描述
Navina提供了一款专为参与基于价值的护理（VBC）的临床医生设计的AI助手。这个创新平台将分散的医疗数据转化为可操作的洞察，使医疗组织能够提高层级条件类别（HCC）准确性、填补护理空白，并显著减少临床医生的文档负担。
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AI助手通过简化临床工作流程来赋能临床医生，使他们能够更多地专注于患者护理，而不是行政任务。通过原生集成到现有的电子健康记录（EHR）系统中，Navina确保临床医生在护理点可以访问单一的真实信息源。这种集成允许基于全面的患者数据提供实时洞察和建议，包括历史记录、环境转录和临床证据。
Navina的一个关键特性是其能够提供准确的HCC代码并改善风险调整因子（RAF）评分。通过利用先进的AI算法，该平台识别并建议可能被忽视的诊断，确保临床医生捕捉到每位患者健康状态的完整图景。这一能力不仅提高了风险调整的准确性，还通过确保遵守文档标准，为医疗组织的审计做好准备。
Navina还解决了管理护理空白的挑战。AI助手自动提供填补这些空白所需的临床证据，这可以提高医疗效果数据和信息集（HEDIS）满意度。通过强大的分析仪表板，组织可以实时监控其绩效，识别改进领域并相应优化工作流程。
该平台在医疗社区中得到了良好的反馈，用户评价其易用性和显著减少的行政负担。临床医生报告称，Navina使他们能够更高效地完成患者访问，增强了提供优质护理的能力，并最终导致更好的患者结果。随着医疗持续向基于价值的模式转变，像Navina这样的工具对于支持临床医生和改善整体护理交付至关重要。
- 类别医疗与临床 AI
- 定价模式订阅制
- 部署云端
- 平台网页版
Navina AI Copilot的核心功能
基于AI的HCC代码建议
实时临床洞察
无缝EHR集成
自动生成访问记录
强大的分析仪表板
环境文档支持
审计准备文档
一键下单和转诊
如何使用 Navina AI Copilot？
将Navina与您现有的EHR系统集成。
在患者访问期间利用AI助手获取实时洞察。
审查AI建议的HCC代码和文档。
在咨询后自动生成访问记录。
通过分析仪表板监控绩效指标。
使用自动化证据识别并填补护理空白。
根据平台提供的洞察调整工作流程。
Navina AI Copilot的使用案例
- 风险调整
- 护理空白填补
- 文档效率
- 实时洞察
- 审计准备
