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Análisis de valor de Galeno

Análisis de valor

El análisis de valor para la atención de la salud es el resultado de la atención de la salud por dólar de costo gastado. Todo el mundo reconoce que el costo de la atención se está saliendo de control. Las razones son numerosas. Pero la evidencia apunta al aumento del precio de los medicamentos y la intención de aumentar el volumen de servicios para tratamientos no esenciales.

El paquete de software Galen brinda varias oportunidades para reducir los costos de los medicamentos y generar ahorros para los pacientes de nefrología. De mayor interés es mejorar y agilizar los servicios de los profesionales de modo que una medida de excelencia se convierta en calidad en lugar de volumen.

La medición y mejora de los servicios de calidad requiere la recopilación de datos históricos y aplicaciones de aprendizaje automático para identificar cambios en las prácticas que aumentan el valor.

Por ejemplo, los síntomas de un paciente se registran y se insertan en el software de IA. Los resultados indican el tipo de enfermedad que existe dentro del paciente. Se pueden aplicar muchos otros tipos de análisis para predecir o clasificar un resultado en particular.

comorbilidad

La comorbilidad, que enfatiza la naturaleza de los tratamientos, denota la existencia de dos o más enfermedades dentro de un paciente simultáneamente. La hipertensión arterial y las enfermedades cardiovasculares son responsables como los principales factores de riesgo para desarrollar enfermedad renal. Otras características como la enfermedad vascular periférica también se sabe que existen con trastornos renales.

La experiencia del médico es fundamental para medir y tratar la comorbilidad, pero las técnicas de inteligencia artificial se pueden utilizar para complementar los diagnósticos.

Grandes bases de datos se estructuran como entrada para el entrenamiento de una red neuronal. Los tipos de datos se obtienen de estudios previos de comorbilidad y de los registros existentes en diversas consultas de nefrología. Una red neuronal predice los resultados de varias combinaciones de enfermedades existentes. Los resultados inspiran los planes de tratamiento que mejor producirán mejoras en el paciente.

Se pueden abordar situaciones para diversas condiciones:

  • Una condición médica que existe simultáneamente pero independientemente con otra condición en un paciente.
  • Una condición médica en un paciente que causa, es causada o está relacionada de otra manera con otra condición en el mismo paciente.
  • Dos o más condiciones médicas existen simultáneamente independientemente de su relación causal.

Una red neuronal continúa aprendiendo y prediciendo información más precisa a medida que se introducen nuevos datos de comorbilidad.

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