地域医療における
キャンセル率の低減

非営利の診療所は、Qlik の機械学習で患者ケアを
強化し、運用コストを削減しています。

スクロールする
A nurse checking a woman's blood pressure

状況

貧困と既存の健康問題から、十分な医療サービスを受けることができない地方の人々に対する予防医療が行き届いていません。そのため、予約のキャンセルや無断キャンセルが頻発しています。

Appalachian Regional Healthcare(ARH)社は、ケンタッキー州東部とウェストバージニア州南部の住民の健康と福祉の向上に取り組む、非営利の医療システムです。

会社概要

課題

地域住民の貧困による無断キャンセルから、医療機関の利益が減少していました。これを解消するには、キャンセル率の高い患者の主な原因となっている健康保険の未加入者を特定することが急務でした。

ニーズ

多様な非構造化データセットを分析できる方法が必要でした。医療スタッフは、最もキャンセルリスクの高い患者に予約確認をしたり、安心して受診してもらうための適切な情報を求めていました。

「格差を問わず、すべての患者に対応するには、データを最大限に活用する必要があリます。」

解決策

誰もが容易に利用できる自動化された Qlik AutoML® で、機械学習と予測分析が可能になりました。これにより、予約キャンセルの障壁に関するデータを医療スタッフに提供できるようになりました。

効果

看護師やサポートスタッフは、交通機関・距離・天候の問題で予約を無断キャンセルするリスクが最も高い患者を予測できるようになりました。患者に予約確認の連絡をしてキャンセルを最小限に抑え、地域医療の改善を実現しています。

「Qlik AutoML による予測分析で、
より迅速に大きな成果を得られる
インサイトを獲得できるように
なりました。」

Qlik 導入の理由

Qlik AutoML は、ユーザーがデータを活用して改善に取り組めるようにするだけでなく、改善が必要な部分を正確に示してくれます。事業部門と分析部門は、幅広い機械学習や AI の専門知識がなくても予測分析を実行することができます。

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