사회적 참여 지원 시스템의 개발, 구현 및 평가

SDOH (Social Drivers of Health)는 건강과 복지에 영향을 미치는 가장 큰 요인이지만 의료 시스템이 해결하기가 어렵습니다. 건강 계획과 제공자가 환자 건강 결과를 향상시키기 위해 임상 치료를 넘어서 도달 할 수있는 인센티브를 제공하는 새로운 모델에도 불구하고, 기존 데이터 인프라에는 그러한 개입을 지원하기위한 관련 정보가 부족합니다. 첫 번째 문제는 식별 중 하나입니다. 제공자는 기존 스키마 및 소셜 화면과 같은 보조 데이터 수집 방법의 사회적 요구를 저지른다. 두 번째 문제는 개인과 사회 서비스 간의 참여가 부족하다는 것입니다. 이는 지역 사회 기반 조직 (CBO)이 사회적 요구를 해결하기 위해 사용하는 많은 증거 기반 관행이 있기 때문에 특히 실망 스럽습니다. 사회적 지원이 필요한 사람과 CBO와의 참여를 극대화하는 방법에 대한 정확한 정보가 없다면, 제공자와 보험 회사는 치료에 장벽을 제거하고 취약한 인구의 건강 결과를 평등하게하는 중재를 배치 할 수있는 능력이 제한적입니다.

우리의 프로젝트는 사회적 요구를 가진 Medicaid 수상자의 식별 및 참여에 정밀 의학 접근법을 적용 할 것입니다. 조사관은 250,000 명 이상의 메릴랜드 메디 케이드 회원의 혜택을 조정하는 관리 의료 단체와 제휴했습니다. 그들은 기존 임상 데이터에 회원보고 된 사회적 요구를 추가하기 위해 인구 전체의 사회 선별 프로그램을 시작했습니다. 연구자들은 위험 식별을위한 일련의 기계 학습 모델, 회원의 사회적 지원 사용을 극대화하기위한 참여 지원 시스템, 학습 건강 시스템을 확립하기위한 지속적인 질적 및 양적 개선 프로세스를 통해 건강 정보 기술 (IT) 인프라를 향상시킬 것입니다. 우리는 다음과 같은 목표를 통해이 작업을 수행 할 것입니다.

AIM 1 : 여러 개인 및 지역 사회 수준의 데이터 소스를 사용하여 긴급한 의학적 상태에 대한 치료와 달리 사회적 또는 비 규모의 요구를 충족시키기 위해 응급실을 사용하는 회원을 예측하는 일련의 기계 학습 모델을 개발하고 배포하십시오. 이 모델들은 사회적 요구가 부적절한 활용을 주도하는 개인을 식별하여 고위험 개인이 포괄적 인 사회적 요구 평가의 완료를 촉진하기 위해 강화 된 봉사 활동 서비스를 받게 될 것입니다. 조사관은 이러한 평가를 분석하여 우리의 모델이 더 높은 사회적 필요 프로필을 가진 개인의 평가로 이어지는 지 확인할 것입니다.

AIM 2 : CBO와의 관계를 방지하는 구성원의 특성을 식별하고 표시하는 참여 지원 시스템을 개발하고 배포하십시오. 이 시스템은 인공 지능 기술을 사용하여 사회 복지 서비스를 받기 전에 사회 서비스 파이프 라인에서 역사적으로 분리 된 개인의 특성을 식별하고 참여를 증가시키기위한 잠재적 전략을 제안합니다. 조사관은 새로 평가 된 회원에게 모델을 적용하고 기존 IT 플랫폼을 통해 계획의 지역 사회 보건 요원에게 예측 된 고위험 개인에게 서비스 액세스에 대한 회원의 장벽을 적극적으로 해결할 수 있습니다. 조사관은 우리의 지원 시스템이 성공 가능성을 높이는지를 결정하기 위해 참여 성공 (즉, 서비스를 추천 한 회원이 CBO로부터 지원을받은 경우)을 분석 할 것입니다.

목표 3 : 회원이 관련 사회적 개입을 완료 할 수없는 경우 반복되는 테마 및 분리 지점을 식별하는 지속적인 질적 및 정량적 개선 프로세스를 구현하십시오. 이러한 결과는 연구 팀이 참여 장벽을 해결하기위한 잠재적 전술을 식별하기 위해 분석 할 것이며, 참여를 높이기위한 권장 사항은 건강 IT 인프라 또는 직원 교육 세션에 대한 업데이트를 통해 시스템을 통해 전파 될 것입니다. 이 목표를 통해 조사관은 팀이 프로젝트 전반에 걸쳐 지속적으로 참여 방법을 정제하면서 학습 건강 시스템을 구축 할 것입니다.

연구팀은 사회적 요구 중재 프로토콜을 개발할 수있는 위치에 있으며, 인구 통계 학적 및 지리적 특성에 의한 참여 구성원의 건강 및 사회적 결과에 대한 개입의 영향을 평가하기위한 엄격한 평가를 포함 할 것입니다. 이러한 목표는 함께 사회적 요구를 식별하고 해결하고 대규모 고위험 인구의 건강 결과의 차이를 줄임으로써 차세대 가치 기반 치료 패러다임을 알리는 데 도움이 될 것입니다.