Faire baisser les annulations de rendez-vous médicaux au niveau régional
Des cliniques à but non lucratif s'appuient sur les technologies de machine learning de Qlik pour améliorer les soins aux patients et réaliser des économies.
LA SITUATION
La pauvreté et les difficultés existantes dans le domaine de la santé dissuadent les populations rurales défavorisées de bénéficier d'un accès aux soins préventifs, ce qui se traduit fréquemment par des annulations ou des non-présentations aux rendez-vous.
Appalachian Regional Healthcare (ARH) est un organisme de santé à but non lucratif engagé dans la lutte pour l'amélioration de la santé et du bien-être des résidents de l'est du Kentucky et du sud de la Virginie-Occidentale.
L'ORGANISATION
LE DÉFI
En raison du taux de pauvreté dans la région, et d'un grand nombre de patients ne bénéficiant pas d'une couverture santé traditionnelle, des rendez-vous ne sont pas honorés, générant une réduction des marges pour les prestataires de santé. Dans ce contexte, il est essentiel d'identifier les patients à risque.
LE BESOIN
ARH cherchait un moyen d'analyser des datasets divers et non structurés, afin d'apporter aux équipes les informations pertinentes leur permettant d'envoyer des rappels aux patients les plus à risque et de les rassurer.
« Nous avons compris que pour mieux répondre aux attentes d'une population hétérogène, nous devions exploiter les données au mieux. »
LA SOLUTION
ARH s'est appuyé sur le machine learning et l'analyse prédictive de Qlik AutoML®. Cet outil de machine learning simple d'utilisation et automatisé a fourni des données qui ont permis de mettre à jour les facteurs de non-respect des rendez-vous médicaux.
L'IMPACT
Le personnel médical et les équipes locales peuvent désormais prévoir quels patients sont les plus susceptibles de ne pas honorer leurs rendez-vous, du fait de problèmes de transports, de distance ou des conditions météorologiques. Ils leur envoient des rappels, limitent ainsi les risques d'annulation et améliorent le système de santé de toute la communauté.
« Qlik AutoML nous a permis d'être précurseurs et de poser de solides fondations pour construire rapidement quelque chose d'ambitieux. »
LA DIFFÉRENCE
Non seulement Qlik AutoML dote ses utilisateurs de perspectives d'amélioration grâce aux données, mais il leur indique précisément quels changements doivent avoir lieu, mettant ainsi la puissance de l'analyse prédictive à la portée de tous, en particulier des analystes, sans nécessiter d'expertise particulière en machine learning ou en IA.
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