Ключевые выводы из исследования
Исследование показало, что подход оценки риска наследственного рака на месте оказания медицинских услуг (POC) привел к более высокому уровню завершения оценки риска по сравнению с подходом прямого взаимодействия с пациентами (DPE). Однако уровень завершения генетического тестирования был сопоставим для обоих подходов. Это указывает на необходимость комбинирования стратегий для достижения большего охвата и воздействия.
Как это улучшает клинические услуги
Улучшение доступа к оценке риска наследственного рака в первичной медицинской помощи может привести к более раннему выявлению и лечению рака, что в свою очередь повысит шансы на успешное лечение и выживание пациентов.
Искусственный интеллект и новые технологии для улучшения результатов здравоохранения
Использование AI для анализа данных пациентов может помочь в более точной идентификации групп риска, автоматизации процесса оценки и улучшении взаимодействия с пациентами через персонализированные уведомления и напоминания.
Рекомендации по внедрению
- Запустить пилотный проект, используя оба подхода (POC и DPE) в нескольких клиниках.
- Собрать данные о завершении оценки риска и генетического тестирования для анализа эффективности каждого подхода.
- Внедрить AI-решения для автоматизации сбора и анализа данных, а также для улучшения взаимодействия с пациентами.
- Оценить результаты пилотного проекта и внести коррективы в стратегии на основе полученных данных.
- Расширить внедрение успешных стратегий на другие клиники и системы здравоохранения.
Контакт для AI-решений в медицинском управлении
Telegram: https://t.me/itinai
Linkedin: https://www.linkedin.com/company/itinai/
