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Percepções do paciente

O Patient Insights sintetiza os dados longitudinais do paciente em um resumo conciso e prático antes da visita, recuperando registros clínicos estruturados, documentos clínicos e arquivos ad-hoc e, em seguida, gerando um resumo focado para os médicos analisarem antes de cada encontro.

O Patient Insights fornece os seguintes recursos:

O Patient Insights está disponível como uma prévia nas regiões Leste dos EUA (Norte da Virgíniaus-east-1) () e Oeste dos EUA (Oregon) (us-west-2).

Como funcionam os insights dos pacientes

O Patient Insights usa um fluxo de trabalho assíncrono baseado em tarefas com quatro estágios:

Entradas

Contexto do paciente

Forneça um identificador de paciente exclusivo que corresponda ao ID FHIR do paciente em seu servidor FHIR. Esse identificador é a chave que o serviço usa para consultar o endpoint do FHIR para o histórico clínico desse paciente.

Motivo do encontro

O motivo do encontro informa ao serviço que tipo de visita está planejada e por que o paciente está chegando. Isso ajuda o serviço a priorizar quais informações clínicas são mais relevantes. Por exemplo, um resumo da visita de bem-estar enfatiza os exames preventivos e o status de imunização, enquanto um resumo do acompanhamento cirúrgico prioriza o histórico do procedimento e as notas pós-operatórias.

Contexto do usuário

Identifique o médico que está solicitando o resumo, sua função e sua especialidade. Essas informações ajudam o serviço a adaptar o resumo às necessidades do médico.

Configuração dos dados de entrada

Especifique onde o serviço deve procurar os dados clínicos do paciente:

Formatos de arquivo compatíveis

Limites de processamento de documentos

O Patient Insights aceita no máximo 10 documentos por trabalho em todas as fontes de documentos combinadas. O serviço processa os documentos nesta ordem:

Se o número total de documentos exceder 10, somente os 10 primeiros serão processados de acordo com essa ordem.

Configuração dos dados de saída

Especifique um caminho de saída do S3 em que o serviço forneça o resumo completo antes da visita. Você gerencia a retenção e o ciclo de vida da produção de insights do paciente por meio de suas políticas de ciclo de vida do bucket S3.

Envio e acompanhamento de trabalhos

Depois de enviar um trabalho de informações do paciente, você pode acompanhar seu progresso pesquisando a GetPatientInsightsJob API. A tabela a seguir descreve os possíveis status do trabalho:

Output

Quando um trabalho de informações do paciente é concluído com sucesso, o Amazon Connect Health entrega um documento JSON estruturado para seu caminho de saída configurado do S3. Este documento contém o resumo da pré-visita organizado em seções claramente definidas, com cada declaração clínica vinculada às evidências de apoio.

Seções resumidas

A árvore a seguir mostra a estrutura do esquema de saída:

PatientSummaries[] (array)
└── PatientSummary
    ├── JobId
    ├── SummaryType (e.g., "Pre-visit")
    ├── PatientId
    ├── GeneratedAt (ISO 8601 timestamp)
    └── Sections[] (array)
        ├── SectionName
        └── ClinicalNarrative[] (array)
            ├── Text (clinical content with markdown formatting)
            └── Evidence[] (array of FHIR resource references)
TotalCount
GeneratedAt (ISO 8601 timestamp)
HccIncluded (boolean)

O resumo da pré-visita está organizado em cinco seções:

Cada seção contém uma série de objetos narrativos clínicos. Uma narrativa clínica é uma unidade discreta de conteúdo clínico que o serviço gera a partir dos dados do paciente. O texto nas narrativas clínicas pode incluir formatação markdown (como marcadores, cabeçalhos e ênfase) que seu aplicativo pode analisar e renderizar de acordo com o contexto de exibição.

As três primeiras seções respondem às perguntas que os médicos normalmente precisam responder antes de entrar na sala de exames: Quem é esse paciente? O que aconteceu desde a última vez que os vi? Como as coisas mudaram? As duas seções finais apoiam a Revisão de Condições, que ajuda as organizações a obter a receita adequada em ambos os modelos Fee-for-Service e nos modelos Value-Based Care. Essas seções apresentam condições previamente documentadas que têm peso de ajuste de risco de HCC, junto com a data em que cada condição foi avaliada pela última vez e uma solicitação para confirmar se a condição ainda está clinicamente presente. As seções CMS e HHS podem revelar condições sobrepostas nas quais os dois modelos de ajuste de risco se aplicam, ou podem apresentar condições diferentes, dependendo das definições de categoria de cada modelo.

Referências de evidências

Cada narrativa clínica no resumo inclui uma matriz de evidências que vincula a declaração gerada aos recursos específicos do FHIR ou aos documentos de origem que a apóiam. As referências de evidências usam o formatoResourceType/ResourceId, comoCondition/d68e8fc6-2e5f-4a3e-a2a7-942a435e78ec.

Elementos estruturais, como cabeçalhos de seção ou declarações resumidas que são sintetizadas em várias fontes, podem ter uma matriz de evidências vazia. Declarações clínicas derivadas de dados específicos do paciente — um resultado laboratorial específico, uma alergia documentada, um encontro anterior, uma condição previamente avaliada — incluem as referências de recursos correspondentes do FHIR.

HccIncluded bandeira

A saída inclui uma HccIncluded bandeira de nível superior indicando se as seções de Revisão de Condição (CMS e HHS HCC Coding Analysis) foram geradas para o trabalho.

Renderizando o resumo

Para apresentar o resumo aos médicos em sua inscrição:

Para as seções de revisão da condição, renderize cada condição superficial como um elemento interativo que permite ao médico confirmar, descartar ou anotar cada condição diretamente no fluxo de trabalho. O formato de saída estruturado oferece controle total sobre como o resumo é renderizado.

Para obter detalhes e request/response esquemas completos dos parâmetros da API, consulte a Referência da API Amazon Connect Health.