一项统计分析评估了重新调整的痴呆症算法（Dementia AlgoRithm），该算法帮助确定有认知能力下降风险的患者，使用的是管理索赔数据。结果表明，新的模型可以成为基于价值的护理提供者的游戏规则改变者。
据Milliman公司的一项新报告，在测试了对Together Senior Health的痴呆症算法的各种修改后的结果后，新的基于索赔数据的模型展示了支持优质护理的积极预测价值。
Together是Linus Health的一部分，开发了其专有的认知障碍识别和分层算法，该算法经过电子健康记录数据验证，旨在帮助发现患有未诊断的阿尔茨海默病、痴呆和认知能力下降风险较高的患者。
“RADAR为付款人和提供者提供了一种快速、高效的方法，用于识别具有最高未诊断痴呆风险的患者，”Together的联合创始人Deborah Barnes在报告公告中说，“最重要的是，根据Milliman的详细分析，RADAR具有很高的准确性。”
根据内科医生John Showalter博士的说法，新的RADAR模型使用索赔数据的整体预测性能可能是乳腺X线摄影算法的两倍，结肠镜检查算法的三倍。Showalter博士是专注于痴呆症的内科医生，也是Linus Health的首席战略官。
“证据清楚地表明，乳腺和结直肠癌筛查的黄金标准产生的预测结果与重新调整的RADAR模型相当，”他在周二的一份声明中说，“然而，RADAR远胜一筹，因为它不需要患者的时间、不适或参与，也不像这些常见的、指南指导的程序那样昂贵。”
精算公司Milliman使用管理索赔数据评估了RADAR，测试了各种修改的影响，包括重新计算模型权重和评估添加新预测变量或预测因子的边际效果。根据新报告，这一过程需要创建队列数据集、运行模型、计算汇总统计数据和评估新预测因子。
新的基于索赔的模型可以帮助推动主动护理和诊断。当结合临床见解时，它们可以“使付款人和提供者获得更准确和适当的风险调整结果，以支持优质护理”，Providence Health前总裁、Linus Health独立董事会董事Mike Butler补充道。
“根据我几十年来监督基于价值的护理和基于风险的合同的经验，RADAR快速分层未诊断认知障碍人群的能力是变革性的，”Butler说。
“当使用基于索赔的预测因子时，通过重新调整模型重新加权预测因子，可以显著提高预测未诊断痴呆风险的准确性，”Milliman在报告中表示。
Together还在开发和测试包括索赔、EHR和其他数据源在内的RADAR版本，但这些版本未包含在此报告中。
更大的趋势是，虽然医疗保健人工智能和机器学习模型通常用于替代手动任务，但这并不是像Linus这样的脑健康技术公司看待AI的方式。公司CEO兼联合创始人David Bates此前告诉《Healthcare IT News》：“在脑健康方面，AI正在解锁早期检测和干预的新世界，这是在全球脑健康和老龄化问题上寻找不同方法以改变全球展望的关键时刻。”
利用AI增强临床专业知识，分析认知测试期间的表现线索和模式，只是其中一部分。当临床认知测试指标与其他输入如健康史、生活习惯、症状和社会决定因素相结合时，AI可以帮助提供者“更好地了解患者的大脑健康状况，从而为患者提供教育和适当的下一步措施”。
“医疗系统希望为老年患者提供正确的护理，但在针对正确的人群进行认知评估方面存在困难，”Butler说。“RADAR算法是一个游戏规则改变者，特别是对于Medicare Advantage计划和基于价值的护理提供者。”
“由于今天初级保健实践面临的历史性护理需求，提供者和付款人需要仔细筛选哪些患者应该首先接受更深入的认知障碍筛查，以便那些高风险患者可以尽快开始预防性干预，”Barnes补充道。
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