Prédire les réadmissions ne suffit pas. Agir à temps, oui.
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
Databricks Genie for Clinical Outcomes Intelligence permet désormais aux CMO de questionner de manière conversationnelle les données des patients et des résultats en langage naturel, fournissant des informations immédiates et gouvernées pour prévenir les réadmissions prédites. Cela répond directement à l'écart entre la prédiction du risque de réadmission et l'intervention opportune en éliminant les délais de demande de données et en s'alignant sur la vitesse de décision clinique.
* Bien que les modèles de risque de réadmission aient une grande précision prédictive, l'écart réside dans la traduction de cette prédiction en une intervention opportune, car un score de risque élevé ne parvient souvent pas à être acheminé à l'équipe soignante qui doit agir en conséquence. * L'analyse des schémas de réadmission pour les directeurs médicaux (CMO) est ralentie par la nécessité de demandes de données et le temps des analystes, créant une période d'attente qui ne correspond pas à la vitesse de décision clinique nécessaire. * Databricks Genie for Clinical Outcomes Intelligence permet aux CMO de questionner de manière conversationnelle leurs données de patients et de résultats en langage naturel (par exemple, demander les taux de réadmission à 30 jours pour des conditions spécifiques), fournissant des informations immédiates et gouvernées pour prévenir les réadmissions prédites.