Como a UM pode usar a análise preditiva para identificar e gerenciar pacientes de alto risco e reduzir as readmissões?

1 O que é UM e por que é importante?

A UMT é o processo de avaliação e monitoramento da adequação, eficiência e qualidade dos serviços, procedimentos e instalações de cuidados de saúde. O objetivo é garantir que os pacientes recebam os cuidados certos, no momento e local certos, evitando intervenções desnecessárias ou excessivas. A UMT é importante para as organizações de saúde porque pode ajudá-las a melhorar a satisfação do paciente, cumprir as normas regulatórias e controlar os custos.

2 O que são análises preditivas e como elas funcionam?

A análise preditiva é um tipo de análise de dados que usa dados históricos e atuais, juntamente com técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina, para prever eventos ou comportamentos futuros. Eles podem ajudar as organizações de saúde a identificar padrões, tendências e riscos, além de fornecer insights acionáveis para a tomada de decisões. A análise preditiva funciona coletando e processando grandes quantidades de dados de várias fontes, como registros eletrônicos de saúde, declarações, resultados de laboratório, pesquisas e mídias sociais. Em seguida, eles aplicam algoritmos e modelos para analisar os dados e gerar previsões, como a probabilidade de um paciente desenvolver uma determinada condição ou o impacto de um tratamento em sua saúde.

4 Como a UM pode usar a análise preditiva para gerenciar pacientes de alto risco?

Outra aplicação da análise preditiva na UM é gerenciar pacientes de alto risco e otimizar seus caminhos de atendimento. Usando análise preditiva, a UM pode monitorar e avaliar a eficácia e a eficiência dos serviços e procedimentos que os pacientes de alto risco recebem e compará-los com diretrizes baseadas em evidências e práticas recomendadas. Isso pode ajudar a UMT a identificar lacunas, variações ou desvios na prestação de cuidados e sugerir ações ou recomendações apropriadas para melhorar a qualidade e os resultados. Por exemplo, a análise preditiva pode ajudar a UM a determinar o tempo ideal de permanência, o nível de cuidado, o plano de alta ou o acompanhamento de pacientes de alto risco.

5 Como a UM pode usar a análise preditiva para reduzir as readmissões?

A redução das reinternações é uma das principais metas e desafios para as organizações de saúde, pois podem indicar má qualidade da assistência, insatisfação dos pacientes e aumento de custos. A análise preditiva pode ajudar a UM, reduzindo as readmissões, identificando os fatores que contribuem para elas, como condições clínicas, erros de medicação, comportamento do paciente ou suporte social. Usando análise preditiva, a UMT pode estimar a probabilidade de um paciente ser readmitido dentro de um determinado período, como 30 dias ou 90 dias, e fornecer alertas ou notificações à equipe de atendimento. Isso pode ajudar a UM a implementar medidas preventivas ou proativas para reduzir as readmissões, como cuidados transitórios, reconciliação medicamentosa, cuidados de saúde domiciliares ou telessaúde.