Správné použití špičkové analytiky dat zlepšuje péči o pacienty v systému zdravotní péče. Se změnou zdravotní péče směrem k iniciativám zaměřeným na výsledky a platby založené na hodnotě pomáhá analýza dostupných dat s cílem zjistit, které postupy jsou nejefektivnější, snižovat náklady a zlepšovat zdravotní stav populace, které zdravotnická zařízení slouží.
„Analýza dat“ označuje praxi, kdy se bere množství agregovaných dat a analyzují se s cílem vyvodit důležité poznatky a informace v nich obsažené. Tento proces je stále více podporován novým softwarem a technologiemi, které pomáhají zkoumat velké objemy dat a hledat v nich skryté informace.
V kontextu systému zdravotní péče, který je stále více závislý na datech, může datová analytika pomoci získat poznatky o systémovém plýtvání zdroji, může sledovat výkonnost jednotlivých lékařů, a dokonce může sledovat zdravotní stav populace a identifikovat osoby ohrožené chronickými onemocněními. Díky těmto informacím může zdravotnický systém efektivněji rozdělovat zdroje s cílem maximalizovat příjmy, zdraví populace a – což je velmi důležité – péči o pacienty.
Vyhodnocování výkonnosti praktických lékařů
Společně se seismickým posunem od objemové péče k péči založené na hodnotě poskytuje zavádění analytiky ve zdravotnictví nové metody hodnocení výkonnosti a efektivity praktických lékařů v místě poskytování zdravotní péče. Díky průběžnému hodnocení výkonnosti spolu se zdravotními údaji týkajícími se zdraví pacientů lze datovou analytiku využít k poskytování průběžné zpětné vazby o zdravotnických pracovnících.
Pokud bude analytika zdravotní péče stále lépe chápána a implementována, slibuje to pozitivní posuny v oblasti zkušeností pacientů a kvality péče. Například systém McKesson Ongoing Professional Practice Evaluation (Průběžné hodnocení odborné praxe) průběžně vyhodnocuje výkonnost zdravotníků agregací dat z přímého pozorování, stížností, vzorců praxe, výsledků pacientů a využívání zdrojů. Data jsou porovnávána spolu s různými měřítky výkonnosti, jako je profesionalita, péče o pacienty a dovednosti v oblasti mezilidské komunikace.
Analytika dat může v místě poskytování péče průběžně vyhodnocovat lékaře v reálném čase, aby bylo možné sledovat a zlepšovat efektivní postupy praktických lékařů a zlepšovat péči o pacienty.
Patientské náklady
Iniciativy v oblasti plateb založených na výsledcích a hodnotě motivují ke zlepšování výkonnosti ve zdravotnictví. Účtování nákladů je proto spojeno s měřením výkonů a oceňováním osvědčených postupů.
To znamená, že namísto zaměření na úhradu v jednotlivých případech rozhodují o platbě celkové výsledky. Průběžná analýza zdravotní péče může pomoci identifikovat velké vzorce, které vedou k lepšímu pochopení zdraví populace. Systém propojených elektronických zdravotních záznamů, které mají lékaři k dispozici, pomáhá poskytovat podrobné informace, které mohou pomoci snížit náklady omezením zbytečné péče. Navíc díky identifikaci trendů v populačních výsledcích může preskripční analytika odhadnout náklady na jednotlivé pacienty; díky tomu může systém zdravotní péče lépe alokovat personál a zdroje s cílem omezit plýtvání a maximalizovat efektivitu.
Pochopení nákladů na pacienta, stejně jako celkových nákladů na program, zahrnuje také zohlednění toho, co se s pacienty děje mimo rámec péče, stejně jako uvnitř ní. Prostřednictvím analýzy dat můžeme pochopit náklady zdravotnictví na diabetes II. typu. Vzhledem k tomu, že diabetu lze předcházet prostřednictvím programů stravování a cvičení, může placení zdravotního poradenství vysoce rizikovým jedincům v populaci výrazně snížit celkové náklady odvětví.
Předvídání rizika
Jedny z největších nákladů pro zdravotnictví zahrnují léčbu chronických onemocnění. Na celopopulační úrovni může prediktivní analýza pomoci výrazně snížit náklady tím, že předpoví, u kterých pacientů je vyšší riziko onemocnění, a zajistí včasný zásah, dříve než se problémy rozvinou. To zahrnuje agregaci údajů, které souvisejí s různými faktory. Mezi ně patří zdravotní anamnéza, demografický nebo socioekonomický profil a komorbidity.
Zdravotní anamnéza obvykle zahrnuje věk, krevní tlak, hladinu glukózy v krvi, rodinnou anamnézu chronických onemocnění a hladinu cholesterolu.
Velké procento toho, co ovlivňuje zdravotní výsledky, je spojeno s faktory mimo působnost tradiční zdravotní péče. Mezi tyto faktory patří zdravotní návyky a chování pacienta, socioekonomické faktory, jako je zaměstnání a vzdělání, a fyzické prostředí. Aby se výsledky zlepšily, musí systém veřejného zdravotnictví rozšířit své hranice, aby zohlednil tyto „vnější“ faktory. V datové analytice lze tyto ukazatele modelovat, aby bylo možné předpovědět riziko chronického onemocnění.
Nakonec musí analytika modelovat riziko zohledněním více zdravotních stavů, které může pacient mít. Při agregaci a analýze všech těchto forem dat může zdravotnictví efektivněji alokovat zdroje, což mu umožní včas agresivně zasáhnout u vysoce rizikových skupin obyvatelstva a zabránit dlouhodobým systémovým nákladům.
Dozvědět se více
Univerzita Illinois v Chicagu poskytuje jedny z nejinovativnějších a nejkomplexnějších programů zdravotnické informatiky a managementu zdravotnických informací v zemi. Naše programy pro pokročilé studenty a certifikáty vás mohou připravit na to, abyste se okamžitě uplatnili ve vaší organizaci a hráli důležitou roli ve vývoji celého odvětví zdravotní péče.
Zdroje
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: Jak mohou strategie v reálném čase zlepšit kvalitu a efektivitu péče“
Change Healthcare, „Reimbursement Manager“
IBM Big Data and Analytics Hub, „The Risk of Chronic Diseases: „Identifikace rizikových pacientů prostřednictvím pokročilé analýzy“
.