为了改变出院后策略，将重点放在主动患者护理和个性化沟通上，great health, inc. 采用了salesforce 数据云的数据驱动方法。让我们来看看如何：
步骤 1：数据提取和统一
great health, inc. 首先从电子健康记录 (ehr) 中提取相关临床数据并将其连接到数据云。这包括有关患者诊断、治疗计划和现有健康状况的详细信息。
此外，数据云与外部系统集成，捕获可能影响患者康复的健康数据的社会因素（例如生活状况、交通状况）。
第 2 步：基于风险的细分
随后，great health, inc. 创建了基于风险的患者细分。通过分析临床数据和外部 ai 模型，该公 印度 telegram 司根据年龄、诊断和治疗后并发症等因素将患者分为不同的再入院风险等级。
步骤 3：积极主动的患者参与
great health, inc. 利用salesforce 的 marketing cloud engagement激活了基于风险的细分市场，从而可以根据每位患者的需求进行个性化沟通。例如，高风险层级的患者可能会收到有针对性的教育内容，了解如何管理脱水等潜在副作用或监测感染迹象。这些个性化内容可以通过电子邮件、短信或患者门户传递，确保及时和相关的信息传达给最需要的患者。
这种积极主动的做法不仅提高了患者满意度，体现了真诚的关怀和关心，还提高了医疗效率。再入院率降低，医院资源得以释放，用于新患者，产生了连锁反应，产生了积极的结果。