Såfremt de anvendes korrekt, forbedrer avancerede dataanalyser patientbehandlingen i sundhedsvæsenet. Med ændringen i sundhedsvæsenet i retning af resultat- og værdibaserede betalingsinitiativer hjælper analyse af tilgængelige data for at finde ud af, hvilken praksis der er mest effektiv, med at reducere omkostningerne og forbedre sundheden for de befolkningsgrupper, der betjenes af sundhedsinstitutioner.
“Dataanalyse” henviser til den praksis, hvor man tager masser af aggregerede data og analyserer dem for at uddrage vigtige indsigter og oplysninger, der er indeholdt heri. Denne proces hjælpes i stigende grad af ny software og teknologi, der hjælper med at undersøge store datamængder for at finde skjulte oplysninger.
I forbindelse med sundhedssystemet, som i stigende grad er afhængig af data, kan dataanalyse hjælpe med at udlede indsigt i systemisk spild af ressourcer, kan spore individuelle behandleres præstationer og kan endda spore befolkningers sundhed og identificere personer, der er i risiko for kroniske sygdomme. Med disse oplysninger kan sundhedssystemet fordele ressourcerne mere effektivt for at maksimere indtægterne, befolkningens sundhed og – meget vigtigt – patientplejen.
Evaluering af behandleres præstationer
Sammen med det seismiske skift væk fra volumenpleje til værdibaseret pleje giver implementeringen af sundhedsanalytik nye metoder til at evaluere sundhedspersonalets præstationer og effektivitet på leveringsstedet. Med løbende præstationsvurderinger sammen med sundhedsdata vedrørende patienternes velbefindende kan dataanalyser anvendes til at give løbende feedback på sundhedspersonale.
Da sundhedsanalyser fortsat bliver bedre forstået og implementeret, lover dette positive ændringer i patientoplevelsen og kvaliteten af behandlingen. McKesson Ongoing Professional Practice Evaluation evaluerer f.eks. løbende sundhedsplejerskers præstationer ved at samle data fra direkte observation, klager, praksismønstre, patientresultater og ressourceforbrug. Dataene sammenlignes sammen med forskellige præstationsmålinger såsom professionalisme, patientpleje og interpersonelle kommunikationsevner.
På leveringsstedet kan dataanalyser løbende evaluere læger i realtid med henblik på at spore og forbedre praktiserende lægers effektive praksis og forbedre patientplejen.
Patientomkostninger
Resultat- og værdibaserede betalingsinitiativer giver incitamenter til præstationsforbedringer i sundhedsvæsenet. Afregning af omkostninger er derfor knyttet til måling af præstationer og værdsættelse af bedste praksis.
Det betyder, at i stedet for at fokusere på godtgørelse fra sag til sag er det de samlede resultater, der bestemmer betalingen. Løbende analyser af sundhedsvæsenet kan hjælpe med at identificere store mønstre, der fører til en større forståelse af befolkningens sundhed. Et system af sammenkoblede elektroniske patientjournaler, som lægerne har adgang til, bidrager til at give detaljerede oplysninger, som kan bidrage til at reducere omkostningerne ved at reducere unødvendig behandling. Ved at identificere tendenser i befolkningsresultater kan præskriptive analyser desuden anslå individuelle patientomkostninger; derved kan sundhedssystemet bedre fordele personale og ressourcer med henblik på at reducere spild og maksimere effektiviteten.
Forståelse af patientomkostningerne samt de samlede programomkostninger indebærer også, at der skal tages højde for, hvad der sker med patienterne uden for såvel som inden for sundhedsvæsenet. Gennem dataanalyse kan vi forstå omkostningerne ved type II-diabetes for sundhedsvæsenet. Da diabetes kan forebygges gennem kost- og motionsprogrammer, kan betaling for sundhedsrådgivning af højrisikopersoner i befolkningen i høj grad reducere de samlede omkostninger for branchen.
Forudsigelse af risiko
En af de største omkostninger for sundhedsvæsenet omfatter behandling af kroniske sygdomme. På befolkningsniveau kan prædiktive analyser bidrage til at reducere omkostningerne betydeligt ved at forudsige, hvilke patienter der er i højere risiko for sygdom, og sørge for tidlig indgriben, før problemerne udvikler sig. Dette indebærer aggregering af data, der er relateret til en række forskellige faktorer. Disse omfatter medicinsk historie, demografisk eller socioøkonomisk profil og komorbiditeter.
Medicinsk historie omfatter normalt alder, blodtryk, blodsukker, familiens historie med kroniske sygdomme og kolesterolniveau.
En stor procentdel af det, der påvirker sundhedsresultaterne, er forbundet med faktorer uden for den traditionelle sundhedsplejes område. Disse faktorer omfatter patienternes sundhedsvaner og sundhedsadfærd, socioøkonomiske faktorer som beskæftigelse og uddannelse og det fysiske miljø. For at forbedre resultaterne må det offentlige sundhedssystem udvide sine grænser for at tage højde for disse “eksterne” faktorer. Inden for dataanalyse kan disse målinger modelleres for at forudsige risikoen for kronisk sygdom.
Endeligt skal analysen modellere risikoen ved at tage højde for de mange medicinske tilstande, som en patient kan have. Ved at samle og analysere alle disse former for data kan sundhedssektoren fordele ressourcerne mere effektivt, så den kan gribe aggressivt ind over for højrisikopopulationer på et tidligt tidspunkt og forebygge langsigtede systemiske omkostninger.
Lær mere
University of Illinois at Chicago leverer nogle af de mest innovative og omfattende Health Informatics and Health Information Management-programmer i landet. Vores avancerede grad- og certifikatprogrammer kan forberede dig til at gøre en øjeblikkelig indvirkning i din organisation og spille en afgørende rolle i udviklingen af sundhedsindustrien som helhed.
Kilder
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: Identificering af risikopatienter gennem avanceret analyse”