这家医院链如何使用AI驱动的工具解决医疗保健中的社会决定因素

在当今的印度医疗保健行业中，对于服务提供商而言，研究和分析患者的社会决定因素和非医疗因素(例如年龄，工作，生计，社会经济地位和教育程度等)可能非常重要，这已变得极为重要。影响患者的健康状况及其结果。

为了在这个以数据为依据的世界中保持相关性，位于爱荷华州的一家名为MercyOne PHSO的医院，诊所和医疗保健机构链正试图确定影响其人口的健康的主要社会决定因素。根据20多个基于价值的协议，MercyOne PHSO拥有310,000多名患者，其业务遍及七个地区交付网络，拥有870多个服务地点，包括181个参与组织和3,700家提供商。

挑战

尽管医疗保健拥有大量数据，但其中80%的数据是非结构化的，分布在医生的手写笔记，处方等上。将所有这些信息放在一起以创建患者照片是必要的，但是要找到它，对其进行整合并对其进行分析是一个挑战。

另外，不能仅基于临床见解在基于价值的护理环境中取得成功。根据一份报告，临床护理仅占健康结果的20%，而健康行为，社会和经济因素以及自然环境共同影响其余80%的健康结果。

该组织必须简化其策略，以在整个系统中实现以患者为中心的参与式护理。为了实现这一目标，MercyOne PHSO提出了一项积极的数据集成策略，以在其参与组织之间连接数百个不同的系统，同时共同开发基于同一数据激活平台的集成式护理管理解决方案。

此外，为了确保提供全方位的护理，该组织还需要确定并解决影响其人口的健康的主要社会决定因素，同时确保护理效率。但是，这一旅程受到多重挑战的阻碍。提供与乡村流动场所使用的2级电子健康记录的连接是提供整体护理的必要组成部分，但是该过程成本高昂，效率低下。但是，护理团队需要实时访问此数据以协调整个网络的护理。