Maksymalizacja korzyści opieki zespołowej nad złożonymi, wielostronnymi pacjentami wymaga zindywidualizowanych rozwiązań. Metryki wydajności, które obejmują wspólne podejmowanie decyzji, powszechne wyniki zdrowotne i opiekę o wysokiej wartości, dobrze pasują do modeli zespołowych. Wykazywanie wartości pacjentom jest niemałym wyczynem i jednym z nich jest różnorodność i wspólne obciążenie pracą zespołu, a nie zwiększanie obciążenia pracą już przeciążonych lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej. Strategiczne rozmieszczenie zespołów może również rozwiązać konflikty zasobów w systemie. W zależności od wielkości systemu i składu pacjentów zespoły mogą być najlepiej wykorzystane jako niewielkie, niezależnie funkcjonujące jednostki, do których kierowani są pacjenci. To maksymalizuje efektywne wykorzystanie zasobów, ale odbywa się kosztem ciągłości. Alternatywą jest osadzanie dodatkowych usług w istniejącej macierzy praktyki, która może być uruchomiona w razie potrzeby dla pacjentów. Ta struktura jest prawdopodobnie najbardziej odpowiednia dla praktyk z dobrymi zasobami, które mają wysoki odsetek złożonych pacjentów z wieloma zaburzeniami. Wreszcie, technologia może pomóc zmaksymalizować korzyści płynące z pracy zespołowej. Sztuczna inteligencja (AI), w tym uczenie maszynowe lub nowsze adaptacyjne sieci neuronowe, coraz częściej potrafi identyfikować podgrupy pacjentów według ryzyka lub choroby (takie jak profile fenotypowe), budować algorytmy predykcyjne lub znajdować luki w opiece nad pacjentami z czynnikami modyfikowalnymi ( takie jak te, które mogą mieć wpływ na koordynację opieki). Technologie te opierają się na tradycyjnych sposobach rozważania zarządzania zdrowiem populacji i mogą pomóc w skoncentrowaniu wysiłków zespołu. Pomoc polegająca na szybkiej syntezie skomplikowanych danych jest szczególnie przydatna dla osób zarządzających złożonymi pacjentami. Podczas gdy rutynowe korzystanie z sztucznej inteligencji jest nadal utrudnione ze względu na problemy z jakością danych i wysokie koszty inwestycji, technologia ta jest bardzo obiecująca.
Ostatecznie rosnąca liczba złożonych pacjentów z wieloma zaburzeniami doprowadzi albo do opieki, która jest coraz bardziej pofragmentowana dla pacjentów i uciążliwa dla dostawców, albo będzie stymulować systemy opieki zdrowotnej do zwiększania swoich możliwości. Tradycyjny model praktyki skoncentrowany na lekarzu nie może zaspokoić zróżnicowanych potrzeb tych pacjentów.11 Zamiast tego, zespoły mogą sprostać złożoności ze złożonością, dzieląc się obciążeniem pracą i zapewniając adaptacyjną, elastyczną opiekę. Zespoły wymagają systemu wspomagającego, aby dobrze się rozwijały i mają duże zasoby do wdrożenia, ale gdy są wykorzystywane selektywnie, są nieocenione w podstawowej opiece nad złożonymi, wielowymiarowymi pacjentami.Maksymalizacja korzyści opieki zespołowej nad złożonymi, wielostronnymi pacjentami
Maksymalizacja korzyści opieki zespołowej nad złożonymi, wielostronnymi pacjentami wymaga zindywidualizowanych rozwiązań. Metryki wydajności, które obejmują wspólne podejmowanie decyzji, powszechne wyniki zdrowotne i opiekę o wysokiej wartości, dobrze pasują do modeli zespołowych. Wykazywanie wartości pacjentom jest niemałym wyczynem i jednym z nich jest różnorodność i wspólne obciążenie pracą zespołu, a nie zwiększanie obciążenia pracą już przeciążonych lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej. Strategiczne rozmieszczenie zespołów może również rozwiązać konflikty zasobów w systemie. W zależności od wielkości systemu i składu pacjentów zespoły mogą być najlepiej wykorzystane jako niewielkie, niezależnie funkcjonujące jednostki, do których kierowani są pacjenci. To maksymalizuje efektywne wykorzystanie zasobów, ale odbywa się kosztem ciągłości. Alternatywą jest osadzanie dodatkowych usług w istniejącej macierzy praktyki, która może być uruchomiona w razie potrzeby dla pacjentów. Ta struktura jest prawdopodobnie najbardziej odpowiednia dla praktyk z dobrymi zasobami, które mają wysoki odsetek złożonych pacjentów z wieloma zaburzeniami. Wreszcie, technologia może pomóc zmaksymalizować korzyści płynące z pracy zespołowej. Sztuczna inteligencja (AI), w tym uczenie maszynowe lub nowsze adaptacyjne sieci neuronowe, coraz częściej potrafi identyfikować podgrupy pacjentów według ryzyka lub choroby (takie jak profile fenotypowe), budować algorytmy predykcyjne lub znajdować luki w opiece nad pacjentami z czynnikami modyfikowalnymi ( takie jak te, które mogą mieć wpływ na koordynację opieki). Technologie te opierają się na tradycyjnych sposobach rozważania zarządzania zdrowiem populacji i mogą pomóc w skoncentrowaniu wysiłków zespołu. Pomoc polegająca na szybkiej syntezie skomplikowanych danych jest szczególnie przydatna dla osób zarządzających złożonymi pacjentami. Podczas gdy rutynowe korzystanie z sztucznej inteligencji jest nadal utrudnione ze względu na problemy z jakością danych i wysokie koszty inwestycji, technologia ta jest bardzo obiecująca.
Ostatecznie rosnąca liczba złożonych pacjentów z wieloma zaburzeniami doprowadzi albo do opieki, która jest coraz bardziej pofragmentowana dla pacjentów i uciążliwa dla dostawców, albo będzie stymulować systemy opieki zdrowotnej do zwiększania swoich możliwości. Tradycyjny model praktyki skoncentrowany na lekarzu nie może zaspokoić zróżnicowanych potrzeb tych pacjentów.11 Zamiast tego, zespoły mogą sprostać złożoności ze złożonością, dzieląc się obciążeniem pracą i zapewniając adaptacyjną, elastyczną opiekę. Zespoły wymagają systemu wspomagającego, aby dobrze się rozwijały i mają duże zasoby do wdrożenia, ale gdy są wykorzystywane selektywnie, są nieocenione w podstawowej opiece nad złożonymi, wielowymiarowymi pacjentami.