医疗系统和保险计划之间的关系历来充满紧张，双方都在试图超越对方。最新的秘密武器是什么？人工智能。正如HLTH的总结所建议的那样，一些人称其为“人工智能军备竞赛”，保险公司在这一竞赛中可能占据上风。然而，Xsolis年度用户大会最近的一次小组讨论强调了医疗系统和保险计划如何利用数据驱动的分析来促进更大的合作和一致。
题为“用同一语言交流：如何通过客观分析统一提供者和保险计划”的小组讨论邀请了OSF HealthCare、Humana和AnMed Health的领导者。他们分享了各自的组织如何克服最初的怀疑，拥抱一个共享的分析平台，该平台提供了医疗必要性决策的客观、透明视图。
对于伊利诺伊州拥有16家医院的OSF HealthCare来说，尝试新方法的动力显而易见。案例管理副总裁Hoa Cooper表示，OSF在高观察率、临床拒绝和容量挑战方面遇到了困难。该组织希望简化利用管理并降低护理成本，但缺乏处理工作量的人员。“我选择Xsolis的原因是其AI平台、与保险公司的关系以及分析能力，这些正是我们所需要的。”Cooper说，“这消除了很多紧张。”
南卡罗来纳州AnMed Health的人口健康助理副总裁Suzanne Wilson也表达了同样的看法。AnMed是该县唯一的医疗系统，拥有超过600张床位和3,600名员工。尽管该组织在其基于价值的合同中表现良好，但Wilson从急性护理方面听到了关于观察和摩擦的不同故事。“这两个机会简直是天壤之别，”Wilson说，“我们如何能够合作，实现双赢的局面？”
通过在医疗必要性上达成共识，AnMed和Humana得以重建信任并改善合作关系。Care Level评分系统消除了住院与观察状态决策中的猜测，使提供者能够更加自信地做出决策。“我们基本上消除了图表中关于住院与观察的犹豫，”Wilson说，“他们可以依赖这个（Care Level）评分。”
对于Humana而言，分析还帮助解决了及时进行利用管理决策时常见的痛点——缺乏临床信息。Humana临床利用管理副总裁Kathryn Lueken博士估计，大多数延误和拒绝都是由于缺少数据。“这个评分对我们来说非常关键，让我们能够进行必要的对话，”Lueken说，“它让医生能够做他们应该做的事情——照顾病人。”
小组成员一致认为，技术只是解决问题的一部分。推动采用和建立信任需要大量的利益相关者参与，包括内部和提供者-支付方合作伙伴。例如，OSF HealthCare在教育医生如何使用Care Level评分支持决策方面进行了大量投资。“问责制和临床决策仍然需要发生，”Cooper说，“这是工具，你是专家。”
展望未来，小组成员看到了将合作模式扩展到住院环境之外的巨大机会。Xsolis的预测分析已经在AnMed的后期急性护理安置中取得了成效，帮助该组织避免过度使用某一设置，而是根据患者的具体情况将其安排到合适的设施中。“关键是将合适的患者在合适的时间安排到合适的环境中，”Wilson说，“目前的机会巨大且令人兴奋。我们如何利用这项技术解决其他挑战，并真正实现合作？”
随着医疗系统和保险公司继续向基于价值的护理转型，小组成员一致认为数据驱动的合作至关重要。通过在共享数据点上达成一致，他们不仅提高了效率，减少了摩擦，还重建了信任，找到了新的合作方式。“关键在于适度记录，既不过度也不不足，准确反映患者的严重程度，”Wilson说，“这也是保险公司想要的。我们都希望确保我们社区的健康得到妥善照顾。”
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