Come le organizzazioni sanitarie moderne utilizzano gli agenti AI per sbloccare efficienze nei workflow e generare insight critici per l’assistenza

Scopri come Zelis sta implementando agenti AI con Snowflake Intelligence, democratizzando immediatamente gli insight fintech sanitari e riducendo drasticamente il carico di lavoro del team dati.

Per molte valide ragioni, il settore sanitario sta investendo massicciamente nell’AI. È infatti tra i leader nell’adozione dell’AI rispetto ad altri settori dell’economia, superando la reputazione di comparto lento nell’adozione tecnologica. 

Dopo anni di difficoltà, carenze e problemi di personale, i provider, ad esempio organizzazioni di primo piano come la Mayo Clinic, si stanno rivolgendo con urgenza alla tecnologia per affrontare sfide che vanno dal burnout del personale alla riduzione dei margini. Anche gli assicuratori privati, alle prese con una crescita contenuta dei premi e con l’aumento dei costi sanitari dovuto a una maggiore fruizione delle cure e all’inflazione, stanno adottando l’AI per mitigare queste criticità. Allo stesso tempo, le aziende healthtech la utilizzano per accelerare l’innovazione di prodotto e migliorare le strategie go-to-market. Spesso però questi investimenti si limitano a progetti pilota o soluzioni isolate. Pur generando risultati rilevanti, l’impatto e gli insight ottenuti restano confinati a una singola area aziendale. 

La crescente esigenza di un approccio agentico

I leader del settore sanitario comprendono che un sistema orchestrato di intelligenza AI è essenziale per sbloccare efficienze e innovazioni diffuse. Un sistema di questo tipo rappresenta un cambiamento strategico che consente a payer, provider, sistemi sanitari, sanità pubblica e organizzazioni tecnologiche di generare l’intero spettro di efficienze, insight e innovazioni richiesto dall’attuale contesto sanitario, altamente complesso. L’attenzione si sta concentrando sull’agentic AI per ridurre i costi, rispettare obblighi normativi, come la value-based care promossa dal CMS, accelerare il processo decisionale e individuare preventivamente le frodi. 

Questi utilizzi dell’agentic AI sono solo l’inizio per il settore. Non sta solo trasformando il modo in cui le attività vengono organizzate e completate, ma sta ridefinendo il modello operativo.

I workflow core degli agenti enterprise nel settore

Gli agenti enterprise possono supportare numerosi casi d’uso lungo l’intero ecosistema sanitario. Di seguito alcune delle priorità principali per il settore oggi. 

1. Documentazione clinica e supporto alle decisioni: Gli agenti possono liberare tempo prezioso ai clinici, consentendo loro di dedicarsi maggiormente ai pazienti anziché alla compilazione di documenti, trascrivendo note cliniche e verificando errori o incoerenze. Possono inoltre segnalare potenziali problemi di salute per pazienti ad alto rischio. Ad esempio, un agente può monitorare continuamente un paziente attraverso dati EHR, Social Determinants of Health (SDoH), prescrizioni farmaceutiche e sensori di glucosio, identificando pattern di rischio, non un evento isolato, e consentendo al medico di intervenire più rapidamente.

2. Value-based care e gestione della salute della popolazione: Gli agenti enterprise possono rendere operativa la value-based care su larga scala orchestrando percorsi di cura, prevedendo rischi, misurando esiti clinici e garantendo la partecipazione dei pazienti alla prevenzione. Questo può tradursi in migliori esiti per i pazienti, riduzione del costo totale delle cure e maggiore allineamento lungo l’intero ecosistema. 

   Gli agenti svolgono inoltre un ruolo chiave nella gestione della salute della popolazione nei modelli di value-based care. Grazie all’accesso ai dati sanitari critici dell’organizzazione, gli agenti enterprise consentono a provider, sistemi sanitari e agenzie di sanità pubblica di gestire in modo proattivo la salute della popolazione, operando come monitor continui del rischio, coordinatori delle cure e acceleratori dei workflow su ampi bacini di pazienti. Le organizzazioni sanitarie possono così identificare in modo più rapido ed efficace i rischi su migliaia o milioni di pazienti, colmare gap assistenziali, prioritizzare interventi e ridurre utilizzi evitabili delle strutture.

3. Revenue cycle management e operazioni amministrative: In questo ambito gli agenti generano un elevato ROI assumendo attività di automazione e decision-making a basso rischio. Ad esempio, possono gestire la codifica medica, i processi di rimborso e la pianificazione intelligente degli appuntamenti, ottimizzando gli slot disponibili. Ciò può tradursi in rimborsi più rapidi, minori costi amministrativi e riduzione delle richieste respinte.

4. Attività ospedaliere e dei sistemi sanitari: Gli agenti AI possono ottimizzare e semplificare le operazioni in ambito ospedaliero agendo come coordinatori in tempo reale, strumenti previsionali e motori di workflow in ambito clinico, operativo e finanziario, ad esempio migliorando il flusso dei pazienti e la gestione della capacità.

   Ospedali e sistemi sanitari sono organizzazioni complesse, con margini ridotti, domanda variabile, carenza di personale e dati frammentati. Gli agenti AI aiutano a passare da una gestione reattiva a una predittiva, migliorando continuamente efficienza operativa e processi.

Agenti affidabili, verificabili ed efficienti

Basata sulla piattaforma sicura e interoperabile di Snowflake, Snowflake Intelligence mette un’intelligence azionabile nelle mani di ogni utente aziendale. Analizzando rapidamente grandi volumi di dati multimodali provenienti da sistemi esistenti, come EHR e piattaforme RCM, dashboard e documenti, estrae contesto e insight e li distribuisce a utenti di diversi reparti e team. 

