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Grady Health应用AI减少再入院患者

国际动态 HIT金子 925浏览 评论

来源:HIT专家网    编译:谭啸

grady health(图片来源:www.healthcareitnews.com)

减少再入院是很多医疗机构关心的问题。再入院事件通常对患者和医疗服务提供者来说都是昂贵的,并且为院内感染提供了额外的机会。然而,有些患者人群,特别是那些患有慢性疾病且受社会经济因素影响的人群,更容易发生再入院。

关注“再入院”

与大多数医疗机构一样,Grady Health以往是根据病史和患者人群预测再入院率。Grady Health商业和临床智能信息服务执行总监Robin Frady说,当他们开始关注数据并希望使用人工智能时,他们把目光放在了再入院。他们使用人工智能和患者数据来推断出,哪些最近出院的患者有可能再入院,并分析有哪些因素可以阻止再入院。然后让工作人员逐一访问这些患者,这些工作人员属于“移动综合健康部门”。

Grady Health表示,与患者再入院费用相比,雇用移动健康成员的费用会少很多——出院后就诊费用为200美元,再入院费用则是数千美元。

“当患者出院回家后,这种做法可以让患者保持健康,让患者尽可能维持稳定的、正常的状态,尽快恢复。这是一个小投资,却能为患者带来更大的利益。”Robin Frady说。

市场情况

虽然AI应用在很多方面还处于起步阶段,但市场正在增长。在人工智能平台方面,目前至少有十几个主要厂商在竞争,包括:微软Azure机器学习、谷歌云预测API,TensorFlow、Infosys Nia、Wipro HOLMES、API.AI、Premonition、Rainbird、Ayasdi、MindMeld、Wit、Vital AI、KAI、Receptiviti和Meya等。

迎接挑战

Grady Health“移动综合健康部门”成立于2013年,当时是作为危机干预计划实施的,其挑战在于如何确定目标对象。2015年,该部门开始与AI厂商Jvion合作,使用“再入院风险评分”来帮助他们做出决定。

Grady Health向Jvion提供已经出院患者的完整清单,交出所有患者数据,因为他们的AI机器(Jvion认知临床成功机器,Jvion’s Cognitive Clinical Success Machine)需要这些数据。他们增加了这些数据,并增加了患者的社会经济信息,如:交通问题、药物依从性问题等。“我们能补充一些额外的信息和数据,这有助于我们在正确的干预中更有针对性。”Robin Frady说。

Jvion每天获得Grady的患者数据,无论是住院患者还是门诊患者,这种伙伴关系已经持续了4年半。使用数据、增加数据,并将其输入AI机器,机器使用数据生成可预防再入院风险的患者列表、分配风险评分,以便Grady Health可以优先考虑需要干预最多的患者。他们还发现,访问的最佳时间是出院后5-10天。

一旦他们有了这份患者名单,该项目就获得了一些牵引力,他们将努力去访问名单上的患者。EMS工作人员会在规定时间内访问这些有再入院风险的患者,并尽可能消除那些潜在的风险因素,比如:确保他们按时服用药物、有合理的饮食、有人照顾等,并在必要时为患者预约医生。

当然,这种做法最初并没有完全被接受。Robin Frady表示,确实有一些临床医生怀疑研究结果和项目的有效性,他们对此做出了反击,用事实证明了该项目的价值。当访问患者的工作人员接受采访时,他们表示对该项目非常满意,并认为他们实际上正在接触需要他们的人。“这比数字更有说服力,工作人员最有发言权,他们与患者直接接触。”Robin Frady说。

成果

如果谈到人工智能的投资回报率,那么销售就比较困难了。很难将数字放在从未实际发生过的事情上,因为再入院患者被阻止了,这是一个“超预期”的概念。

Grady Health知道可能再入院患者的预期百分比。使用同样的队列,可以看看哪些患者果真再入院了,是否有明显差异。但问题在于他们如何知道造成这一明显差异的原因是什么,当然患者访问肯定是重要原因。

数据显示,到2018年6月,有382名患者在30天再入院期间没有回来。这至少有一部分因素要归功于这个AI项目。

以患者为中心

Robin Frady表示,“应用人工智能很棘手,很容易陷入酷炫的新技术。但首要的是,你必须要记住,这是为患者服务的,而不是酷技术。要以患者为中心来考虑问题。想想你能为解决问题做些什么,并使用AI来定位。”

“首先应关注患者,其次是关注技术以及技术如何帮助患者。”Robin Frady解释说。

Robin Frady说:“AI项目实际上不应该由IT人员领导。相反,它需要操作人员和关注患者健康的人员。而且,你必须要找到一些支持这项工作的临床专家,并为他们提供项目具有价值的有力证据,这样有助于他们与同事讨论这项工作时说服其他同事。让他们对解决方案充满信心,赢得他们的支持。

最后,您的组织还必须决定:是在内部建立一支数据科学团队,还是外包?

“这是一个非常关键的决定,因为数据科学团队非常昂贵,需要足够的资金和时间来支持,这往往需要数年时间。一些较大的机构可以做到这一点,当您做不到时,就要寻找一个合作伙伴,这个合作伙伴要对您的组织、您的战略有充分了解,并有能力予以支持。”Robin Frady说。

附英文链接:

https://www.healthcarefinancenews.com/news/how-grady-health-system-used-ai-reduce-preventable-readmissions

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【责任编辑:谭啸】

 

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