利用人工智能数据可视化工具促进健康公平

2021-10-27 14:48:02   编辑:东昌固
导读虽然健康公平多年来一直是行业领导者的重中之重,资源的公平分配变得更加重要。从测试到获得护理,组织必须制定策略,以确保在期间接触到最

虽然健康公平多年来一直是行业领导者的重中之重,资源的公平分配变得更加重要。从测试到获得护理,组织必须制定策略,以确保在期间接触到最危险的人群。随着疫苗的出现,实体必须改进和加强其健康公平工作,以充分保护所有患者群体免受侵害。

对于明尼阿波利斯卫生系统 Hennepin Healthcare 的领导者来说,这意味着要运用早期获得的知识。

Hennepin Healthcare 首席健康创新官 Deepti Pandita 医学博士告诉HealthITAnalytics说:“我们很快意识到,了解您的患者人群并拥有一定数量的疫苗是一回事,但疫苗的公平分配是另一回事。” .

“我们在 测试方面的经验告诉我们,外展策略需要针对个人量身定制——一种外展方法并不适用于所有患者。例如,如果我们在某些人群中爆发了 ,我们需要让值得信赖的社区领袖进行检测,而不是等待他们来到医疗保健系统。因此,我们的目标是将相同的经验教训应用到我们的分销策略中。”

定制这些外展策略的很大一部分涉及收集患者数据。

“我们知道,在选择疫苗的目标位置时,我们需要深思熟虑。但我们也知道,我们必须遵守及时分配足够疫苗的要求,”Hennepin 首席股票官 Nneka Sederstrom 博士说。

“在扩展到其他领域之前,我们使用我们的技术战略性地定位了我们知道需要到达的邮政编码,例如让我们的口译员和临床医生接触患者以尝试让他们进入。”

卫生系统使用 EHR 来获取社会决定因素信息,并识别具有交通障碍、住房不稳定、英语能力有限以及其他可能影响他们获得疫苗的能力或对易感性的因素的患者。

然后,领导者将该信息与基于邮政编码的数据可视化工具相结合,以确定需要更多关注的社区。

“没有数据,我们不知道从哪里开始,”Pandita 说。

“当我们听说疫苗即将上市时,我们确定了哪些患者群体需要接种疫苗,创建了注册,然后制定了可以针对这些患者量身定制的外展策略。我们考虑了哪些可以访问在线门户,哪些列出了电话号码,哪些列出了电子邮件,以及他们的首选语言。然后,我们的运营人员可以开始设计外展策略和建立疫苗接种点。”

Sederstrom 解释说,将所有这些信息整合到一个可视化工具中是证明为什么需要定位策略的关键。

“如果没有数据,就很难说明为什么股权需要胜出,”她说。

“人们通常会反对公平的努力,因为他们担心或担心这些策略意味着偏爱一个群体而不是另一个群体。现实情况是,如果目标是减少传播、减少影响和降低死亡率,那么我们必须使用数据来证明这些口袋在哪里。”

此外,数据可视化工具可以帮助医疗保健主管了解什么是有效的,什么需要改进。

“我们还必须查看数据以了解我们的工作情况。我们可以看看我们是否正在缩小差距,以及这将如何影响后续步骤。这不仅仅是一个一次性的过程,”Pandita 补充道。

有了社会决定因素信息,领导者可以确保他们在他们所在的地方会见患者。

“我们使用邮政编码进行有针对性的社区外展——与这些邮政编码内的宗教组织、社区团体和其他人建立联系,以尝试建立基于社区的疫苗诊所机会。这样,我们就可以瞄准我们缺失的人群,”Sederstrom 说。

尽管尽快为足够多的人提供疫苗很重要,但潘迪塔强调,公平努力不能在洗牌中迷失。

“因为我们正处于中,所以速度很重要。但速度和公平经常相互冲突。因此,虽然一个流是疫苗接种过程的速度部分,但另一流是公平。在前进的过程中,你需要密切关注这两个流,”她说。

领导者也不应将公平努力视为对其他患者群体有害。

“当我们专注于公平时,我们不会牺牲他人,”Sederstrom 说。

“无论如何,拥有访问权限和资源的人将能够源源不断地接种疫苗。深思熟虑地寻找最需要帮助的人是我们需要做的事情的一部分。”

对于其他设计疫苗分发策略或任何健康公平策略的组织而言,个性化和信任大有帮助。

“一个外展策略是远远不够的。您需要调整策略并了解您所服务的人群,”Pandita 说。

“另一部分是建立信任。仅仅因为有人在您的医疗保健系统中寻求护理并不意味着他们对该系统有足够的信任来找您接种疫苗。那是一次学习经历。您必须聘请值得信赖的社区合作伙伴来教育患者,并真正进入社区以了解需求和障碍。”

这也将有助于首先了解患者不确定性背后的原因。

“犹豫不代表拒绝。这只是意味着我们需要弄清楚为什么会有犹豫并采取措施解决它,”Sederstrom 说。

“人们可能会将犹豫解释为对系统的彻底不信任,他们可能认为这对他们来说是一个太大的障碍,无法尝试解决。但我们需要更多地了解为什么会有犹豫,我们在沟通中缺少什么,以及这些社区面临哪些困难。”

即使在 落后于医疗保健系统之后,社会决定因素数据和可视化技术的结合也有助于为健康公平工作提供信息。

“我们的方法不仅可以作为其他安全网系统的模板,还可以作为所有医疗保健系统的模板,”Pandita 说。

“这些策略应该推动公共政策和宣传,以应对未来的任何流行病疫苗接种,因为疾病不会区分谁拥有资源和谁没有资源。这些情况会自动使那些没有手段和资源的人处于不利地位,我们必须非常清醒且非常有条理地将这一点放在我们战略的前沿和中心。”

在期间学到的关于卫生公平的经验教训应该会影响未来的护理服务。

“我们不能害怕进行必要的艰难对话,看看数据向我们展示的真相。在我们的系统、我们的社区和我们的患者结果中存在不平等的知识是真实的。我们必须诚实和公开地对待它,并有意识地解决它,”塞德斯特罗姆总结道。

“在被搁置的时期,或在之间,是时候开展工作以纠正不平等。这样,当下一个出现时,我们就不必进行相同的对话。”

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