Global Patient Risk Stratification Market Trends

• Modelos de entrega baseados em nuvem: As soluções de estratificação de risco baseadas na nuvem estão ganhando crescente tração devido a benefícios como escalabilidade flexível, implantação rápida e custos iniciais reduzidos. A nuvem permite um fácil compartilhamento de dados em diversos sistemas para criar uma visão integrada do paciente necessária para uma avaliação holística do risco. Os recursos de análise de nuvem e aprendizado de máquina podem executar algoritmos de risco complexos rapidamente sem uma extensa infraestrutura de computação no local. Modelos híbridos que combinam a agilidade na nuvem com segurança de dados no local estão surgindo. No geral, o modelo de entrega em nuvem é uma tendência proeminente no mercado de estratificação de risco.
• Integração do intercâmbio de informações em saúde (HIE): A integração de soluções de estratificação de risco com intercâmbios regionais de informação em saúde e repositórios de dados clínicos permite acesso abrangente aos dados dos pacientes necessários para modelos precisos. Os HIEs servem como hubs para compartilhamento de dados clínicos agregados entre hospitais, consultórios médicos, laboratórios, farmácias, pagadores e outras entidades dentro de uma área geográfica. Desenhar-se no abrangente registro de paciente HIE para estratificação de risco fornece pontuação de risco mais precisa. As organizações de saúde estão, portanto, cada vez mais procurando implantar sistemas de estratificação de risco capazes de integração integrada com HIEs.
• Estratégia de risco ambulatório e em casa: Os modelos de risco confiaram convencionalmente em dados de reivindicações hospitalares. No entanto, há uma mudança para a avaliação de risco ambulatório e em casa usando dados digitais clínicos e remotos. Analisar a atenção primária e as visitas especializadas pode ajudar a prevenir a utilização hospitalar evitável através de intervenções precoces. Da mesma forma, monitorar remotamente os sinais vitais e indicadores de saúde entre visitas pode permitir a detecção precoce de riscos. Essa avaliação de risco focada na comunidade além das paredes hospitalares é uma tendência importante.
• Processamento de linguagem natural (NLP) para dados não estruturados: Notas clínicas não estruturadas contêm informações valiosas do paciente para modelos de risco. As técnicas de reconhecimento de linguagem e NLP estão sendo usadas para desbloquear insights de narrativas médicas, resumos de descarga, relatórios de radiologia e outros documentos narrativos. O NLP pode automaticamente marcar conceitos clínicos, extrair fatores de risco e codificar em dados estruturados. Isso permite incorporar dados clínicos não estruturados em algoritmos de risco para torná-los mais precisos sem extensos comentários de gráficos manuais.

Figura . Global Patient Risk Stratification Market Share (%), por Região, 2023