Perché le iniziative di gestione della salute della popolazione necessitano di AI e collaborazione sui dati

Gli organismi pagatori e i fornitori del settore sanitario si trovano ad affrontare un difficile mandato di gestione della salute della popolazione (Population Health Management, PHM) nell'attuale paesaggio precario: migliorare i risultati di salute dei pazienti e fornire cure veramente personalizzate su larga scala, ottimizzando i costi in tutta l'organizzazione. Ma navigare nella complessità non è una novità per i leader sanitari. È una parte intrinseca della guarigione delle malattie nell'intricato e connesso labirinto che è il corpo umano, così come delle molte leggi e regolamenti che lo accompagnano. 

A livello globale assistiamo inoltre all’aumento dei tassi di malattie croniche e all'allarmante declino della salute dei bambini in tutto il mondo, specialmente negli Stati Uniti. Questo si combina con il fatto che i sistemi sanitari stanno già lottando con l'instabilità finanziaria. Data l'ampiezza e la profondità delle complessità e delle sfide odierne, l'AI non poteva arrivare in un momento migliore. 

L'imperativo commerciale: Obiettivi strategici della gestione della salute della popolazione

Al suo interno, il mandato della gestione della salute della popolazione è migliorare i risultati di salute per gruppi di pazienti diversi, riducendo contemporaneamente il costo medio per paziente. Per i leader aziendali nel settore sanitario, questo si traduce in benefici tangibili quando l'AI e la collaborazione sui dati multimodali (cartelle cliniche elettroniche, raggi X e altri) vengono utilizzati per ottenere una visione olistica dei pazienti, consentendo alle organizzazioni di fornire analisi avanzate su larga scala. I vantaggi includono:

• Allocazione delle risorse e efficienza operativa. In tutto l'ecosistema sanitario, le organizzazioni possono allineare gli sforzi operativi e finanziari in base alle esigenze prioritarie per ottimizzare l'uso del personale, delle strutture e dei budget.

• Previsione della domanda. La potente combinazione di analisi potenziate dall'AI e collaborazione sui dati consente alle organizzazioni di avere un polso in tempo reale su focolai di malattie, lacune nelle cure o disparità sanitarie tra le popolazioni. Questo consente un'allocazione strategica delle risorse altamente prioritaria e lo sviluppo di nuovi programmi.

• Gestione del rischio ottimizzata. Identificare proattivamente i pazienti ad alto rischio consente alle organizzazioni sanitarie di implementare interventi mirati, riducendo le visite al pronto soccorso e le costose riammissioni ospedaliere.

• Misurazione delle prestazioni e ROI. Con la capacità di quantificare l'impatto degli interventi rispetto ai parametri di qualità (ad esempio, riduzione delle riammissioni ospedaliere o miglioramento della gestione delle malattie croniche) in modo più efficiente, le organizzazioni possono dimostrare un chiaro ROI per le nuove e le esistenti iniziative.

Fondamentalmente, il successo dell'analisi avanzata dipende dall'equilibrio tra gli insight a livello paziente (es., punteggi di rischio personalizzati, aderenza al trattamento) e le ultime tendenze a livello di popolazione (es. disparità nella salute della comunità, tassi di vaccinazione). Se le organizzazioni trascurano di unire questi vasti e disparati set di dati, rischiano di fornire cure subottimali ai pazienti o di perdere sfide sistemiche che influenzano grandi popolazioni.

Ad esempio, in uno scenario in cui un sistema sanitario identifica l'aumento dei tassi di diabete all'interno di un demografico. Senza strumenti di analisi potenziati dall'AI, i leader e i medici non hanno la capacità di individuare con precisione e rapidità gli individui a rischio o di prescrivere interventi di stile di vita altamente mirati ed economici, perdendo l'opportunità di migliorare sia le cure ai pazienti che l'efficienza finanziaria.

Tre pilastri strategici per l'analisi della salute della popolazione moderna

Per sbloccare nuovo valore da enormi volumi di dati multimodali, le organizzazioni sanitarie devono concentrarsi su tre pilastri trasformativi potenziati dall'AI e dalla collaborazione sui dati a livello ecosistemico. 

1. Un ecosistema dati connesso e interoperabile

Per trasformare veramente la gestione della salute della popolazione su larga scala, le organizzazioni sanitarie devono prima dare priorità all'interoperabilità dei dati sicura in tutto l'ecosistema sanitario, inclusi i dati di pagatori, fornitori, partner no-profit, healthtech, dispositivi medici e indossabili. Questo è possibile sfruttando una piattaforma dati e AI nativa nel cloud scalabile che può gestire e analizzare dati multimodali complessi (radiografie, note cliniche, email e così via) per consentire viste complete dei pazienti. Tali piattaforme hanno robuste capacità di governance dei dati integrate, consentendo alle organizzazioni di abilitare gli standard di dati HL7 e FHIR. Con l'interoperabilità dei dati governati in atto, le organizzazioni possono realizzare vantaggi commerciali critici, tra cui:

• Mitigazione proattiva del rischio: Prevedere focolai di malattie o rischi di riammissione utilizzando dati storici e in tempo reale, consentendo interventi preventivi che riducono i costi e migliorano il flusso dei pazienti.

