Мастер -индекс пациентов: управление данными предприятия в области здравоохранения

Анализ ROI: измерение успеха EMPI в организациях здравоохранения

Нитин Маноча, старший отраслевой аналитик по стратегии искусственного интеллекта в области здравоохранения в Frost & Sullivan, говорит, что организации должны рассматривать как прямые, так и косвенные меры, определяя успех решения Empi.

Прямые меры включают снижение скорости дубликата, точность сопоставления пациентов, процент с высокой достоверностью и низкой достоверностью, время персонала, потраченное на очистку данных и дедупликацию, а также количество совпадений поперечной системы.

Косвенные измерения рассматривают влияние на путешествие по уходу за пациентом EMPI и включают такие показатели, как снижение процедур дублирования/лечения, снижение уровня отрицания из -за ошибки идентичности пациента и повышение вовлечения пациентов с помощью инициатив в области здоровья населения.

«Чтобы направить организации на инвестирование в решения EMPI, поставщики должны сотрудничать с конечными пользователями, а также с партнерами по отрасли, чтобы разработать минимальную структуру эффективности, которая измеряет предопределенный набор показателей для определения успеха реализации EMPI», – говорит Маноча.

Внедрение индекса индекса Master Enterprise: Создание стратегии данных здравоохранения

Фазы, интегрирующие управление, технологии и выравнивание рабочего процесса, обеспечивают долгосрочный успех дорожной карты, особенно для инициатив по совместимости, аналитике и координации ухода.

«Это должно начинаться с этапа оценки, оценивающей текущее состояние качества данных и точности сопоставления, за которым следует рамка управления с определенными данными управляющими ролями и политикой идентичности », – говорит Шегеви.

Он говорит, что выбор технического стека должен расставить приоритеты Empis, предлагающую возможности, способствующие AI, соответствие FHIR и поддержку модели гибридного развертывания.

«Поэтапная дорожная карта обычно охватывает оценку, пилотирование, расширение и оптимизацию, с непрерывной обратной связью и петель аудита», – добавляет он.

ОБНАРУЖИТЬ: Организациям здравоохранения нужны стратегии управления данными искусственного интеллекта, которые настроили их на успех.

Будущие тенденции: эволюция управления данными пациента

Маноча говорит, что решения, основанные на ИИ, станут нормой, с акцентом на увеличение показателей доверия для всех совпадений с минимальным вмешательством человека.

Поскольку организации стремятся интегрировать данные в разные системы и реализовать модели соответствия ссылок путем доступа к общедоступным базам данных, необходимо будет иметь решения для улучшения решений безопасности и конфиденциальности, чтобы не дать злонамеренным субъектам получить доступ к данным.

«Также будет больше необходимости интегрировать и связать данные с пациентом, чтобы принимать лучшие решения», – говорит он. «Облачные решения обеспечат большую масштабируемость, безопасность и эффективность при одновременном снижении стоимости инфраструктуры».

Он добавляет, что, поскольку рынок созревает при принятии стандартов взаимодействия, он «значительно повысит» уровень принятия и внедрения решений EMPI, поскольку организации регистрируют быстрее рентабельность инвестиций.