Täydentävä data-analytiikka parantaa potilashoitoa terveydenhuoltojärjestelmässä, jos sitä käytetään oikein. Terveydenhuollon muuttuessa kohti tulos- ja arvoperusteisia maksualoitteita käytettävissä olevien tietojen analysointi tehokkaimpien käytäntöjen selvittämiseksi auttaa leikkaamaan kustannuksia ja parantamaan terveydenhuoltolaitosten palvelemien väestöryhmien terveyttä.
”Data-analytiikalla” tarkoitetaan käytäntöä, jossa otetaan yhteenlaskettuja tietomassoja ja analysoidaan niitä tärkeiden oivallusten ja niihin sisältyvien tietojen hyödyntämiseksi. Tätä prosessia avustavat yhä useammin uudet ohjelmistot ja teknologia, jotka auttavat tutkimaan suuria tietomääriä piilotetun tiedon löytämiseksi.
Terveydenhuoltojärjestelmässä, joka on yhä enemmän riippuvainen tiedoista, data-analytiikka voi auttaa saamaan tietoa järjestelmällisestä resurssien tuhlauksesta, seurata yksittäisten lääkäreiden suorituksia ja jopa seurata väestöjen terveyttä ja tunnistaa kroonisten sairauksien riskiryhmiin kuuluvat henkilöt. Näiden tietojen avulla terveydenhuoltojärjestelmä voi kohdentaa resursseja tehokkaammin maksimoidakseen tulot, väestön terveyden ja – mikä on hyvin tärkeää – potilaiden hoidon.
Hoitohenkilöstön suorituskyvyn arviointi
Yhteydessä volyymihoidosta arvoon perustuvaan hoitoon siirtymisen kanssa terveydenhuollon analytiikan käyttöönotto tarjoaa uusia menetelmiä, joiden avulla voidaan arvioida terveydenhuollon hoitohenkilöstön suorituskykyä ja tehokkuutta suorituspaikalla. Jatkuvien suoritusarviointien sekä potilaiden hyvinvointiin liittyvien terveystietojen avulla data-analytiikkaa voidaan hyödyntää jatkuvan palautteen antamiseen terveydenhuollon ammattilaisille.
Kun terveydenhuollon analytiikka ymmärretään ja otetaan käyttöön yhä paremmin, se lupaa myönteisiä muutoksia potilaskokemukseen ja hoidon laatuun. Esimerkiksi McKesson Ongoing Professional Practice Evaluation arvioi jatkuvasti terveydenhuollon ammattihenkilöiden suorituskykyä kokoamalla yhteen suorasta havainnoinnista, valituksista, toimintatavoista, potilastuloksista ja resurssien käytöstä saatuja tietoja. Tietoja verrataan erilaisten suorituskykymittareiden, kuten ammattitaidon, potilashoidon ja ihmissuhdetaitojen, kanssa.
Toimituspaikalla data-analytiikka voi jatkuvasti arvioida lääkäreitä reaaliajassa, jotta voidaan seurata ja parantaa lääkäreiden tehokkaita toimintatapoja ja parantaa potilaiden hoitoa.
Potilaskustannukset
Tuloksiin ja arvoon perustuviin maksuihin perustuvat aloitteet kannustavat suorituskyvyn parantamiseen terveydenhuollossa. Kustannusten laskeminen on siis sidottu suorituskyvyn mittaamiseen ja parhaiden käytäntöjen arvostamiseen.
Tämä tarkoittaa, että sen sijaan, että korvauksiin keskityttäisiin tapauskohtaisesti, kokonaistulokset määrittävät maksun. Jatkuva terveydenhuollon analytiikka voi auttaa tunnistamaan suuria malleja, jotka johtavat parempaan ymmärrykseen väestön terveydestä. Lääkäreiden käytettävissä oleva yhteenliitettyjen sähköisten terveyskertomusten järjestelmä auttaa tuottamaan yksityiskohtaista tietoa, joka voi auttaa leikkaamaan kustannuksia vähentämällä tarpeetonta hoitoa. Lisäksi tunnistamalla väestötulosten kehityssuuntauksia voidaan ennakoivalla analytiikalla arvioida yksittäisten potilaiden kustannuksia; näin terveydenhuoltojärjestelmä voi paremmin kohdentaa henkilöstöä ja resursseja hukan vähentämiseksi ja tehokkuuden maksimoimiseksi.
Potilaskustannusten ja ohjelman kokonaiskustannusten ymmärtämiseen kuuluu myös sen huomioon ottaminen, mitä potilaille tapahtuu hoidon ulkopuolella ja sen sisällä. Tietoanalyysin avulla voimme ymmärtää tyypin II diabeteksen kustannuksia terveydenhuoltoalalle. Koska diabetes on ehkäistävissä ruokavalio- ja liikuntaohjelmien avulla, riskiryhmään kuuluvien henkilöiden terveysneuvonnasta maksaminen voi vähentää huomattavasti toimialan kokonaiskustannuksia.
Riskin ennustaminen
Yksi suurimmista terveydenhuoltoalan kustannuksista on kroonisten sairauksien hoito. Väestön tasolla ennakoiva analytiikka voi auttaa leikkaamaan kustannuksia huomattavasti ennustamalla, mitkä potilaat ovat suuremmassa riskissä sairastua, ja järjestämällä varhaisen puuttumisen ennen ongelmien kehittymistä. Tämä edellyttää tietojen yhdistämistä, jotka liittyvät useisiin eri tekijöihin. Näitä ovat sairaushistoria, demografinen tai sosioekonominen profiili ja liitännäissairaudet.
Sairaushistoriaan kuuluvat yleensä ikä, verenpaine, verensokeri, kroonisten sairauksien esiintyminen suvussa ja kolesteroliarvot.
Suuri osa siitä, mikä vaikuttaa terveystilanteeseen, liittyy tekijöihin, jotka eivät kuulu perinteisen terveydenhuollon toimialaan. Näihin tekijöihin kuuluvat potilaan terveystottumukset ja -käyttäytyminen, sosioekonomiset tekijät, kuten työllisyys ja koulutus, sekä fyysinen ympäristö. Jotta tuloksia voitaisiin parantaa, julkisen terveydenhuoltojärjestelmän on laajennettava rajojaan, jotta nämä ”ulkopuoliset” tekijät voidaan ottaa huomioon. Data-analytiikassa näitä mittareita voidaan mallintaa kroonisten sairauksien riskin ennustamiseksi.
Loppujen lopuksi analytiikassa on mallinnettava riskiä ottamalla huomioon useat sairaudet, joita potilaalla voi olla. Yhdistämällä ja analysoimalla kaikkia näitä tietomuotoja terveydenhuoltoala voi kohdentaa resursseja tehokkaammin, jolloin se voi puuttua aggressiivisesti riskiryhmiin varhaisessa vaiheessa ja ehkäistä pitkäaikaisia järjestelmäkustannuksia.
Learn More
Illinoisin yliopisto Chicagossa tarjoaa joitakin maan innovatiivisimpia ja kattavimpia terveysinformatiikan ja terveystiedon hallinnan ohjelmia. Kehittyneiden tutkinto- ja todistusohjelmamme voivat valmistaa sinut vaikuttamaan välittömästi organisaatiossasi ja olemaan tärkeässä roolissa koko terveydenhuoltoalan kehityksessä.
Lähteet
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: Identifying At-Risk Patients Through Advanced Analytics”