Healthcare hero

ヘルスケア

ヘルスケア業界では、医療記録、臨床試験、医療費請求の各システムに大量のデータが保存されていますが、患者の転帰改善、ヘルスケア規制遵守にこのデータを活用することに今もなお悪戦苦闘しています。機械学習の自動化は、電子医療記録、臨床試験、医療費請求処理で収集される数十億ものデータポイントを、コスト削減、運用改善、さらには救命につながる予測へと変換できるよう支援します。

ヘルスケア業界と AI

ヘルスケア業界では、未だかつてない大量の顧客情報を保持しています。そのため、いかにそのデータを有効に活用し、より良い結果をもたらすが課題となっています。DataRobot のエンタープライズ AI プラットフォームなら、AI でオペレーションを改善。コストを削減し、患者に最良のケアを提供するヘルスケア組織への変革をサポートします。

医療提供者

  • より正確な再入院者減少モデルを構築
  • 収益マネージメントサイクルおよび収入予測の最適化
  • スタッフ需要の正確な予測
  • 患者の入院期間や病院での患者のリスクを分析にて理解
  • バリューあるケアを提供するリーダーに

ヘルスケアベンダー

  • 正確な分析に基づき患者のマーケティングキャンペーン、メッセージ、コールセンターの運用を最適化
  • 営業の効率化を積極的に管理するとともに、契約の更新を増やし、解約を減らす
  • より正確な製品販売予測
  • より効率的な患者/顧客へのメッセージングを構築
  • ターゲットマーケティングの最適化
  • 医療提供者
    • より正確な再入院者減少モデルを構築
    • 収益マネージメントサイクルおよび収入予測の最適化
    • スタッフ需要の正確な予測
    • 患者の入院期間や病院での患者のリスクを分析にて理解
    • バリューあるケアを提供するリーダーに
  • ヘルスケアベンダー
    • 正確な分析に基づき患者のマーケティングキャンペーン、メッセージ、コールセンターの運用を最適化
    • 営業の効率化を積極的に管理するとともに、契約の更新を増やし、解約を減らす
    • より正確な製品販売予測
    • より効率的な患者/顧客へのメッセージングを構築
    • ターゲットマーケティングの最適化
Healthcare use cases

ヘルスケアでのユースケース

ヘルスケア業界には、治療品質の向上、コスト削減、運用の効率化のために使用できる AI と機械学習の用途が数多くあります。支払者、提供者、ヘルスケアベンダー(医療機器/医療用品会社、製薬会社、MSO、歯科、眼科、公共部門)は、機械学習の自動化から得られる実用的なインサイトを使用して、コストを削減しつつ、収益の最大化、患者/加入者の転帰の向上、業界全体での運用の最適化を実現できます。AI と機械学習をフルに活用できるようにビジネスを変化させたヘルスケア組織は、市場で優位に立つことができます。

  • 再入院数の削減

    DataRobot の機械学習の自動化プラットフォームを使用して再入院を予測して防止すれば、不足している病院リソースの利用効率が向上するとともに、患者が受ける医療の全体的な品質が向上します。

  • ICU および ED の利用に関する正確な予測

    高コストと重要な医療リソースの周期的な不足が、ICU の利用を改善しなければならない主な 2 つの理由です。自動機械学習を使用して集中医療を本当に必要とする患者と ICU への入院が必要でない可能性がある患者を正確に予測すると、病院のコストを大幅に削減できます。

  • 処方された投薬計画に従う可能性が低い患者を識別

    慢性疾患を抱える患者が確実に薬を服用しない場合、回避可能なコストが年間で 1,000 億ドル以上発生することになります。DataRobot を使用して、処方された投薬計画に従う可能性が低い患者を識別し、その行動の要因を予測すると、適切な介入計画を作成して服薬不遵守を減らすことができます。

  • 不正の可能性がある保険請求を特定

    不正請求は多額の損失になりますが、すべての請求を調査するにはコストがかかりすぎるうえ、非効率的です。DataRobot の機械学習プラットフォームを使用して、正確な予測モデルを自動的に構築し、詐欺の可能性が高い請求を識別して優先することで、リソースを有効的に配備し、顧客満足度を高めることができます。

  • 入院中にリスクの高い患者を医療提供者に注意喚起

    入院中、患者は血液感染を起こしやすくなります。再入院につながる場合が多いため、コストが増加します。DataRobot を使用して敗血症または CLABSI にかかりやすくなっている患者を予測すれば、医師が介入して追加の診断とテストを実施することができます。

DataRobot が可能なこと

  • チーフ・メディカル・インフォメーション・オフィサー
    機械学習自動化プラットフォームを使用して一度に複数のモデルを構築すると、すべてのモデルのテストと比較にかかる時間を短縮し労力が削減されます。これによりモデルの粒度が高まり、精度が増します。
  • チーフ・アナリティクス・オフィサー
    ​機械学習自動化プラットフォームを使用すれば、小規模なデータサイエンスチームでも大規模なデータサイエンスチームと同様の生産性を生み出せます。DataRobot で最適なモデルを発見し、DataRobot のシンプルなデプロイオプションを使用すれば、そのモデルをいち早く市場に投入できます。
  • 事業および部門のトップ
    データサイエンスのトレーニングを正式に受けていないビジネスアナリストやデータアナリストでも、高度なモデルを構築して使用できます。
  • チーフ・デジタル・オフィサー
    コード生成、Spark へのデプロイ、API ベースのデプロイ機能など、リスクの低い DataRobot のモデルデプロイオプションを使用して、より迅速にモデルを実稼動できます。
  • チーフ・インフォメーション・オフィサー
    データ不足がボトルネックだった時代は終わり、現在の銀行は豊富なデータをインサイトに変えられる分析スタッフの不足に悩んでいます。DataRobot でデータサイエンスを民主化すると、データによってビジネスチャンスと改善点が明らかになり、業績も向上させることができます。
 

本録画ウェビナー(英語)では、Symphony Post Acute Network 社の Nathan 氏が、DataRobot によってどのようにデータサイエンスを変革して再入院や患者数減少などの課題に対処しているのかを説明しています。「DataRobot のプラットフォームのおかげで仕事がうまく進んでいます。結果の精度も上がり、しかもタイムリーです。まるで魔法のようです」と Nathan 氏が語る成功体験をご覧ください。

Nathan Patrick Taylor 氏

CIO, Symphony Post Acute Network


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