Digital Health at Enterprise Scale: Evaluation Framework for Selecting Patient-Facing Software in a Digital-First Health System
Notice bibliographique
Résumé
The digital transformation of our health care system will require not only digitization of existing tools but also a redesign of our care delivery system and collaboration with digital partners. Traditional patient journeys are reactive to symptom presentation and delayed by health care system-centric scheduling, leading to poor experience and avoidable adverse outcomes. Patient journeys will be reimagined to a digital health pathway that seamlessly integrates various care experiences from telemedicine, remote monitoring, to in-person clinic visits. Through centering the care delivery around the patients, they can have more delightful experiences and enjoy the quality of standardized condition pathways and outcomes. To design and implement digital health pathways at scale, enterprise health care systems need to develop capabilities and partnerships in human-centered design, operational workflow, clinical content management, communication channels and mechanisms, reporting and analytics, standards-based integration, security and data management, and scalability. Using a human-centered design methodology, care pathways will be built upon an understanding of the unmet needs of the patients to have a more enjoyable experience of care with improved clinical outcomes. To power this digital care pathway, enterprises will choose to build or partner for clinical content management to operationalize up-to-date, best-in-class pathways. With this clinical engine, this digital solution will engage with patients through multimodal communication modalities, including written, audio, photo, or video, throughout the patient journey. Leadership teams will review reporting and analytics functions to track that the digital care pathways will be iterated to improve patient experience, clinical metrics, and operational efficiency. On the backend, standards-based integration will allow this system to be built in conjunction with the electronic medical record and other data systems to provide safe and efficient use of the digital care solution. For protecting patient information and compliance, a security and data management strategy is critical to derisking breeches and preserving privacy. Finally, a framework of technical scalability will allow digital care pathways to proliferate throughout the enterprise and support the entire patient population. This framework empowers enterprise health care systems to avoid collecting a fragmented series of one-off solutions but develop a sustainable concerted roadmap to the future of proactive intelligent patient care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».