Cityblock Health の CEO、Toyin Ajayi が人間中心のケア モデルを拡張する方法について語る • TechCrunch


シティブロックヘルス 持続可能なビジネスモデルを構築しながら、低所得で周縁化されたコミュニティに手頃な価格の人間中心のヘルスケアを提供することに重点を置いています。 今日の Disrupt で、創設者兼 CEO の Toyin Ajayi は、個別化された医療、行動医療、社会サービスを患者に提供しながら、医療制度の不平等に取り組むという課題について話しました。

「医療は権利であり、支払い能力に関係なくすべての人が利用でき、公平に分配されるべきだと思いますか? はい。 100%。 そして、それを達成する方法はたくさんあります」と Ajayi 氏は言います。

「2022年に、COVIDによって悪化したヘルスケアの格差、ヘルスケアの結果について、15年前とまったく同じデータを見ていることは受け入れられません」と彼女は現在のヘルスケアシステムについて付け加えました. 「誰もが『なんてこった、黒人と褐色人種がCOVIDでもっと死んでいる. なんてこった、貧しい人々はCOVIDでもっと死んでいる. なんてこった、健康保険に加入していないエッセンシャル ワーカーたちよ。 私たちはこのことを知っていました。 休憩してください。 だから、そうです、私はそれを別の方法で設計したでしょうし、私はそれについて愚痴をこぼしたりうめいたりすることに満足していません. 私たちは何かをしなければなりません。」

ニューヨーク州ブルックリンに拠点を置き、現在インディアナ州とオハイオ州を含む 7 つの市場に拠点を置く Cityblock は、食料、安全な睡眠場所、社会的支援などの基本的なものを利用できない多くの人々と協力しており、慢性疾患を悪化させるリスク要因が増えています。 その結果、多くの人が緊急治療室に頼って、インスリンが切れたり、精神科の急性期治療を受けたりすることがあります。

「私は医師としてこの仕事に就いています。私は十分なサービスを受けていないコミュニティをケアすることに情熱を注いでいます。 私は心からこの仕事に来ています。 これは私の生涯の仕事であり、私の使命です」とアジャイは言いました。 「私は根っからのプラグマティストでもあり、私たちの医療制度、特に営利目的の分野で人々が下す決定のほとんどを左右する現実の経済力があることを認識していますが、それについて学び、読んでも、非営利の分野でも。」

健康格差などの体系的な問題に対処することは、道徳的なレベルで重要ですが、支払者にとっては、人々を別様にケアすることで、より実行可能なビジネスを作成する方法を理解する機会もあります。

インディアナ州やオハイオ州などの新しい市場に参入する場合、Cityblock は社会経済的な格差がある場所を探し、次に市場に参入するパートナー、支払者、健康保険会社を探します。

「発売前に、私たちは近所のどこにいるべきかを理解するのに時間を費やしています」とAjayi氏は言いました. 「公共交通機関の近くや食料品店の近くにいて、エコシステムを実際にマッピングし、メンバーがアクセスできる場所に表示されていることを確認し、家に行ってそこから人々に会えるように自分自身を位置付けることはできますか. 」

その一環として、シェルター、住宅代理店、食料庫など、地域に根ざした組織と協力することを意味します。 「私たちは、既存の医療提供者、専門医療提供者、病院、コミュニティ、組織を結びつけ、私たちがサービスを提供する人々にシームレスな体験を生み出すエコシステム内の接着剤の一部であると考えています」と Ajayi 氏は述べています。

彼女は、これらの組織の多くが脆弱で脆弱なビジネスモデルで運営されていると述べました。 たとえば、パンデミックの間、多くのコミュニティベースの組織は、働き続けるのに十分な労働者を獲得できませんでした。多くはわずかなマージンで運営され、助成金で賄われています。 つまり、Cityblock は、食料品の梱包や配送などのタスクを含む、エコシステム内のコミュニティ組織をサポートする準備ができている必要があります。

テクノロジーとデータ サイエンスは、より個別化されたケアをサポートすることもできます。 たとえば、データ サイエンスは、多くの場合、年齢やニーズが非常に多様な患者集団の中で、Cityblock が最初に関与する必要がある人を特定するのに役立ちます。

「私は彼ら全員を巻き込む必要があります。 私は最初に誰を追いかけますか。 最初に誰に電話しますか? 私たちから電話がない限り、明日緊急治療室に行くのは誰ですか? 仕事をしていない可能性が高いために今日家にいない人、または週末に関与する可能性が高い人. 「これらは、データとデータ製品を使用して、より洗練されたものにすることができるものです。」

より良いデータ サイエンスは、人々がケアを求めるときに自分の話をあまり繰り返さなくてもよいことを意味します。 「従来の医療制度の何が気に入らないのかメンバーにインタビューするとき、それは『自分の話を何度も何度も話さなければならない』ということです。 そして、多くの人が直面している差別とスティグマの層を追加します。 メンバーの半分以上が有色人種です。これは、メディケイドと二重適格人口を最もよく表しているからです。」

「自分の話を何度も何度も話すのは無害に思えるかもしれませんが、医療制度は人々に自分の話を何度も話させ、摩擦、擦り傷、時にはトラウマにさらすことさえあります。それは治療関係にとって完全に逆効果です。より良い健康結果。 それを軽減することでさえ、私たちにとって非常に有意義な手段です。」

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