態。 これらの洞察がケアの時点で医療提供者に提供されると、リスク調整は遡及的な監査中心の機能から、ケアに実際に影響を与える事前対応型のワークフローに移行します。

Q. AI は、より適切な情報に基づいた医療上の意思決定と早期介入のために、品質とリスク調整の両方の臨床データを統合できるともおっしゃいました。 これを達成するために AI がどのように機能するかを説明してください。

A. AI は、メンバーに関する統合された縦断的なビューを提供し、医療現場で医療提供者に臨床的洞察を提示することで、リスク調整と品質向上のプログラムを調整するのに役立ちます。

たとえば、AI は、非ホジキンリンパ腫、気管支拡張症、高血圧と診断されている患者のデータを分析します。 AI システムは、健康エコシステム全体からのデータをスキャンした後、うっ血性心不全、大動脈アテローム性動脈硬化症、ステージ 3 の慢性腎臓病という 3 つの新たな診断の可能性を患者が持つ可能性を示唆する証拠を見つけます。

AI はこの情報を翻訳できます サポートする臨床文書にリンクされたわかりやすい患者概要にまとめられます。 この情報が診療現場で医療提供者に提示されると、この例の医療提供者は提案された診断と裏付けとなる証拠を検討し、どの診断を追加するか、患者の治療をどのように進めるのが最適かを決定できます。

リスクおよび品質プログラムは、このより優れた、より包括的なデータをメンバー全体で調整し、医療提供者とより積極的に協力して患者ケアを向上させることができます。

Q. どうすればできますか?医療提供者は AI ツールを使用して、患者が完全にケアに取り組めるよう支援していますか?

A. AI ツールを上手に活用することで、医療提供者は患者が医療活動においてより積極的な役割を担うことができ、その結果、成果が向上し、ケアへの関与レベルが高まります。

AI を使用すると、医療提供者は患者データを分析して、個人のニーズや好みに合わせたパーソナライズされた健康に関する推奨事項を作成でき、患者が自分の医療に関して十分な情報に基づいた意思決定を行えるように導くための基盤として機能します。

AI アルゴリズムは患者の長期データを精査することで、潜在的な健康リスクや合併症を予測できます。 これにより、医療提供者は予防措置や介入に積極的に患者を関与させることができ、有害な結果が生じる可能性を軽減できます。

AIツールでも分析できる 患者のコミュニケーションの好みに応じて、電子メール、テキスト メッセージ、または電話によるアウトリーチをカスタマイズすることで、効果的でタイムリーなコミュニケーションを確保し、より強固な患者と医療提供者の関係を育みます。

医療プランの会員は、より十分な情報に基づいた臨床上の決定、早期の介入、より効果的な治療を通じて、アクセスとケアの結果が改善されるという恩恵を受けます。

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執筆者について: nipponese

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