每年,世界各地的人们都发现自己无法承担基本的医疗费用。事实上,
然而,像 Mandhir 这样的行业专家正在努力解决这些问题。作为 Elevance Health 的高级首席工程师,Mandhir 一直致力于利用患者数据创建一个独特的 AI 系统,帮助用户获得个性化的医疗服务。他还致力于建立更广泛的患者护理愿景,不仅考虑身体因素,还考虑社会、行为和心理因素。
进一步了解 Mandhir 的工作以及他如何努力让全世界数百万人负担得起医疗费用。
美国医疗行业的大部分问题都可以归结为缺乏透明度。在现行制度下,患者在账单到期之前无法知道治疗的全部费用,无论是住院费、处方药费还是保险费。这使得患者很容易收到意想不到的医疗账单,而这些账单很快就会耗尽他们的积蓄。
此外,大多数机构没有适当的基础设施来存储和组织医疗行业每天产生的大量患者数据。这使得服务提供商难以访问重要记录,但这也意味着他们可能获得不一致或不完整的数据,从而更难全面了解患者的健康问题。
如果供应商之间没有统一的通信系统来保持数据同步并集中在一起,医生就会因为缺乏良好的数据而错误评估患者的需求,从而影响患者护理。这还会导致报告相互矛盾和不必要的额外开支,从而大大加剧医疗体系中本来就存在的价格和质量差异。
曼迪尔从小就明白医疗保健可及性的重要性。他在印度旁遮普邦的一个偏远村庄长大,亲眼目睹周围的家庭如何为负担基本医疗费用而挣扎,甚至不得不卖掉财产。当他移居美国时,医疗保健领域的许多进步给他留下了深刻的印象,但更让他惊讶的是,尽管医疗保健领域有创新,但几乎同样难以获得。
在获得旁遮普技术大学技术学士学位后,他在印度第二大 IT 公司 Infosys 担任了 13 年的技术架构师。在此期间,他为美国最大的医疗保健公司之一 Anthem 开发索赔裁定系统,并对该国医疗保健行业的内部运作有了深刻的了解。
这段经历最终让 Mandhir 直接为 Anthem(现名为 Elevance Health)工作。作为高级首席工程师,多年来,他利用自己的职位和才能,引领数据驱动型医疗技术的重大发展。
出于个人经历的热情,Mandhir 开始将机器学习和人工智能等概念融入 Elevance Health 的患者数据系统,以解决医疗保健的不足之处。
他为改善医疗保健系统做出的贡献包括:
数据驱动决策的实施:Mandhir 创建了一个人工智能系统,该系统可根据患者数据为医疗服务提供者提供见解和建议。这有助于医生更好地了解患者的情况,并采用更加个性化的治疗方法。因此,Elevance Health 的数据质量提高了 20%。
创建 Health OS 平台:Mandhir 还是 Health OS 的负责人,Health OS 是一个虚拟平台,将患者的健康信息整合到一份“终身”患者记录中。该系统将所有相关信息集中到一个地方,简化了填写每个不同提供商的文书等任务。借助系统的洞察力,它还允许医疗团队更好地规划患者的长期治疗。
通过这些努力,Mandhir 致力于让药品价格更加实惠。例如,通过数据驱动的健康监测获得的见解可让患者尽早开始预防性治疗,并减少住院等不必要的开支。它们还帮助医疗服务提供者根据患者的健康计划更准确地计算成本。
提高患者健康记录的质量只是让患者更容易获得优质医疗服务的第一步。
Mandhir 已定制了他的机器学习系统,以适应“整体健康”医疗保健方法。整体健康是一种心态,它认识到患者的健康不仅仅包括他们的身体状况,还包括他们的心理健康、行为状况以及生活状况等社会因素。此外,根据这一理念,在解决患者获得医疗服务的问题时,应考虑所有这些因素。
为此,Mandhir 协助开发了整体健康指数,这是一种从多个来源(如健康记录、调查和社区组织)收集患者数据并全面概述患者健康状况和财务状况的工具。
这种整体方法是加强医患沟通的关键。通过了解患者能负担得起什么和不能负担什么,双方可以努力找到一种经济高效、高质量的治疗方案。这不仅可以建立患者对医疗行业的信任,还可以改善健康结果。
通过抓住人工智能等新兴技术的最新发展,Mandhir 计划加强 Health OS 等平台的数据安全和隐私,以进一步赢得提供商的信任。他还计划将整个健康方法变成固定的行业标准,以改变公众对医疗保健系统的看法。Mandhir 还与政策制定者和利益相关者保持开放对话,倡导价格公开和可及性作为更广泛的社会变革。
Mandhir 认为医疗保健不应是一种特权,而是一种权利。凭借他的技术专长、对医疗保健系统的深入了解以及个人生活经验,他致力于将这一愿景变为现实。
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