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Personalização profunda dos programas de suporte ao paciente com tecnologias digitais para aprimorar a experiência e a adesão do paciente.
Os Programas de Apoio ao Paciente (PSPs) enfrentam desafios cada vez mais assustadores no cenário atual da saúde devido à crescente complexidade das doenças, canais de comunicação fragmentados e recursos limitados. Os PSPs tradicionais lutam para se adaptar às diversas necessidades dos pacientes, resultando em taxas de engajamento e adesão abaixo do ideal, particularmente em condições crônicas em que o apoio sustentado é crucial para o gerenciamento eficaz da doença. Sessenta por cento dos pacientes não seguem as instruções do médico (1), e a não adesão à medicação pode custar ao sistema de saúde dos EUA até 300 bilhões de dólares por ano, aumentando as hospitalizações, complicações médicas e mortalidade (2). Esse problema é especialmente pronunciado entre pacientes com doenças crônicas, como diabetes, hipertensão e doenças cardíacas (3).
O “AdhereAI” é um modelo preditivo desenvolvido para impulsionar a adesão do paciente aos Programas de Apoio ao Paciente (PSP). Este modelo usa aprendizado de máquina para analisar variáveis individuais e relacionadas à saúde, permitindo intervenções personalizadas e, portanto, melhorando as taxas de adesão nos regimes de cuidados dos pacientes.
Variáveis como contagem de doenças crônicas, contagem de medicamentos, nível de participação e frequência de interação são usadas para predizer a adesão. O conjunto de dados sintéticos para este modelo é baseado em descobertas empíricas de pesquisas científicas, incluindo estudos de Unni (2), Chaudri (3), Jimmy e Jose (4) e Brown e Bussell (5). Essas referências informam a seleção de variáveis e seus intervalos, garantindo que as previsões do modelo estejam alinhadas com o comportamento do mundo real dentro de parâmetros clinicamente relevantes.
Os Programas de Apoio ao Paciente (PSPs) enfrentam desafios cada vez mais assustadores no cenário atual da saúde devido à crescente complexidade das doenças, canais de comunicação fragmentados e recursos limitados. Os PSPs tradicionais lutam para se adaptar às diversas necessidades dos pacientes, resultando em taxas de engajamento e adesão abaixo do ideal, particularmente em condições crônicas em que o apoio sustentado é crucial para o gerenciamento eficaz da doença. Sessenta por cento dos pacientes não seguem as instruções do médico (1), e a não adesão à medicação pode custar ao sistema de saúde dos EUA até 300 bilhões de dólares por ano, aumentando as hospitalizações, complicações médicas e mortalidade (2). Esse problema é especialmente pronunciado entre pacientes com doenças crônicas, como diabetes, hipertensão e doenças cardíacas (3).
O “AdhereAI” é um modelo preditivo desenvolvido para impulsionar a adesão do paciente aos Programas de Apoio ao Paciente (PSP). Este modelo usa aprendizado de máquina para analisar variáveis individuais e relacionadas à saúde, permitindo intervenções personalizadas e, portanto, melhorando as taxas de adesão nos regimes de cuidados dos pacientes.
Variáveis como contagem de doenças crônicas, contagem de medicamentos, nível de participação e frequência de interação são usadas para predizer a adesão. O conjunto de dados sintéticos para este modelo é baseado em descobertas empíricas de pesquisas científicas, incluindo estudos de Unni (2), Chaudri (3), Jimmy e Jose (4) e Brown e Bussell (5). Essas referências informam a seleção de variáveis e seus intervalos, garantindo que as previsões do modelo estejam alinhadas com o comportamento do mundo real dentro de parâmetros clinicamente relevantes.
