关键字: [I4 ECQm, Healthcare Data Platform, Electronic Clinical Quality Measures, Value-Based Care, Population Health Management, Ai-Powered Quality Measure Tracking]

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导读

在这场演讲中, 他们探讨了Infor 的医疗数据平台如何实现实时电子临床质量措施(ECQMs) 和AI 驱动的仪表板。具体而言, 演讲者解释说, 该解决方案从多个EMR 源收集数据, 对其进行标准化, 将其加载到亚马逊云科技HealthLake, 并应用AI 使数据可操作。该演讲重点介绍了Infor 解决方案如何能够识别护理差距、发现需要干预的患者、跟踪质量措施的绩效, 并向CMS 提交报告。

演讲精华

在HIMSS 24 大会上,Infor 医疗数据平台的总监约克· 施瓦茨推出了一项突破性的解决方案, 名为”I4 ECQm” 。“I4” 代表”Infor FHIR On-ramp”, 而”ECQm” 则代表” 电子临床质量措施” 。随着医疗保健行业向基于价值的护理转型, 美国的负责任护理组织(ACOs) 数量一直在稳步增长, 平均每个ACO 拥有超过六个电子医疗记录(EMR) 数据源。Infor 的创新解决方案可以无缝地从所有这些不同的来源收集数据, 对其进行标准化, 并将其加载到亚马逊云科技 HealthLake 中, 在那里应用先进的人工智能技术, 使数据可操作和富有洞察力。

这个解决方案的一个关键组成部分是专门为人口健康经理设计的用户友好型仪表板。该仪表板使他们能够识别护理差距, 并准确找出需要立即关注的患者, 有效地找到俗话说的” 针在棉垫里” 。专家亚历山大· 泰勒博士与Infor 密切合作, 开发了这个容器化的解决方案, 它完全在客户的亚马逊云科技环境中运行。该解决方案巧妙地通过加载旧数据格式( 如VibrantForCovaLEFs) 并将其转换为行业标准HL7 FHIR 格式, 然后将其引入HealthLake 。一旦数据进入HealthLake, 就会应用人工智能算法将每个数据组件映射到托管在Amazon Neptune 上的知识图谱中的节点。这个强大的知识图谱使系统能够计算每个患者是否包含在每个质量措施中, 是否排除在外, 以及是否满足了这些措施的严格要求。如果患者未能满足要求, 系统将提供详细的解释, 确保完全透明和可解释性。这些宝贵的见解将显示在仪表板上, 使人口健康经理能够近乎实时跟踪他们在质量措施方面的表现, 从而及时采取所需的干预措施。在报告期结束时, 该解决方案有助于无缝地将数据提交给Medicare 和Medicaid 服务中心(CMS) 。

总结

在HIMSS 24 大会上宣布的Infor FHIR On-Ramp 解决方案旨在应对责任医疗组织(ACO) 在管理多个电子病历记录(EMR) 数据源时所面临的挑战。随着医疗保健行业向基于价值的医疗保健模式转变,ACO 需要有效地从各种EMR 系统收集、规范化和分析数据, 以确定医疗服务差距并推动质量改进。

该解决方案利用亚马逊云科技HealthLake 来整合和规范化来自多个EMR 源的数据。随后, 它应用AI 技术将数据映射到托管在Amazon Neptune 上的知识图谱, 从而能够计算每个患者是否符合临床质量措施的标准。这一过程提供了完全的可解释性, 使人口健康管理人员能够了解患者是否满足特定质量措施要求的原因。

该解决方案提供了一个仪表板, 可近实时洞察ACO 在质量措施方面的表现, 从而使人口健康管理人员能够识别需要干预的患者, 并向医疗保险和医疗补助服务中心(CMS) 提交准确的报告。通过利用亚马逊云科技服务和AI 的强大功能,Infor FHIR On-Ramp 解决方案简化了数据管理流程, 提高了质量措施跟踪的效率, 最终支持了基于价值的医疗保健服务的提供。

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