Глобальный рынок стратификации рисков пациентов Тенденции

• Облачные модели доставки: Облачные решения по стратификации рисков набирают все большую популярность благодаря таким преимуществам, как гибкая масштабируемость, быстрое развертывание и снижение первоначальных затрат. Облако позволяет легко обмениваться данными между различными системами для создания интегрированных представлений о пациентах, необходимых для комплексной оценки риска. Облачная аналитика и ресурсы машинного обучения могут быстро запускать сложные алгоритмы риска без обширной вычислительной инфраструктуры на месте. Появляются гибридные модели, сочетающие облачную гибкость с локальной безопасностью данных. В целом, модель облачной доставки является заметной тенденцией на рынке стратификации рисков.
• Интеграция в обмен информацией о здоровье (HIE): Интеграция решений по стратификации рисков с региональным обменом медицинской информацией и хранилищами клинических данных обеспечивает полный доступ к данным пациентов, необходимый для точных моделей. HIE служат центрами для агрегированного обмена клиническими данными между больницами, кабинетами врачей, лабораториями, аптеками, плательщиками и другими организациями в пределах географической области. Опираясь на полную запись пациентов HIE для стратификации риска, обеспечивает более точное определение риска. Таким образом, организации здравоохранения все чаще стремятся развернуть системы стратификации рисков, способные интегрироваться с HIE.
• Амбулаторная и домашняя стратификация риска: Модели риска традиционно основывались на данных о больничных претензиях. Однако наблюдается сдвиг в сторону амбулаторной и домашней оценки риска с использованием клинических и удаленных цифровых данных. Анализ первичной медико-санитарной помощи и посещений специалистов может помочь предотвратить использование больниц путем раннего вмешательства. Аналогичным образом, удаленный мониторинг ключевых жизненных показателей и показателей здоровья между посещениями может обеспечить раннее выявление риска. Такая оценка риска за пределами больничных стен является важной тенденцией.
• Обработка естественного языка (NLP) для неструктурированных данных: Неструктурированные клинические записи содержат ценную информацию о пациентах для моделей риска. НЛП и методы распознавания речи используются для разблокировки идей из рассказов врачей, резюме разрядов, радиологических отчетов и других повествовательных документов. NLP может автоматически помечать клинические концепции, извлекать факторы риска и кодировать структурированные данные. Это позволяет включить неструктурированные клинические данные в алгоритмы риска, чтобы сделать их более точными без обширных ручных обзоров диаграмм.

Фигура. Доля рынка стратификации рисков пациентов (%) по регионам, 2023 год