数据驱动的健康公平方法：人工智能和分析如何改变游戏规则
FNU Anupama | 高级经理 | 四大会计师事务所之一
健康公平——即每个人都有公平和公正的机会达到其最高健康水平的概念——在当今高度发展的医疗保健领域中从未如此重要。尽管数十年来，人们一直在努力使医疗服务、护理和积极结果在种族、社会经济地位和地理差异方面更加公平，但许多不平等现象仍然存在，甚至在某些情况下有所恶化。
然而，变革就在眼前。借助人工智能（AI）和数据分析提供的数据驱动解决方案，机构可以确定由于护理和访问差距造成的不平等，并努力寻求更好的解决方案。随着公司在整个医疗保健过程中实现数字化，理解如何正确应用数据以实现公平解决方案不再是理论上的问题，而是实际可行的。
第一步：利用数据创建对不平等的认识
不平等现象已经存在多年，但没有人知道如何有效地找到它们。现在，有了基于云的数据格式和对AI的高度依赖，公司可以通过分析临床、人口统计和社会经济领域的历史数据来发现那些看不见的不平等。
例如，通过分析电子健康记录（EHRs）、索赔数据和地区健康数据中的模式，专业人士可以发现为什么某些人群更容易患上某些慢性疾病，或者缺乏预防服务。更重要的是，这赋予了领导者为特定人群制定解决方案的能力，而不是采用一刀切的方法。
使社会决定因素具有可操作性
临床信息只是拼图的一部分，但越来越多的因素将健康结果归因于生活经历。例如，社会决定因素（SDoH）包括住房、食品不安全、教育程度、就业等。虽然收集这些数据是一个开始，但应用AI使其具有可操作性则是一个游戏规则改变者。
将SDoH整合到临床工作流程中，使医疗保健组织能够通过解决非医疗风险因素来预测和预防不良健康结果。例如，当AI模型分析临床和社会数据时，可以识别出可能面临未来健康问题的患者。通过提醒护理团队，提供者可以及早干预——将患者与住房项目、交通援助或食品银行联系起来——从而改善健康结果并减少不必要的急诊就诊。
精准公共卫生：资源分配到需要的地方
此外，AI正在帮助实现所谓的精准公共卫生——即能够将资源、宣传和干预措施引导到需要的地方。组织不再需要依赖广泛的意识活动。通过评估人口数据，可以识别出缺乏某些要素的人口和社区。
例如，AI可能会揭示哪些地区的疫苗接种率低或糖尿病发病率上升。公共卫生部门随后可以在这些地区部署移动车辆、教育宣传活动或远程医疗服务，确保在适当的时间采取适当的行动。
AI和偏见风险：需要谨慎考虑
然而，在AI和数据可以用来在健康公平方面取得巨大进展的同时，也可能产生负面影响。如果不加以谨慎考虑，后果可能是灾难性的。算法只能根据提供的数据运行；如果历史数据点存在偏见，AI可能会无意中加剧不平等。
在医疗保健中，偏见感知的AI是必不可少的，以防止现有健康差异的放大，尤其是在AI越来越多地影响医疗决策的情况下。伦理开发实践至关重要——与健康相关的AI应该经过严格的偏见测试，使用多样化的数据集进行训练，并以公平为重点的目标为指导。
信任和社区参与：数据的人文成分
最终，无论技术成就如何，信任受健康不平等影响的社区是至关重要的。许多脆弱人群应该对他们的数据使用持谨慎态度，这是由于历史上对特定人群的不公正对待。
因此，为了使基于数据的健康公平解决方案成功，组织必须从一开始就与社区互动，为社区领导人提供决策权，并透明地说明数据将如何实现更好的护理。当社区看到他们意想不到的结果时，信任就会建立起来。
合作：可扩展解决方案的关键
最终，数据驱动的健康公平解决方案——包括医疗保健、治疗、药品分发等方面——是一个多行业的协作努力。医疗保健提供者、保险支付方、社区组织、公共卫生组织和技术必须共同努力，以合规、安全和负责任的方式访问和共享信息。
整合来自医疗数据库和社会关系数据库的信息的挑战是双重的。首先，了解导致某些诊断的社会决定因素是至关重要的。同时，这样做需要敏感的数据共享协议，这些协议倡导隐私和安全保护，同时提供可以帮助实时信息。
这是实施的重要下一步。在学习之后采取行动与从一开始就学习同样重要。从重新构建最佳护理方式和地点，重新调整服务资源，到创建服务以解决发现的不平等根源，真正的力量在于新的行动。
结论
数据驱动解决方案的力量使医疗保健高管能够实现健康公平——但技术只是答案的一部分。成功的途径依赖于社区参与、道德管理以及跨学科合作。
随着AI和分析的未来发展，这是一个关键时刻，技术不仅可以控制和遏制疾病，还可以使卫生系统正确运作，惠及所有人类——公平且平等。抓住这一时刻的创造者和组织不仅将在技术领域取得成功，还将创造可持续的社会经济影响。
(全文结束)
