Diminuindo os cancelamentos no tratamento clínico regional
Clínicas sem fins lucrativos usam o aprendizado de máquina do Qlik para melhorar o atendimento aos pacientes e obter economias operacionais.
A SITUAÇÃO:
A pobreza e os problemas de saúde já existentes impedem populações rurais carentes de obter tratamentos clínicos preventivos, fazendo com que os cancelamentos de consultas e o não comparecimento sejam comuns.
O Appalachian Regional Healthcare (ARH) é um sistema de saúde sem fins lucrativos cujo compromisso é melhorar a saúde e o bem-estar dos moradores do leste do Kentucky e do sul da Virgínia Ocidental.
A EMPRESA:
O DESAFIO:
Como a pobreza regional resulta em consultas perdidas e margens reduzidas para os prestadores de serviços de saúde, é importante identificar os pacientes que correm maior risco, muitos dos quais não têm plano de saúde tradicional.
A NECESSIDADE:
O ARH precisava de uma maneira de analisar conjuntos de dados variados e não estruturados, com o objetivo de equipar os funcionários com as informações certas para que eles pudessem se comunicar com os pacientes de maior risco.
“Percebemos que, para atender melhor uma população carente, temos que usar os dados da melhor forma possível.”
A SOLUÇÃO:
O ARH utilizou o aprendizado de máquina e a análise preditiva por meio do Qlik AutoML® — uma ferramenta automatizada e fácil de usar, capaz de fornecer dados que mostram por que as pessoas têm dificuldade em comparecer às consultas.
O IMPACTO:
Agora, os enfermeiros e a equipe de suporte podem prever quais pacientes correm mais risco de faltar às consultas devido ao transporte, à distância ou a problemas climáticos locais e, em seguida, entrar em contato com eles com lembretes para minimizar os cancelamentos e, consequentemente, melhorar o atendimento médico da comunidade.
"O Qlik AutoML coloca você no jogo antes e serve de base para a criação de algo maior e mais rápido.”
A DIFERENÇA:
O Qlik AutoML não apenas capacita os usuários a fazer alterações nos dados mas também os direciona exatamente para onde essas alterações precisam ocorrer, o que coloca o poder da análise preditiva nas mãos de equipes de negócios e analistas sem amplo conhecimento de aprendizado de máquina ou IA.
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