医療ソリューション
あらゆる場所のデータに AI を導入し、患者ケアの向上と運用コストの最適化を実現しましょう。
長期的な患者記録を作成
医療機関は、サイロ化されたデータを統合し、技術者以外のユーザーのためにデータアクセスを民主化する必要があります。
ハイブリッドおよびマルチクラウド環境から組織内のあらゆるデータにアクセスできるようにし、さまざまなツールやプラットフォームとの相互運用性を実現。
ガバナンス、セキュリティ、アクセス統制の一貫したポリシーを確立し、医療データや患者データのプライバシーを確保。
自然言語によるセルフサービスでのデータアクセスを実現することで、臨床医と管理者が洞察を発見して理解し、行動につなげられる環境を提供。
主なユースケース
- 不要な再入院の削減
- 公衆衛生の改善
- 患者エンゲージメントのパーソナライズ
- 臨床判断の支援
不要な再入院の削減
Medicare は2023会計年度に、再入院率の高い2,000以上の病院に罰金を科し、診療報酬の支払いを合わせて3億2,000万ドル削減しました。再入院は世界的な課題であり、患者体験に影響を与えるとともに、医療コストを押し上げています。
医療機関は、長期的な患者記録と、公衆衛生や健康の社会的決定要因などの高度な分析モデルを活用することで、合併症や再入院の可能性を把握し、リスクを軽減するための対策を講じることができます。
公衆衛生の改善
医療機関は、診療ごとの報酬モデルから成果に応じた報酬モデルに移行し、個々の患者ではなく集団全体の健康を管理することが求められています。
サイロ化されたデータを統合し、高度な分析と AI を活用することで、医療機関はリスクのある患者集団を特定し、健康格差に対処し、予防的な介入を大規模に実施できます。
患者エンゲージメントのパーソナライズ
患者中心主義はもはや流行語ではなく、必須条件となっています。患者は、切れ目のないケア、パーソナライズされたコミュニケーションと利便性、および自らコントロールできる医療体験を求めています。
サイロ化された患者データを統合し、データの相互運用性を確保することで、異なる医療機関やプラットフォームにまたがって患者を追跡できる、包括的な患者プロファイルの実現が可能になります。
臨床判断の支援
臨床判断の支援は、患者の治療効果の向上と医療コストの削減に不可欠です。長期的な患者記録、公衆衛生データ、健康の社会的決定要因などの情報源から得られるタイムリーでエビデンスに基づいた洞察がなければ、臨床医がより適切な判断を下し、事前にリスクを特定し、治療計画をパーソナライズして、最終的に医療の質と効率を高めることは不可能です。
患者データをエビデンスに基づくガイドラインと統合して、AI を活用することで、臨床医は診断の精度を確保し、治療計画の策定を効率化し、医療ミスを削減できます。その結果、患者の安全や治療効果が向上し、コストの削減も可能になります。
