利用先进的分析和人工智能工具从复杂的医疗数据集中获取可行的见解
医疗保健领域充满了数据——这对于我们继续改善医疗保健体验至关重要。但拥有所有这些数据并不意味着它全部被充分利用（如果有的话）。我们拥有的大部分数据都位于非常复杂的数据集中，顾名思义，分解、理解和利用这些数据非常复杂。先进的分析和人工智能工具在这一领域会非常有帮助，而不是给已经不堪重负的员工提供更多工作。为了更深入地了解如何利用先进的分析和人工智能工具从复杂的医疗数据集中获得可行的见解，我们联系了我们出色的医疗保健 IT 今日社区！以下是他们的回答。 George Dealy，医疗保健应用副总裁 维度洞察力从复杂的医疗保健数据集中获取洞察的关键始于管理良好、精心策划的数据，这些数据富含上下文的集成元数据。在此基础上，人工智能工具可以揭示模式并根据基准、目标和最佳实践对其进行衡量。生成式人工智能在可信内容的推动下，会走得更远，提出提高绩效和传播最佳实践的具体行动。同样重要的是，GenAI 副驾驶员和聊天机器人助手可以指导信息消费者，确保他们以最高效、最有意义的方式处理数据。 Chris Aulbach，高级产品主管 ArcheHealth人工智能提升了将原始、分散、肮脏的医疗数据转化为清晰、可操作的见解的可能性，从而推动决策和影响。通过预测模型、自然语言处理和流程分析的结合，看不见的事物不仅可以被看到，而且可以被充分理解。在医疗保健运营中，这种出色的清晰度可以用来消除供应链效率低下的问题，例如成本波动、性能差异或工作流程中反复出现的瓶颈，从而最大限度地减少浪费和不必要的支出。数据准备就绪是成功的关键，这需要克服数据质量、碎片和语义对齐等问题，以便拥有统一、可靠的事实来源来释放数据的真正潜力。 Brian Kenah，首席技术官 启用补偿医疗保健领导者面临着保护收入和实现可持续绩效的越来越大的压力。在收入周期管理中，高级分析和人工智能可以将复杂性变得清晰，将索赔和付款人数据转化为可操作的见解，从而识别根本问题、防止拒绝并突出新的改进机会。当数据驱动的洞察与一线人员的判断和经验相结合时，日常工作流程将变得更加智能和高效。这种转变有助于组织走在行业变革的前面，保护他们的收入，并创造财务稳定，使他们能够专注于最重要的事情：照顾患者。 David Schweppe，首席分析官 医学分析公司当谈到可操作的医疗保健见解时，付款人和提供者正在通过吸管从大量数据中获取数据。这些组织不仅充斥着数据，而且还充斥着数据。他们被多个数据集淹没：实验室结果、家族史、健康的社会决定因素、索赔数据、临床数据等等。人工智能和高级分析有助于在护理点显示最相关的信息，从而在患者个体和整个组织层面做出更明智的决策。借助统一的、人工智能驱动的数据视图，付款人和提供商可以评估计划的有效性，确定哪些措施有效，并在需要时进行调整。人工智能不仅帮助他们从正确的软管喝水，还帮助他们喝水。它确保他们从同一来源汲取资金，并在改善成果的努力上保持一致。 Daniel Vreeman，DPT，首席标准开发官兼首席人工智能官 HL7国际人工智能和高级分析确实有潜力通过将复杂的数据转化为可操作的见解来改善患者护理和运营效率，从而改变医疗保健行业。但这一承诺取决于可靠、一致和可互操作的数据。 FHIR、CDS Hooks 和 CQL 等标准提供了必要的基础设施来集成不同的数据源、支持预测分析并确保 AI 工具在整个医疗保健系统中提供值得信赖、可扩展且公平的结果。如果没有这个基础，即使是最先进的人工智能工具也无法提供可靠或值得信赖的结果。 珍妮·科恩 (Jeanne Cohen)，创始人兼首席执行官 动机医疗智能医疗保健的未来取决于我们管理和应用数据的能力。长期以来，数据一直是孤立和不透明的，为我们提供了有关人群的报告，但没有为护理点的个性化决策提供真正的指导。