Ridurre le cancellazioni nella sanità regionale
Queste strutture sanitarie senza scopo di lucro usano il machine learning di Qlik per migliorare la cura dei pazienti e risparmiare sulla gestione operativa.
LA SITUAZIONE
Povertà e problemi di salute precedenti spingono gli abitanti delle zone rurali, già poco servite, a trascurare la prevenzione medica, cancellando spesso gli appuntamenti o non presentandosi alle visite.
Appalachian Regional Healthcare (ARH) è un sistema sanitario senza scopo di lucro che si impegna a migliorare la salute e il benessere degli abitanti del Kentucky orientale e della West Virginia settentrionale.
L'AZIENDA
LA SFIDA
La povertà fa sì che molte persone non si presentino agli appuntamenti e che i margini per gli operatori sanitari siano molto ridotti. Per questo è importante identificare i pazienti a rischio, molti dei quali non possiedono un'assicurazione sanitaria tradizionale.
L'ESIGENZA
ARH aveva bisogno di analizzare set di dati disomogenei e non strutturati per fornire al proprio staff le informazioni necessarie per inviare promemoria e rassicurazioni ai pazienti ad alto rischio.
"Ci siamo resi conto che per servire in modo ottimale una popolazione eterogenea, dovevamo usare al meglio i dati."
LA SOLUZIONE
ARH ha sfruttato il machine learning e le analytics predittive attraverso Qlik AutoML®, uno strumento di machine learning automatico e facile da usare che fornisce dati sui vari motivi che favoriscono la mancata presentazione gli appuntamenti.
L'IMPATTO
Gli infermieri e il personale di supporto ora possono prevedere quali pazienti sono più inclini a saltare gli appuntamenti a causa di problemi legati al trasporto, alla distanza o alle condizioni meteorologiche e li contattano tramite promemoria per ridurre le cancellazioni e migliorare di conseguenza la salute della comunità.
"Qlik AutoML ti fa entrare subito in gioco e ti offre le basi per creare soluzioni più ampie in meno tempo."
LA DIFFERENZA
Qlik AutoML non solo permette agli utenti di ottenere dei cambiamenti grazie ai dati, ma li guida anche in modo preciso verso il punto in cui quei cambiamenti devono essere attuati, consegnando il potere delle analytics predittive nelle mani delle aziende e dei team di analisi, senza bisogno di un machine learning approfondito o di esperienza con l'IA.
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