Moderne Datenanalyse verbessert, wenn sie richtig eingesetzt wird, die Patientenversorgung im Gesundheitssystem. Angesichts des Wandels im Gesundheitswesen hin zu ergebnis- und wertorientierten Vergütungsinitiativen hilft die Analyse verfügbarer Daten, die wirksamsten Verfahren zu ermitteln, die Kosten zu senken und die Gesundheit der von den Gesundheitseinrichtungen versorgten Bevölkerung zu verbessern.
„Datenanalyse“ bezieht sich auf die Praxis, Massen von aggregierten Daten zu nehmen und sie zu analysieren, um daraus wichtige Erkenntnisse und Informationen zu gewinnen. Dieser Prozess wird zunehmend durch neue Software und Technologien unterstützt, die dabei helfen, große Datenmengen auf verborgene Informationen zu untersuchen.
Im Kontext des Gesundheitswesens, das zunehmend datenabhängig ist, kann die Datenanalyse dazu beitragen, Erkenntnisse über die systembedingte Verschwendung von Ressourcen zu gewinnen, die Leistung einzelner Ärzte zu verfolgen und sogar den Gesundheitszustand von Bevölkerungsgruppen zu verfolgen und Menschen mit einem Risiko für chronische Krankheiten zu identifizieren. Mit diesen Informationen kann das Gesundheitssystem die Ressourcen effizienter einsetzen, um die Einnahmen, die Gesundheit der Bevölkerung und – ganz wichtig – die Patientenversorgung zu maximieren.
Bewertung der Leistung von Ärzten
Mit dem seismischen Wandel weg von der volumenbasierten Versorgung hin zu einer wertorientierten Versorgung bietet die Implementierung von Analysen im Gesundheitswesen neue Methoden zur Bewertung der Leistung und Effektivität von Ärzten am Ort der Leistungserbringung. Mit fortlaufenden Leistungsbewertungen und Gesundheitsdaten zum Wohlbefinden der Patienten kann die Datenanalytik genutzt werden, um fortlaufendes Feedback zu den Leistungserbringern im Gesundheitswesen zu geben.
Wenn die Analytik im Gesundheitswesen immer besser verstanden und umgesetzt wird, verspricht dies positive Veränderungen in der Patientenerfahrung und der Qualität der Versorgung. Die McKesson Ongoing Professional Practice Evaluation zum Beispiel bewertet kontinuierlich die Leistung des Gesundheitspersonals, indem sie Daten aus direkter Beobachtung, Beschwerden, Praxismustern, Patientenergebnissen und Ressourcennutzung sammelt. Die Daten werden mit verschiedenen Leistungsmessungen wie Professionalität, Patientenbetreuung und zwischenmenschlichen Kommunikationsfähigkeiten verglichen.
Am Ort der Leistungserbringung kann die Datenanalyse Ärzte kontinuierlich in Echtzeit bewerten, um die effektiven Praktiken der Ärzte zu verfolgen und zu verbessern und die Patientenversorgung zu verbessern.
Patientenkosten
Ergebnis- und wertorientierte Vergütungsinitiativen bieten Anreize zur Leistungsverbesserung im Gesundheitswesen. Die Abrechnung der Kosten ist daher an die Messung der Leistung und die Bewertung der besten Praktiken gebunden.
Das bedeutet, dass nicht mehr die Erstattung von Fall zu Fall im Mittelpunkt steht, sondern die Gesamtergebnisse die Bezahlung bestimmen. Laufende Analysen des Gesundheitswesens können helfen, große Muster zu erkennen, die zu einem besseren Verständnis der Gesundheit der Bevölkerung führen. Ein System vernetzter elektronischer Gesundheitsakten, das den Ärzten zur Verfügung steht, liefert detaillierte Informationen, die zur Kostensenkung beitragen können, indem unnötige Behandlungen reduziert werden. Durch die Ermittlung von Trends bei den Ergebnissen der Bevölkerung kann die präskriptive Analytik außerdem die Kosten für einzelne Patienten abschätzen; auf diese Weise kann das Gesundheitssystem Personal und Ressourcen besser zuweisen, um Verschwendung zu reduzieren und die Effizienz zu maximieren.
Zum Verständnis der Patientenkosten sowie der Gesamtkosten des Programms gehört auch die Berücksichtigung dessen, was mit den Patienten außerhalb und innerhalb der Versorgung geschieht. Durch eine Datenanalyse können wir die Kosten des Typ-II-Diabetes für die Gesundheitsbranche verstehen. Da Diabetes durch Ernährungs- und Bewegungsprogramme vermeidbar ist, können die Kosten für die Gesundheitsberatung von Risikopersonen in der Bevölkerung die Gesamtkosten für die Branche erheblich senken.
Risikovorhersage
Einer der größten Kostenfaktoren für die Gesundheitsbranche ist die Behandlung von chronischen Krankheiten. Auf einer bevölkerungsweiten Ebene kann die prädiktive Analytik dazu beitragen, die Kosten erheblich zu senken, indem sie vorhersagt, welche Patienten ein höheres Krankheitsrisiko haben, und ein frühzeitiges Eingreifen veranlasst, bevor Probleme entstehen. Dazu müssen Daten aggregiert werden, die sich auf eine Vielzahl von Faktoren beziehen. Dazu gehören die Krankengeschichte, das demografische oder sozioökonomische Profil und Komorbiditäten.
Die Krankengeschichte umfasst in der Regel Alter, Blutdruck, Blutzucker, chronische Erkrankungen in der Familie und Cholesterinwerte.
Ein großer Teil der Faktoren, die sich auf die Gesundheitsergebnisse auswirken, hängt mit Faktoren zusammen, die nicht in den Bereich der traditionellen Gesundheitsversorgung fallen. Zu diesen Faktoren gehören die Gesundheitsgewohnheiten und das Gesundheitsverhalten der Patienten, sozioökonomische Faktoren wie Beschäftigung und Bildung sowie die physische Umgebung. Um die Ergebnisse zu verbessern, muss das öffentliche Gesundheitssystem seine Grenzen erweitern, um diese „äußeren“ Faktoren zu berücksichtigen. In der Datenanalyse können diese Metriken modelliert werden, um das Risiko chronischer Krankheiten vorherzusagen.
Schließlich muss die Analytik das Risiko modellieren, indem sie die verschiedenen medizinischen Bedingungen berücksichtigt, die ein Patient haben kann. Durch die Zusammenführung und Analyse all dieser Daten kann das Gesundheitswesen seine Ressourcen effektiver einsetzen, um bei Risikopopulationen frühzeitig einzugreifen und langfristige Systemkosten zu vermeiden.
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Quellen
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: Identifizierung von Risikopatienten durch erweiterte Analysen“