Reducción de cancelaciones en el sistema de salud regional
Una red de clínicas sin ánimo de lucro utiliza el aprendizaje automático de Qlik para mejorar la atención a los pacientes y conseguir ahorros en sus operaciones.
CONTEXTO
La pobreza y los retos actuales de la sanidad desaniman a las poblaciones rurales que ya de por sí gozan de menos servicios en cuanto a buscar servicios de salud preventivos, lo que hace que cancelar citas o no asistir a ellas sea algo habitual.
Appalachian Regional Healthcare (ARH) es un sistema de salud sin ánimo de lucro comprometido con la mejora de la sanidad y el bienestar de los residentes de la zona este de Kentucky y del sur de Virginia occidental.
LA EMPRESA
EL DESAFÍO
Dado que la pobreza de estas regiones tenía como consecuencia que los pacientes no asistieran a las citas y esto reducía los márgenes para los proveedores del servicio de salud, resultaba importante identificar los pacientes con más riesgo, la mayoría de los cuales no tenían un seguro médico tradicional.
EL REQUISITO
ARH necesitaba encontrar una forma de analizar distintas bases de datos desestructuradas para dotar al personal de la información adecuada para contactar con los pacientes que presentaban un mayor riesgo, enviarles recordatorios y reconfirmar las citas.
"Somos conscientes de que, para conseguir avances en una población dispar, tenemos que sacar el máximo partido posible a los datos."
LA SOLUCIÓN
ARH aprovechó el aprendizaje automático y la analítica predictiva de Qlik AutoML®, una herramienta de aprendizaje automatizado fácil de usar que proporciona datos sobre distintos obstáculos que impiden la asistencia a las citas.
EL IMPACTO
Ahora, el personal de enfermería y atención al paciente puede predecir qué pacientes presentan un mayor riesgo de perderse las citas por problemas de transporte, distancia o climatología local, ponerse en contacto con ellos para recordarles las citas y minimizar el número de cancelaciones, lo que ayuda a mejorar la atención médica en la comunidad.
"Qlik AutoML te introduce en el juego antes y te da los bloques de construcción para crear algo más grande, más rápido."
LA DIFERENCIA
Qlik AutoML no solo permite a los usuarios realizar cambios con los datos, sino que les indica exactamente dónde deben tener lugar dichos cambios; pone la capacidad de la analítica predictiva en manos de empresas y equipos de analistas sin una amplia experiencia en aprendizaje automatizado o IA.
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