Gesundheit

Innovaccer Forschung zeigt, wie die KI verbessern könnte Kosten von care-Modellen

Innovaccer, entwickelt, die Daten-tools zu helfen, Gesundheitssysteme verantwortlich Pflege und die Gesundheit der Bevölkerung management, veröffentlicht eine neue Studie konzentrierte sich auf die Möglichkeiten, die modernste machine learning algorithmen verbessern können risk-Modelle zur besseren Vorhersage der zukünftigen Kosten der Pflege.

WARUM ES WICHTIG IST
Das Unternehmens-Modell analysiert die Daten aus mehreren Quellen, einschließlich elektronischer Patientenakten, soziale Determinanten der Gesundheit und bei Ansprüchen Daten, sagen die Beamten. Bei der Abschätzung des zukünftigen Risikos erzielt, können Gesundheitsdienstleister besser zu beurteilen, die Wahrscheinlichkeit, dass Ergebnisse wie die Anzahl der Krankenhauseinweisungen oder der Notaufnahme Besuche.

Innovaccer lässt seine KI-basierte Modell könnte eine Verbesserung gegenüber anderen Forderungen-basierten Risiko-Modelle, wie die Centers for Medicare und Medicaid Services “ Hierarchical Condition Category, die im ACG-System, entwickelt von der Johns Hopkins und DxCG von Verisk-Gesundheit. Diese sind bei guter Prognose das Risiko für die Bevölkerung, anstatt sich auf einer individuellen Ebene, nach Angaben des Unternehmens.

Durch die Beobachtung von wichtigen klinischen und lifestyle-Metriken und analytics, um festzustellen, wie diese Metriken Auswirkungen Ergebnisse, Gesundheitssysteme ernten konnte enorme Vorteile durch die Entwicklung und Zuordnung von Risiko-scores durch vermessung expansive Gruppen von Patienten mit vergleichbaren Eigenschaften.

DER GRÖßERE TREND
Das research paper stellt fest, dass, wie die healthcare-Industrie bewegt sich in eine value-based-care-Modell, erfordert dies die Anbieter zu verbessern, die Qualität der Pflege an Patienten und verbessern den Gesamtzustand der Gesundheit der Bevölkerung – etwas Innovacer, sagt AI könnte helfen, erleichtern.

Die Unternehmens-Algorithmus verwendet, ein ensemble von sechs verschiedenen regressionsmodellen, einschließlich Lasso und Elastic-regression-Modellen und 62 unabhängige Merkmale zur Vorhersage der zukünftigen Kosten eines Patienten.

Darüber hinaus die Verwendung der einzelnen REGRESSIONSMODELLE bedeutet Innovaccer risk-Modell ist in der Lage zu berücksichtigen, für Ausreißer in den Daten vorhanden.

Die Studie hebt auch Innovaccer Ansatz bei der Schätzung der künftigen Kosten der Pflege basiert auf Anamnese, klinischen und sozioökonomischen Daten, sowie weitere Faktoren.

„Jeder patient ist anders und nur weil die Technologie im Gesundheitswesen ist noch immer in der pre-internet-ära,“ Abhinav Shashank, CEO und co-Gründer von Innovacccer, sagte in einer Erklärung. „Das Gesundheitswesen braucht eine Datenautobahn öffnen können, die Raum für innovation. Mit dieser neuen Forschung, sind wir einen Schritt weiter und einen Schritt näher zu präventiven Leistungen zu haben.“

Mit AI als Teil der transformation hin zu einer Wert-basierten Sorgfalt hätte weitreichende Auswirkungen, zu helfen, zu beseitigen Variationen in der Pflege Qualität, um eine genaue Erstattungen.

AUF DER PLATTE
„Die Umwandlung von Volumen-zu-Wert erfordert innovative Strategien für die Risikobewertung und Vorhersage von Ergebnissen“, sagte der ehemalige Geisinger Geschäftsführer Dr. Glenn Steele, jetzt Vize-Vorsitzende des Gesundheits-Transformation der Allianz und Berater für Innovaccer, in einer Erklärung.

„Diese innovation muss auf eine solide Datengrundlage und es ist ermutigend zu sehen, Innovaccer data-driven-Ansatz angewendet werden, um eine AI-basierten Risiko-scoring-Modell – etwas, dass can-Adresse eine der dringlichsten Bedürfnisse in der Gesundheitsversorgung heute“, sagte Steele.

„Einfach zu identifizieren, warum ein patient krank ist, ist nicht genug,“ sagte Dr. David Nace, chief medical officer bei Innovaccer und Autor des Papiers. „Wir müssen sicherstellen, dass, wenn das Stadium kommt, werden alle beteiligten in die Patientenbehandlung, die Reise ist ausgestattet mit den besten Einsichten.

„Mit dieser Forschung, wir hoffen, wir eröffnen neue Wege der Bereitstellung von Pflege“, fügte er hinzu. „Diese Reise nicht einfach aufhören mit der Identifizierung der Patienten mit hohem Risiko sondern indem wir jede mögliche Unterstützung, die Sie benötigen. Es ist, wie wir näher kommen, um eine patient-zentrierte Gesundheitsversorgung.“

Nathan Eddy ist ein healthcare-und Technologie-freelancer mit Sitz in Berlin.
E-Mail der Autorin: [email protected]
Twitter: @dropdeaded209