我们都听过“事后诸葛亮”这句话,但这并不意味着我们必须盲目前进. 人工智能(AI)和预测分析正日益帮助我们更好地预测未来和未来, 从人口健康的角度来看, 信息工具是否有助于疾病预防和确定需要医疗资源的地区.
想想识别行为健康问题高风险区域的优势, 心理健康问题, 或者慢性疾病. 潜在的资源, time, 通过制定一项预防性计划，可以帮助更有效地引导这些资金，或将其分配给其他严重问题，从而节省资金. 这不仅有助于卫生系统和组织处理人口管理问题，也有助于公司规划其产品的战略解决方案. 例如, 在医疗保健设施规划中，识别精神和行为健康问题与为患者激增和慢性病患者提供空间同样重要.
我们总是争着要快, 便宜的, 可靠的数据, 无论是不确定的人口统计数据还是临床数据. 的 real test for any analyst lies in being able to identify valuable and authentic data sources; most use creative methods of combining or scrapping data to compensate for the lack of complete datasets. 当我们学习使用这种创新方法的技能时, 我们一直在思考获得临床或行为健康数据的好处，这些数据在理想情况下可以大大提高国家的健康水平, 尤其是在当今时代.
随着当前的COVID-19大流行和这种分析的有用性的实现, 世界正朝着利用现有数据来确定高风险地区的方向发展. 成功的人口健康管理解决方案利用各种数据. 然而, 大多数组织面临的挑战是在粒度(邮政编码或块)级别上找到更新的数据.
越来越多地被用于改善健康结果和实现健康公平的一个数据集是健康的社会决定因素(SDOH)。. SDOH包括五个基本因素:经济稳定, 教育, 社会和社区背景, 健康和保健, 社区和建筑环境. 的se five factors are highly interrelated; a lack of 教育 could result in economic uncertainty in the future, 而生活在有社会经济和环境障碍的社区可能会导致慢性病发病率升高，并减少获得医疗保健的机会, 这反过来又会影响上学的能力. 在SDOH中描述的根源因素产生了多种类型的物理, 精神, 甚至行为健康障碍/问题. 因此, 最好的方法是利用现有的可用数据，并尝试确定这五个类别中的至少一个关键方面，以找到最能从更多的社区和医疗保健投资中受益的地理区域. 因此, 使用县健康排名和邮政编码级别数据等数据, 我们能够创建一个仪表板来帮助识别特定的高风险区域.
我们通过结合多个关键变量和围绕人口统计学的健康指标创建了一个数据集, 生活质量, 健康行为, 住院和门诊护理的利用, 以及心理健康服务提供者的供应. 因为行为健康状况影响人口和社会经济群体, 在不同的指标上应用不同的权重，为县和邮政编码分配行为健康分数. 这种行为健康评分有助于找出潜在问题所在. 类似的仪表板和方法将来也可以用于识别慢性疾病, 心理健康问题, 或者任何未来的流行病.
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