L’analyse de données de pointe, si elle est utilisée correctement, améliore les soins aux patients dans le système de soins de santé. Avec l’évolution des soins de santé vers des initiatives de paiement fondées sur les résultats et la valeur, l’analyse des données disponibles pour découvrir les pratiques les plus efficaces permet de réduire les coûts et d’améliorer la santé des populations desservies par les établissements de soins de santé.
L’analyse de données désigne la pratique consistant à prendre des masses de données agrégées et à les analyser afin d’en tirer des enseignements et des informations importantes qu’elles contiennent. Ce processus est de plus en plus facilité par les nouveaux logiciels et les nouvelles technologies qui aident à examiner de grands volumes de données à la recherche d’informations cachées.
Dans le contexte du système de santé, qui dépend de plus en plus des données, l’analyse des données peut aider à tirer des enseignements sur les gaspillages systémiques de ressources, à suivre les performances individuelles des praticiens et même à suivre la santé des populations et à identifier les personnes à risque pour les maladies chroniques. Grâce à ces informations, le système de santé peut allouer plus efficacement les ressources afin de maximiser les revenus, la santé de la population et – très important – les soins aux patients.
Évaluation de la performance des praticiens
Avec le passage sismique des soins de volume aux soins basés sur la valeur, la mise en œuvre de l’analytique des soins de santé fournit de nouvelles méthodes pour évaluer la performance et l’efficacité des praticiens des soins de santé au point de prestation. Avec des évaluations continues de la performance, ainsi que des données sur la santé liées au bien-être des patients, l’analytique des données peut être utilisée pour fournir une rétroaction continue sur les praticiens des soins de santé.
A mesure que l’analytique des soins de santé continue d’être mieux comprise et mise en œuvre, cela promet des changements positifs dans l’expérience des patients et la qualité des soins. L’évaluation continue des pratiques professionnelles de McKesson, par exemple, évalue continuellement la performance des praticiens de la santé en regroupant des données provenant d’observations directes, de plaintes, de modèles de pratique, de résultats pour les patients et d’utilisation des ressources. Les données sont comparées à diverses mesures de performance telles que le professionnalisme, les soins aux patients et les compétences en communication interpersonnelle.
Au point de prestation, l’analyse de données peut évaluer continuellement les médecins en temps réel, afin de suivre et d’améliorer les pratiques efficaces des praticiens et d’améliorer les soins aux patients.
Coût du patient
Les initiatives de paiement fondées sur les résultats et la valeur incitent à l’amélioration des performances dans les soins de santé. La comptabilisation des coûts est donc liée à la mesure des performances et à la valorisation des meilleures pratiques.
Cela signifie qu’au lieu de se concentrer sur le remboursement au cas par cas, ce sont les résultats globaux qui déterminent le paiement. L’analyse continue des soins de santé peut aider à identifier les grandes tendances qui permettent de mieux comprendre la santé de la population. Un système de dossiers médicaux électroniques interconnectés mis à la disposition des médecins permet de fournir des informations détaillées qui peuvent contribuer à réduire les coûts en diminuant les soins inutiles. De plus, en identifiant les tendances dans les résultats de la population, l’analytique prescriptive peut estimer les coûts individuels des patients ; ce faisant, le système de soins de santé peut mieux allouer le personnel et les ressources afin de réduire le gaspillage et de maximiser l’efficacité.
Comprendre les coûts des patients, ainsi que les coûts totaux des programmes, implique également de comptabiliser ce qui arrive aux patients en dehors, ainsi qu’à l’intérieur, des soins. Grâce à l’analyse des données, nous pouvons comprendre le coût du diabète de type II pour l’industrie des soins de santé. Parce que le diabète est évitable grâce à des programmes de régime alimentaire et d’exercice, payer pour le conseil en santé des personnes à haut risque dans la population peut réduire considérablement les coûts globaux de l’industrie.
Prédire le risque
L’un des coûts les plus importants pour l’industrie des soins de santé concerne le traitement des maladies chroniques. À l’échelle de la population, l’analyse prédictive peut contribuer à réduire considérablement les coûts en prédisant quels patients présentent un risque plus élevé de maladie et en organisant une intervention précoce, avant que les problèmes ne se développent. Cela implique d’agréger des données qui sont liées à une variété de facteurs. Il s’agit notamment des antécédents médicaux, du profil démographique ou socio-économique et des comorbidités.
Les antécédents médicaux comprennent généralement l’âge, la pression artérielle, la glycémie, les antécédents familiaux de maladies chroniques et le taux de cholestérol.
Un grand pourcentage de ce qui affecte les résultats de santé est associé à des facteurs qui ne relèvent pas des soins de santé traditionnels. Ces facteurs comprennent les habitudes et les comportements de santé des patients, les facteurs socio-économiques comme l’emploi et l’éducation, et l’environnement physique. Afin d’améliorer les résultats, le système de santé publique doit élargir ses frontières pour prendre en compte ces facteurs « extérieurs ». Dans l’analytique des données, ces métriques peuvent être modélisées pour prédire le risque de maladie chronique.
Enfin, l’analytique doit modéliser le risque en tenant compte des multiples conditions médicales qu’un patient peut avoir. En agrégeant et en analysant toutes ces formes de données, l’industrie des soins de santé peut allouer plus efficacement les ressources, ce qui lui permet d’intervenir agressivement dans les populations à haut risque à un stade précoce et de prévenir les coûts systémiques à long terme.
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Sources
Change Healthcare, « Healthcare Data & Analytics Solutions »
Health Catalyst, « Healthcare Analytics »
Health IT Outcomes, « The Power Of Real-Time Analytics At The Point Of Care »
Healthcare IT News, « Data-Analytics Gap : How Real-Time Strategies Can Improve Care Quality and Efficiency »
Change Healthcare, « Reimbursement Manager »
IBM Big Data and Analytics Hub, « The Risk of Chronic Diseases : Identifier les patients à risque grâce à l’analytique avancée »
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