Grazie al linguaggio naturale, consente anche ai team non tecnici di accedere a dati sanitari, finanziari e operativi critici per prendere decisioni più informate. Con Snowflake Intelligence non è necessario sostituire i sistemi esistenti. La tecnologia sfrutta la piattaforma Snowflake per integrare dati provenienti da sistemi eterogenei, garantendo massima interoperabilità.

Le organizzazioni sanitarie possono utilizzare con fiducia agenti per molteplici workflow grazie a Snowflake Intelligence, che abilita:

• Analisi rapide e approfondite: Le organizzazioni possono andare oltre il “cosa” dei dati per comprendere in modo completo il “perché”. Con un ricco livello semantico, ovvero uno strato di traduzione tra dati complessi e grezzi e le persone o gli agenti che li utilizzano, gli utenti acquisiscono conoscenze in grado di migliorare il processo decisionale su scala.

• Risposte spiegabili e verificabili: Gli agenti Snowflake forniscono azioni e risposte tracciabili per ogni output generato. Fornendo le fonti delle risposte e il lineage dei dati, garantiscono affidabilità e trasparenza, fondamentali per la compliance normativa e la serenità operativa e clinica, verificando ogni volta le “golden responses”.

• Fiducia e governance integrate: Basata sul framework di governance e sicurezza di livello enterprise di Horizon, Snowflake Intelligence:

  Protegge dati, app e modelli con crittografia integrata, role-based access control unificato, attribute-based access control, monitoraggio e implementazione di policy di rete. Supporta la protezione dei PHI all’interno delle organizzazioni e la conformità a HIPAA, CMS, FDA e ad altre normative.

  Protegge i dati sensibili in formati multimodali tramite classificazione automatica, tagging e protezione.

  Visualizza il flusso end-to-end di tutti i dati, inclusi dataset esterni, e ne comprende le relazioni tramite lineage.

Fornisce inoltre alle organizzazioni sanitarie un livello di enterprise intelligence che:

• Supporta l’orchestrazione degli agenti all’interno di framework di governance clinica e di compliance già consolidati.

• È compatibile con le principali soluzioni AI e consente agli agenti di individuare, comprendere e interrogare gli asset dati.

• Scala tra region e cloud, permettendo di connettere e analizzare dati tra provider, payer, agenzie di sanità pubblica e altri attori, nel rispetto delle normative locali. 

Primo piano sul cliente: Zelis accelera insight quasi in tempo reale con Snowflake Intelligence

Zelis è un’azienda leader nel settore della tecnologia finanziaria sanitaria con la missione di modernizzare l’esperienza sanitaria per payer, provider e consumatori. L’obiettivo è creare un’autostrada digitale per pagamenti e informazioni nel settore, puntando su accuratezza, efficienza e riduzione dell’onere amministrativo e finanziario. 

Per realizzare questa visione, Zelis ha dovuto affrontare una sfida cruciale: l’elevata domanda di insight immediati, che richiedeva il passaggio dall’elaborazione batch all’ingestione quasi in tempo reale per una reale preparazione all’AI.

Per affrontare la sfida, Zelis ha collaborato con Snowflake migrando l’intera base dati da SQL Server all’AI Data Cloud Snowflake per il settore Healthcare & Life Sciences. Questa transizione ha posto le basi per la strategia AI-driven. La nuova base dati unificata sfrutta diverse tecnologie Snowflake, oltre all’AI Data Cloud, per garantire accesso quasi in tempo reale e governance di livello enterprise:

• Framework di ingestion Openflow: Ora strumento preferito da Zelis, consente di acquisire dati quasi in tempo reale da oltre 40 fonti in Snowflake, elemento chiave nel superamento dell’elaborazione batch.

• Horizon Catalog: Offre funzionalità essenziali di sicurezza e governance, tra cui categorizzazione, a supporto della conformità a HIPAA e ad altre normative, anonimizzazione e controlli di accesso per abilitare rapidamente gli utenti a utilizzare dati ad alta velocità.

• Snowconvert AI: Accelera la migrazione dei workload legacy rimanenti verso Snowflake, completando un ambiente dati moderno.

L’impatto degli Snowflake Intelligence Agents per Zelis

Con la base dati consolidata sulla piattaforma unificata e governata Snowflake, Zelis ha implementato agenti enterprise Snowflake, trasformando operatività e capacità del team.  Gli agenti forniscono ora risposte quasi in tempo reale, democratizzando gli insight sui dati in tutta l’organizzazione e riducendo significativamente la pressione sul team dati centrale. Hanno inoltre semplificato i workflow e ridotto la dipendenza da richieste dati di routine. 

I risultati ottenuti da Zelis con Snowflake Intelligence evidenziano significativi miglioramenti in termini di velocità, scalabilità e focus strategico:

• Oltre 20 agenti in produzione sono attivi con Snowflake Intelligence.

• L’efficienza del team dati è cresciuta notevolmente, consentendo la creazione di agenti proof of concept in un solo giorno e il passaggio in produzione due giorni dopo.

• Questa performance ha scalato con successo la distribuzione degli insight a centinaia di utenti in azienda.
• La transizione ha elevato il ruolo degli analisti da curatori manuali a strateghi ad alto valore aggiunto.

La nuova ondata di trasformazione tecnologica è già in corso nel settore sanitario. Le organizzazioni lungo tutto l’ecosistema, dai payer e provider alle aziende healthtech e alle agenzie di sanità pubblica, stanno evolvendo rapidamente modalità e ambiti di utilizzo dell’AI. I leader stanno adottando agenti enterprise, trasformando radicalmente il modo in cui operano e sfruttano gli insight sui dati, liberando tempo e risorse preziose per concentrarsi sull’erogazione e sulla garanzia della massima qualità dell’assistenza ai pazienti. 

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