• Coinvolgimento personalizzato: Generare punteggi di rischio per i pazienti analizzando risultati di laboratorio, farmaci e modelli comportamentali, consentendo percorsi di cura altamente personalizzati che ottimizzano l'allocazione delle risorse.

2. Abbattere i silos di dati per una comprensione più profonda della popolazione

Con l'interoperabilità su larga scala potenziata, le organizzazioni sanitarie possono abbattere i silos di dati e integrare diverse fonti di dati di prima e terza parte — EHR, determinanti sociali della salute (SDoH) e risultati riportati dai pazienti — nella loro piattaforma dati AI per fornire collaborazione sui dati a livello di sistema. Ad esempio, le organizzazioni possono combinare i dati SDoH (es. livello di reddito o stato assicurativo) con le cartelle cliniche per rivelare fattori sottostanti che guidano un numero maggiore di visite al pronto soccorso in popolazioni specifiche, facilitando la progettazione di programmi di outreach su misura, impattanti e economicamente sostenibili. La collaborazione e l'analisi dei dati tra dati completi sui pazienti e dati SDoH possono anche aiutare a identificare comunità ad alto rischio all'interno dei sistemi sanitari, consentendo loro di dare priorità ai programmi di outreach e istruzione per quei gruppi a rischio.

3. Intelligence guidata dall'AI

Con analisi potenziate dall’AI, le organizzazioni possono sfruttare dashboard di nuova generazione e automazione, permettendo loro di evolversi oltre i grafici statici per fornire una vera business intelligence, con vantaggi come:

• Automazione operativa: Automatizzare i compiti amministrativi (ad esempio, avvisi di gap di assistenza basati sul rischio) per migliorare l’efficienza del personale, ridurre il burnout dei clinici e liberare tempo prezioso per l’interazione con i pazienti.

• Analisi predittiva: Rispondere a domande come "Cosa è probabile che accada?" (es. prevedere una carenza di vaccini durante la stagione influenzale), consentendo un’allocazione strategica delle risorse e una pianificazione proattiva dell’assistenza.

• Insight prescrittivi: Fornire risposte a "Cosa dovremmo fare?" (ad esempio, dare priorità alle visite di telemedicina per pazienti cardiaci ad alto rischio), guidando decisioni cliniche e operative per il massimo impatto.

• Personalizzazione per gli stakeholder: Personalizzare le visualizzazioni del dashboard per amministratori, clinici e coordinatori dell’assistenza, assicurando che ogni ruolo riceva esattamente i dati e gli insight necessari per allinearsi ai propri obiettivi e responsabilità specifici.

Dagli insight agli impatti aziendali tangibili

Abbracciando l’accessibilità ai dati, piattaforme AI scalabili e dashboard intelligenti, le organizzazioni sanitarie e delle scienze della vita possono trasformare la gestione della salute della popolazione da un esercizio reattivo a una funzione strategica proattiva e generatrice di valore. I risultati di questo approccio possono essere profondi e di vasta portata, inclusi:

• Migliori risultati per pazienti e comunità: Interventi precoci per pazienti e comunità ad alto rischio si traducono in una salute migliorata, costi di assistenza a lungo termine ridotti e un benessere comunitario potenziato.

• Riduzioni significative dei costi: L’assistenza predittiva e i trattamenti e interventi mirati possono portare a una riduzione dei ricoveri, ottimizzazione delle risorse e costi per capita complessivamente inferiori.

• Erogazione equa dell’assistenza: Affrontare le disparità integrando i dati SDoH e comportamentali assicura che l’assistenza sia più efficace e inclusiva tra i segmenti di pazienti, contribuendo a un marchio più forte e a un impatto sociale.

Non c’è mai stato un momento migliore per abbracciare un approccio moderno alla gestione della salute della popolazione. Ripensandolo con una collaborazione avanzata sui dati e AI, possiamo costruire comunità più sane e organizzazioni sanitarie e delle scienze della vita più resilienti — un insight intelligente alla volta. 

Per saperne di più su come l’AI può trasformare la gestione della salute della popolazione, partecipa al nostro webinar Leveraging AI to Deliver Better Patient Outcomes for Individuals and Populations o guarda il nostro video di 2 minuti sull’argomento.