Mercato globale di Stratificazione del rischio paziente Tendenze

• Modelli di consegna basati su cloud: Le soluzioni di stratificazione del rischio basate su cloud stanno aumentando la trazione a causa di vantaggi come scalabilità flessibile, distribuzione rapida e costi upfront ridotti. Il cloud consente una facile condivisione dei dati attraverso diversi sistemi per creare viste integrate per la valutazione del rischio olistico. Le risorse di analisi del cloud e di machine learning possono eseguire rapidamente algoritmi di rischio complessi senza una vasta infrastruttura di calcolo in loco. I modelli ibridi che miscelano l'agilità cloud con la sicurezza dei dati on-premise stanno emergendo. Nel complesso, il modello di consegna cloud è una tendenza prominente nel mercato di stratificazione del rischio.
• Integrazione dello scambio di informazioni sulla salute (HIE): L'integrazione di soluzioni di stratificazione dei rischi con scambi di informazioni sanitarie regionali e repository di dati clinici consente l'accesso completo dei dati dei pazienti richiesti per modelli accurati. Gli HIE servono come hub per la condivisione di dati clinici aggregati tra ospedali, uffici medici, laboratori, farmacie, paganti e altre entità all'interno di un'area geografica. Disegnando il record completo del paziente HIE per la stratificazione del rischio fornisce un punteggio più preciso del rischio. Le organizzazioni sanitarie stanno quindi sempre più cercando di implementare sistemi di stratificazione del rischio in grado di integrare con HIEs l'integrazione integrata.
• Stratificazione del rischio ambulatorio e domestico: I modelli di rischio si affidano convenzionalmente ai dati delle richieste ospedaliere. Tuttavia, c'è uno spostamento verso la valutazione del rischio ambulatorio e basata sulla casa utilizzando dati digitali clinici e remoti. L'analisi delle cure primarie e delle visite specialistiche può aiutare a prevenire l'uso dell'ospedale evitabile attraverso i primi interventi. Allo stesso modo, il monitoraggio remoto dei fattori vitali chiave e degli indicatori di salute tra le visite può consentire il rilevamento precoce del rischio. Tale valutazione di rischio focalizzata sulla comunità al di là delle pareti ospedaliere è una tendenza importante.
• Trattamento linguistico naturale (NLP) per dati non strutturati: Le note cliniche non strutturate contengono preziose informazioni sui pazienti per i modelli di rischio. NLP e tecniche di riconoscimento vocale vengono utilizzate per sbloccare le intuizioni da narrazioni mediche, riassunti di scarica, rapporti di radiologia e altri documenti narrativi. NLP può taggare automaticamente concetti clinici, estrarre i fattori di rischio e codificare in dati strutturati. Questo consente di incorporare dati clinici non strutturati in algoritmi di rischio per renderli più precisi senza ampie recensioni di grafici manuali.

Figura . Quota del mercato globale del rischio paziente (%), per Regione, 2023