Patient engagement and adherence applications

En una encuesta realizada a más de 300 líderes clínicos y ejecutivos de la salud, más del 70% de los encuestados informaron que menos del 50% de sus pacientes estaban altamente comprometidos y el 42% de los encuestados dijo que menos del 25% de sus pacientes estaban altamente comprometidos. – NHI.GOV

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El futuro en el sector médico es brillante, pero sobre todo automatizado, como por ejemplo dando soluciones que otorgaran un 25% más de tiempo a el cuerpo de enfermeros quitándoles tareas administrativas.

Fuente: National Library of Medicine (NHI) .

Healthcare

Summary

The first world is working…

Agenda

La agenda del sector salud en relación a las tecnologías de última generación para el futuro parece estar centrada en aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial, la visión por computadora y la automatización de procesos. Esto implica:

Technology

We Deliver

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Technology

We Master

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It is what it is

Patient engagement and adherence applications

La participación y adherencia del paciente ha sido vista durante mucho tiempo como el problema del “último tramo” o “the last mile healthcare problematic” en la atención médica, es decir, la última barrera entre resultados de salud ineficaces y buenos resultados.

La participación activa de los pacientes en su cuidado es crucial para mejorar los resultados de salud. En el sector salud, es claro y comprobado que la falta de cumplimiento con el tratamiento es un problema común y crucial.

Se está explorando el uso de tecnologías como la inteligencia artificial para personalizar y mejorar la atención médica. También se enfatiza en diseñar estrategias para influir positivamente en el comportamiento del paciente. 

 

Esto se logra utilizando información de sistemas de registros médicos, dispositivos y software de última generación para proporcionar recomendaciones específicas.

Si una mayor participación de los pacientes resulta en mejores resultados de salud, ¿pueden las capacidades basadas en la inteligencia artificial ser efectivas para personalizar y contextualizar la atención? 

Existe un creciente énfasis en utilizar el aprendizaje automático y motores de reglas empresariales para impulsar intervenciones matizadas a lo largo del continuum de atención. Las alertas de mensajería y el contenido relevante y dirigido que provocan acciones en momentos importantes es un campo prometedor en la investigación.

Otro enfoque creciente en la atención médica se centra en diseñar de manera efectiva la ‘arquitectura de elección’ para influir en el comportamiento del paciente de una manera más anticipada basada en evidencia del mundo real. 

A través de la información proporcionada por los sistemas de registros médicos electrónicos del proveedor, biosensores, relojes, teléfonos inteligentes, interfaces conversacionales y otros instrumentos, el software puede adaptar recomendaciones al comparar los datos del paciente con otros caminos de tratamiento efectivos para cohortes similares. Las recomendaciones pueden proporcionarse a proveedores, pacientes, enfermeras, agentes de centros de llamadas o coordinadores de entrega de atención.

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