L'assistenza sanitaria è in un periodo di trasformazione. La tecnologia avanza sempre più rapidamente e si intreccia con la medicina, ridefinendo le esperienze e le aspettative dei pazienti. L'epicentro di questa trasformazione è il concetto di cura personalizzata, che si basa sui dati dei pazienti.
Tuttavia, l'applicazione dei dati è la parte più difficile, che il settore non ha ancora completamente perfezionato. Realizzare un'assistenza personalizzata non è un'impresa da poco. Richiede una profonda esperienza della popolazione, dalle cartelle cliniche ai profili genetici, alle abitudini di vita e alle metriche sanitarie in tempo reale.
È qui che entrano in gioco i sistemi di dati integrati, che costituiscono la spina dorsale della moderna assistenza personalizzata. Questi sistemi forniscono una visione completa a 360 gradi dei pazienti, facilitando diagnosi più accurate, prevedendo potenziali rischi per la salute e creando piani di trattamento altamente personalizzati.
Abbiamo collaborato con EXL per identificare le principali tendenze dei dati che stanno aiutando gli operatori sanitari a sfruttare i dati per concentrarsi sull'esperienza del paziente.
Scarica il libro bianco completo: L'esperienza del paziente: Sfruttare i dati per un'assistenza personalizzata
1. Sistemi di dati integrati e personalizzazione guidata dai dati
L'integrazione di diverse fonti di dati è fondamentale per la sanità moderna. Unendo le informazioni provenienti dagli indossabili, dalle cartelle cliniche elettroniche (EHR), dai feedback dei pazienti e persino dai database genomici, le organizzazioni sanitarie possono ottenere una visione completa a 360 gradi di un paziente. La personalizzazione consiste nel personalizzare le comunicazioni e le cure. Analizzando una vasta gamma di dati, dall'anamnesi alle predisposizioni genetiche, gli operatori sanitari possono progettare trattamenti in linea con il profilo fisiologico e psicologico unico di ciascun paziente.
2. Interoperabilità
L'erogazione dell'assistenza sanitaria oggi funziona come un ciclo integrato, con tutte le parti interessate che lavorano insieme per ottenere i migliori risultati di salute. Affinché tutte le parti interessate lavorino in modo sinergico, le informazioni devono fluire senza soluzione di continuità tra queste entità, in modo da poter fornire interventi di cura. Esistono innumerevoli applicazioni per soddisfare le esigenze individuali dei pagatori o dei fornitori, ma la sfida arriva quando ci si aspetta che queste applicazioni lavorino tra loro. La mancanza di interoperabilità rende più difficile la condivisione e l'integrazione dei dati.
3. Analisi predittiva della salute
Il settore sanitario sta passando da un modello meno reattivo a uno proattivo. Algoritmi avanzati combinati con vaste serie di dati consentono di prevedere i potenziali rischi per la salute. Tali intuizioni aprono la strada a interventi tempestivi, evitando che problemi minori diventino complicazioni significative. Ciò consentirà diagnosi e interventi più tempestivi, migliorando i risultati.
4. Approcci olistici alla salute
La sanità moderna riconosce che la salute non è solo fisica. Si pone sempre più l'accento sul benessere mentale, emotivo e sociale. Questo ha portato all'integrazione di servizi come la consulenza sulla salute mentale e la guida nutrizionale nelle strutture sanitarie convenzionali. Combinando questi dati con quelli sanitari standardizzati si ottiene una visione olistica a 360 gradi del paziente.
5. Intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML)
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno rivoluzionando vari aspetti dell'assistenza sanitaria, dalla diagnostica alla gestione dei pazienti. Queste tecnologie stanno migliorando l'efficienza e l'accuratezza dell'assistenza sanitaria. Ciò include anche la garanzia di esperienze positive durante le interazioni con i pazienti. Al di fuori delle tradizionali implementazioni dell'IA nel settore sanitario, non c'è dubbio che abbiate visto la prossima grande novità: l'IA generativa. L'IA generativa è il tipo di tecnologia IA che può essere utilizzata per creare nuovi contenuti, tra cui audio, codice, immagini, testo, simulazioni e video, utilizzando modelli appresi grazie all'addestramento su dati estesi con tecniche di apprendimento automatico (ML). Non si tratta più di stabilire se l'IA generativa cambierà il mondo, ma come.
Le prossime tappe
Scoprite come le organizzazioni sanitarie stanno rispondendo a queste tendenze e scoprite gli strumenti di cui hanno bisogno per avere successo in "L'esperienza del paziente: Sfruttare i dati per un'assistenza personalizzata".
