La solution de ClosedLoop pour prédire l'utilisation des urgences exploite l'intelligence artificielle avancée et l'apprentissage automatique pour identifier les individus à haut risque de visites évitables aux services d'urgence (ED). En analysant diverses sources de données de santé, la plateforme fournit des prédictions précises, explicables et exploitables, permettant aux organisations de santé d'intervenir de manière proactive et de réduire l'utilisation inutile des urgences. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration des données : Ingère, normalise et fusionne les données provenant de diverses sources de données de santé, y compris les dossiers de santé électroniques, les réclamations médicales, les résultats de tests de laboratoire et les déterminants sociaux de la santé. - Prédiction des risques : Utilise des modèles d'apprentissage automatique pour prédire la probabilité de visites évitables aux urgences dans un délai spécifié, tel que les six prochains mois. - IA explicable : Fournit des informations transparentes sur les facteurs contributifs affectant les scores de risque individuels, tels que les maladies chroniques, l'accès aux soins primaires et les visites précédentes aux urgences. - Informations exploitables : Met en évidence des facteurs de risque spécifiques, permettant des interventions ciblées comme le renforcement de la continuité des soins, l'amélioration de l'inscription aux programmes de gestion des maladies chroniques et la résolution des obstacles individuels aux soins. Valeur principale et problème résolu : La solution de prédiction de l'utilisation des urgences répond au défi de réduire les visites inutiles aux services d'urgence, qui entraînent souvent des coûts de santé plus élevés et des soins fragmentés. En identifiant avec précision les individus à risque, les organisations de santé peuvent mettre en œuvre des mesures proactives pour améliorer la continuité des soins, améliorer les résultats pour les patients et réaliser des économies de coûts significatives.