Mejora de la cadena de valor de la salud: uso de datos para generar mejores resultados

Tradicionalmente, los tratamientos como la terapia de masaje, las clases de yoga o incluso la acupuntura rara vez se han considerado una parte importante de la cadena de la salud, y es difícil lograr que las compañías de seguros o los empleadores paguen por estos como medidas preventivas. En los últimos años, sin embargo, se ha aprendido más sobre el valor de este tipo de tratamientos de salud para prevenir lesiones y evitar reclamos.

En el primer artículo de esta serie, proporcioné un ejemplo de un plomero y cómo se puede aplicar la IA a grandes cantidades de datos para predecir posibles lesiones. En este ejemplo, se sugirió que los datos podrían mostrar cómo los plomeros que practican yoga con regularidad pueden reducir las lesiones: tanto las compañías de seguros como los empleadores podrían obtener los beneficios financieros a largo plazo de pagar a sus empleados por membresías de yoga.

El caso del fontanero es un ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede mejorar la cadena sanitaria. Si bien anteriormente ha sido difícil decir con certeza que los tratamientos como la terapia de masajes o las membresías de yoga realmente ayudan a prevenir lesiones, al examinar múltiples fuentes y conjuntos de datos de múltiples personas con perfiles de trabajo similares, la IA tiene el potencial de confirmar que así es. Al tomar los datos y aplicarlos a una persona, puede brindarle un mejor entrenamiento de salud, hacer que vuelva a trabajar más rápido y evitar que una enfermedad a corto plazo se convierta en una discapacidad a largo plazo.

Todo es parte de la cadena de una mejor salud. Las aseguradoras solo pueden ver los historiales de salud de unas pocas personas a la vez, mientras que la IA puede verificar casi instantáneamente miles de perfiles con antecedentes similares. Esta habilidad fortalece la cadena de salud de principio a fin al:

  1. Optimización de la gestión de la atención;
  2. Mejorar los indicadores clínicos de salud y riesgo;
  3. Mejorar la calidad de vida de los empleados;
  4. optimizar la productividad;y
  5. Control a largo plazo de los costos de atención médica y discapacidad.

Los empleadores y proveedores de seguros que adopten el aprendizaje de datos de IA se beneficiarán de posibles ahorros de costos. Los proveedores también se benefician al posicionarse como innovadores: su plan de medidas preventivas puede convertirlos en una mejor opción para buscar proveedores. Cambiar el enfoque a la prevención de lesiones, en lugar de solo brindarles una compensación, no solo reduce la incidencia y la gravedad de las reclamaciones, sino que beneficia a todos.

En el artículo final de esta serie, presentaré brevemente la plataforma integrada para pacientes de Accenture y cómo aplica la IA a múltiples fuentes de información para ayudar a crear soluciones de seguros.

Para leer más sobre las prácticas de seguros y la transformación empresarial, visite mi blog donde he publicado varios artículos que exploran todo, desde la autenticidad de los datos y cómo está remodelando los seguros hasta los seguros de vida y la Internet del pensamiento.

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