为了真正改善患者的治疗效果，我们需要使复杂数据集透明、可追踪且可操作的系统，特别是在医生做出护理决策的层面。高级分析和人工智能不应该是黑匣子；它们应该是基于证据的透明工具，医生可以信任并使用它们来完善自己的实践模式。当数据可信且可操作时，它就会成为整个医疗保健系统质量和成本发生可衡量变化的催化剂，推动向基于价值的护理的转变。 本杰明·比德尔·瑞比 (Benjamin Beadle-Ryby)，联合创始人 向下医疗保健领域的分析只有转化为改善患者护理和组织绩效的决策才有意义。人工智能的真正机会不仅仅是处理更多数据，它还揭示了人类错过的盲点、数千次遭遇的模式以及罕见的一次性错误。没有什么比文档和编码更重要的了。看似行政细节实际上决定了患者是否面临索赔被拒绝、医院是否得到公平的报销，以及质量评分如何反映所提供护理的真实敏锐度。 业界长期接受的“95% 编码准确度”标准听起来可能很高，但在企业规模上，这些失误会导致数百万美元的损失，并且质量指标会低估患者的复杂性。当人工智能能够筛选这些噪音，提升系统趋势和边缘案例，并让卫生系统相信其财务和质量绩效准确反映他们实际提供的护理时，它就会大放异彩。 查理·洛希德 (Charlie Lougheed)，创始人兼首席执行官 阿克苏奥尔大数据与人工智能的结合是有效解决医疗保健劳动力短缺问题的唯一途径。由于卫生系统不能简单地凭空创造新的临床医生，他们必须使用触手可及的工具来解决劳动力供应链缺口，而人工智能是迄今为止最强大的工具之一。通过利用由综合数据网络推动的人工智能和高级分析，该网络包含提供者多年的详细实践数据，例如他们的证书、实践模式、程序量统计、患者群体特征等，卫生系统可以从根本上改善他们招募、入职、留住和优化临床劳动力的方式。利用这些数据集的人工智能使医疗保健组织能够根据工作的开放性、生产力水平、专业性等来确定最适合的人选。一旦聘用，该数据网络就会利用人工智能来确保凭证满足严格的要求。 Mike Rousselle，人工智能高级副总裁 优化接收人工智能和高级分析使生命科学组织能够制定更有效、更可行的医生和消费者参与策略。确定合适的受众对于生命科学营销人员至关重要，但手动揭示有效患者定位所需的见解既麻烦又低效。通过应用人工智能来整合和分析复杂的临床数据集，例如索赔数据、电子病历数据、病史、参与行为和健康的社会决定因素，生命科学组织可以发现或预测患者接受治疗的资格，并确定如何最好地接触和参与他们。这些工具使生命科学组织能够获得他们需要的可操作的见解，以便通过其媒体渠道与有需要的患者进行沟通。 通过利用人工智能来预测临床趋势并确定哪些患者有资格获得某些药物（药物和医疗器械），生命科学组织可以更好地了解整个护理过程中不断变化的患者需求，使他们能够更好地向医生和患者传递有针对性的信息。这种预测性、量身定制的营销方法使生命科学组织能够更有效地向消费者和患者提供有关其护理旅程中关键护理窗口期间潜在治疗选择的信息，从而理想地改善健康结果并支持品牌的利润。 在我们围绕这些预测患者资格窗口开展的协调 HCP 和 DTC 策略的研究中，我们观察到存在乘数效应，市场上的每项活动都具有额外的协同效应； HCP战术帮助DTC战术，DTC战术帮助HCP战术，我们从数据中看到1+1甚至比2还要大！这些数据表明，围绕预测患者资格开展活动不仅非常有效，而且这些活动有能力扩大商业成功，超出我们的想象。 Frederico Braga，数字和 IT 主管 德比奥制药医疗保健正在超越仅仅收集数据，而使每个人都能够激活和使用数据。先进的数据和分析正在打破数据孤岛，使研究人员、患者和临床医生能够探索复杂的数据集、发现模式并做出基于证据的决策。通过整合治疗、结果和人群的信息，这些工具可以实现预测性、个性化护理并支持大规模的运营效率。 […]
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