Les organismes de santé sont constamment aux prises avec le défi d'améliorer leur performance financière et leur efficacité opérationnelle. Que vous fassiez partie d'une organisation de services médicaux, d'un réseau de soins coordonnés, ou que vous dirigiez une entreprise de santé numérique, l'exploitation efficace de vos données est essentielle pour maintenir votre avantage concurrentiel. Une approche innovante qui suscite un vif intérêt aujourd'hui est la génération augmentée d'information applicative (GAIA, pour Retrieval Augmented Generation, ou RAG, en anglais), une méthode d'IA qui combine des données structurées et non structurées pour fournir rapidement des informations précises et traçables. Malgré l'augmentation de la capacité contextuelle des grands modèles de langage, la GAIA demeure une architecture robuste et efficace.

Voici quatre domaines pratiques où les organismes de santé peuvent tirer parti de la GAIA :

La gestion du cycle de revenus et les opérations financières des établissements de santé

• La gestion des refus de demandes de règlement : Extraire rapidement les données des demandes, des politiques des payeurs et des notes cliniques pour élaborer des appels plus solides, réduire les refus et accélérer les remboursements.

• L’automatisation des autorisations préalables : Accéder instantanément aux exigences les plus récentes des compagnies d'assurance pour simplifier les processus d'autorisation préalable, réduisant ainsi la paperasse et les demandes rejetées.

• La gestion des contrats : S'orienter efficacement parmi les ententes complexes avec les payeurs et comprendre les modalités de remboursement pour assurer la conformité et optimiser les revenus. Alors que plusieurs entreprises offrent déjà des solutions pour le codage assisté ou entièrement automatisé, la GAIA améliore l'efficacité administrative de la facturation de façon encore plus significative.

Les soins de santé axés sur la valeur

• La stratification des risques : Résumer et interroger rapidement les données des demandes de règlement, des dossiers de santé électroniques et des déterminants sociaux de la santé pour repérer les lacunes dans les soins et détecter les personnes à haut risque. Ces approches ont révélé des résultats prometteurs dans des recherches récentes, mettant en évidence des risques que les méthodes traditionnelles pourraient ne pas déceler.

• L’analyse prédictive : Identifier de façon proactive les personnes à risque de développer des maladies chroniques grâce aux informations générées par la GAIA, offrant des prédictions plus riches comparativement aux séries temporelles seules.

La conformité réglementaire et les rapports de qualité

• Les contrôles automatisés de conformité : Récupérer rapidement la documentation essentielle pour les audits de conformité (des programmes américains Medicare et Medicaid, ainsi que des contrats avec les payeurs), réduisant considérablement les risques.

• L’automatisation des rapports de qualité : Simplifier la collecte de données probantes pour diverses mesures de qualité, comme HEDIS, MACRA/MIPS et Medicare Shared Savings, utilisées aux États-Unis, réduisant ainsi la charge administrative et améliorant la précision des rapports.

La coordination des soins et l’engagement de la patientèle

• Les transitions de soins : Repérer rapidement les orientations valides au sein du réseau en exploitant les notes cliniques, les détails des régimes et les répertoires de fournisseurs de soins.

• Plans de soins : Équiper le personnel de coordination des soins avec les données complètes des dossiers de santé électroniques, les feuilles sommaires d’hospitalisation et les notes cliniques afin de suggérer des points de discussion et de réduire le temps consacré à la documentation. Utiliser ces mêmes données pour améliorer les communications avec la patientèle, réduire les coûts de sensibilisation et augmenter l'adhésion aux plans de soins.

Faites équipe avec nous!

Chez Toboggan Labs, on travaille depuis des années avec les données complexes issues des demandes de règlement du secteur de la santé. On maîtrise les normes d'interopérabilité comme FHIR et HL7, et on comprend comment optimiser les processus cliniques. Notre expertise en IA nous a menés à créer autant des biomarqueurs numériques que des robots conversationnels au service de la patientèle. La GAIA n'est pas une baguette magique, mais elle est redoutablement efficace pour s'attaquer aux casse-têtes d'information que l'on peut rencontrer en santé.

On vient tout juste de lever le voile sur RAGnarök, notre coffre à outils maison spécialement conçu pour faciliter la conception, le déploiement et l'évaluation d'applications GAIA, particulièrement quand les solutions clé en main ne répondent pas aux attentes. Grâce à RAGnarök, notre équipe de dévs et de spécialistes des mégadonnées peut rapidement mettre sur pied des solutions GAIA taillées sur mesure pour votre organisation, avec un déploiement éclair, une conformité sans failles et des retombées concrètes.

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