德克萨斯州欧文市，2024年10月14日 —— 患者导航解决方案的领先提供商 Care Continuity 今天宣布推出专科转诊优化（Specialty Referral Optimization），这是一种新的、由 AI 驱动的专科转诊管理和患者导航方法，旨在简化和改进专科转诊过程。该产品利用先进的 AI 和机器学习技术，使医院和医疗系统能够更好地根据患者的临床需求及其参与和接受导航协助的可能性来优先排序患者，从而提高患者导航团队的有效性和效率。
“管理专科容量和转诊吞吐量对于医疗系统来说越来越复杂。EMR 内的优先级排序有限，导致大多数情况下采用先进先出的方法，”Care Continuity 的首席执行官 Brad Prugh 表示。“我们的专科转诊优化解决方案利用 AI 和机器学习不仅提高了医疗系统的服务线吞吐量，还增强了患者满意度和临床结果。”
Care Continuity 在专科转诊管理和患者导航方面的独特之处在于每个机器学习模型的定制化，这些模型考虑了医疗系统的战略目标，包括系统规模、服务线增长目标和质量改进机会。
“专科容量问题对医疗系统来说变得越来越严重，导致了不良的患者体验和错失改善财务绩效的机会，”Prugh 说。“我们的专科转诊优化产品为医疗系统提供了一个快速实施的解决方案，不仅使患者导航和专科转诊管理更加高效，还作为一个网络智能和优化工具，可以增强任何医疗系统的实力。”
Care Continuity 的专科转诊优化如何工作
Care Continuity 的专科转诊优化解决方案利用机器学习技术根据患者的临床需求和特征以及医疗系统的目标准确优先排序患者。当发起专科转诊时，Navigator Predict 会收集有关转诊的信息，包括临床历史和人口统计学数据，以及医疗系统网络动态和目标（例如，健康的社会决定因素、再入院风险、服务线容量等）。
这些转诊细节与 Care Continuity 在过去十年中为全国领先的医疗系统导航超过 200 万名患者时收集的 50 多个加权导航变量相结合。这些数据点生成数百个针对患者群体运行的机器学习模型，以找到患者和医疗系统的最佳导航结果。Navigator Predict 为每个接收转诊的患者分配一个导航分数，评分范围从 0.01 到 1.00。评分越接近 1.00，患者对导航的需求越大，接受导航协助的可能性也越高。
虽然所有进入 Navigator Predict 池的患者都会获得帮助，但预测分数允许更好地优先排序和定制化的导航工作流程，每个患者都有个性化的导航方案。这种专科转诊管理方法比传统方法有效 3.5 倍。
最后，这些导航结果会被分析以突出网络优势、瓶颈、泄漏和其他关键因素，这些因素可用于改善整体患者体验、质量结果和利润率。
在 HLTH24 上了解更多信息
Care Continuity（展位 #3828）将在 10 月 20 日至 23 日在拉斯维加斯举行的 HLTH24 上展示新的专科转诊优化解决方案。未参加 HLTH24 的人可以访问 Care Continuity 的网站并填写表格以获得个性化演示。
关于 Care Continuity
Care Continuity 成立于 2014 年，提供专业的患者导航解决方案，旨在弥合医疗保健中的差距，实现护理设置之间的无缝过渡，减少网络泄漏，并促进最佳健康结果和患者满意度。通过结合先进的软件、AI 和专门的护理礼宾团队，我们帮助患者顺利度过其护理旅程，同时维护医疗系统网络的完整性。这转化为更高的患者满意度、更好的健康结果和客户更高的利润率。如需了解更多信息，请访问 或关注我们在 LinkedIn 上的动态。
联系人：Tim Anderson
高级营销总监
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