一項研究表明，人工智能預(yù)測模型與患者人口統(tǒng)計相結(jié)合，可以更有效地識別高費用患者。

發(fā)表在《美國管理式醫(yī)療雜志》上的結(jié)果表明，與傳統(tǒng)患者模型相比，人工智能模型始終識別出更高比例的高費用患者。研究人員的 AI 模型能夠整合多個數(shù)據(jù)源以產(chǎn)生一個動作。

風(fēng)險預(yù)測模型著眼于各種數(shù)據(jù)點，包括人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、索賠數(shù)據(jù)、入院、出院、轉(zhuǎn)移警報以及健康數(shù)據(jù)的社會決定因素。傳統(tǒng)上，醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)和支付方依靠醫(yī)療管理來降低醫(yī)療成本，但往往不考慮其他數(shù)據(jù)點。

準(zhǔn)確和動態(tài)的風(fēng)險分層計劃允許將護(hù)理管理資源分配給最需要它們的患者。此外，提供者和支付者的負(fù)擔(dān)導(dǎo)致過度支出。

科學(xué)家收集了 2018 年 5 月至 2019 年 4 月期間參加醫(yī)療補(bǔ)助計劃的 61,850 名患者的數(shù)據(jù)。他們比較了兩種不同模型的風(fēng)險評分。

第一個模型使用人工智能來評估與人口統(tǒng)計、索賠、健康的社會決定因素和轉(zhuǎn)移警報相關(guān)的信息。第二種模式稱為慢性病和殘疾支付系統(tǒng) (CDPS)，僅使用來自人口統(tǒng)計和索賠的數(shù)據(jù)。

科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，人工智能模型對風(fēng)險最高的成員進(jìn)行了更準(zhǔn)確的分析，并顯示出更高的支出。排名前 5% 的會員共花費了 3850 萬美元。

根據(jù) AI 模型，排名前 5% 的會員花費??了 2080 萬美元，平均每個會員花費 14,349 美元，中位數(shù)為每個會員 7,265 美元。然而，傳統(tǒng)的 CDPS 模型計算出每位成員的平均支出為 11,808 美元，平均支出為每位成員 3,753 美元。

“我們建議護(hù)理管理計劃可以通過投資于收集、存儲和更新新數(shù)據(jù)源所需的基礎(chǔ)設(shè)施以及使用高級分析方法結(jié)合這些數(shù)據(jù)的專業(yè)知識來更好地針對他們的干預(yù)措施，”該研究寫道。

研究人員告誡說，收集的數(shù)據(jù)只是一年的價值，而且成員來自一個地理區(qū)域。