ソーシャルエンゲージメントサポートシステムの開発、実装、および評価

健康の社会的要因（SDOH）は、私たちの健康と幸福に影響を与える最大の要因ですが、医療システムが対処するのは困難です。 健康計画と医療提供者が患者の健康の結果を改善するために臨床ケアを超えて到達するためのインセンティブを提供する新しいモデルにもかかわらず、既存のデータインフラストラクチャには、そのような介入をサポートするための関連情報がありません。 最初の問題は識別の1つです。プロバイダーは、既存のスキーマやソーシャルスクリーンなどの補助的なデータ収集方法における社会的ニーズを備えています。 2番目の問題は、個人と社会サービスの間の関与の欠如です。これは、社会的ニーズに対処するためにコミュニティベースの組織（CBO）が使用する多くの証拠に基づいた実践があるため、特にイライラします。 誰がソーシャルサポートを必要とし、CBOとの関与を最大化する方法に関する正確な情報がなければ、プロバイダーと保険会社は、脆弱な集団間の障壁を排除し、健康結果を均等にする介入を展開する能力が限られています。

私たちのプロジェクトは、社会的ニーズを持つメディケイドの受信者を特定し、関与するために精密医療アプローチを適用します。 調査官は、メリーランド州メディケイド250,000人以上のメディケイドメンバーの利益を調整するマネージドケア組織と提携しています。 彼らは、既存の臨床データに会員報告された社会的ニーズを追加するために、人口全体の社会的スクリーニングプログラムを開始しました。 調査員は、リスク識別のための一連の機械学習モデル、メンバーのソーシャルサポートの使用を最大化するエンゲージメントサポートシステム、および学習医療システムを確立するための継続的な定性的および定量的改善プロセスを備えた健康情報技術（IT）インフラストラクチャを強化します。 次の目的を通じてこの作業を達成します。

AIM 1：複数の個人レベルおよびコミュニティレベルのデータソースを使用する一連の機械学習モデルを開発および展開して、緊急医療状態の治療とは対照的に、どのメンバーが救急部門を使用して社会的または非緊急のニーズを満たすかを予測します。 これらのモデルは、社会的ニーズが不適切な利用を促進している個人を特定し、高リスクの個人に包括的な社会的ニーズ評価の完了を促進するために強化されたアウトリーチサービスが与えられるようにします。 調査員は、これらの評価を分析して、モデルが社会的ニーズプロファイルが高い個人の評価につながるかどうかを判断します。

AIM 2：CBOとの関与を妨げるメンバーの特性を識別および表示するエンゲージメントサポートシステムを開発および展開します。 このシステムは、人工知能技術を使用して、ソーシャルサービスを受ける前にソーシャルサービスパイプラインから歴史的に解放された個人の特性を特定し、関与を増やすための潜在的な戦略を提案します。 調査員は、モデルを新たに評価されたメンバーに適用し、予測された高リスクの個人を既存のITプラットフォームを介して計画のコミュニティヘルスワーカーに提示し、サービスへのアクセスに対するメンバーの障壁に積極的に対処することができます。 調査員は、エンゲージメントの成功（つまり、サービスに紹介されたメンバーがCBOから支援を受けたかどうか）を分析し、サポートシステムが成功の可能性を高めたかどうかを判断します。

AIM 3：メンバーが関連する社会的介入を完了できない場合に、繰り返しのテーマと解放ポイントを特定する継続的な定性的および定量的改善プロセスを実装します。 これらの調査結果は、研究チームによって分析されて、エンゲージメントの障壁に対処するための潜在的な戦術を特定し、結果として生じるエンゲージメントを増やすための推奨事項は、ヘルスITインフラストラクチャまたはスタッフトレーニングセッションの更新により、システムを通じて伝播されます。 この目的を通じて、調査員は学習医療システムを構築し、チームはプロジェクト全体で常にエンゲージメント方法を改良します。

研究チームは、社会的ニーズ介入プロトコルを開発するのに十分な立場にあり、人口統計学的および地理的特性による参加メンバーの健康と社会的成果に対する介入の影響を評価するための厳しい評価が含まれます。 一緒に、これらの目的は、社会的ニーズを特定し、対処し、大規模で高リスクの人口にわたる健康結果の違いを縮小することにより、次世代の価値ベースのケアパラダイムを通知するのに役立ちます。