A korszerű adatelemzés, ha megfelelően használják, javítja a betegellátást az egészségügyi rendszerben. Az egészségügyi ellátásban az eredmény- és értékalapú fizetési kezdeményezések irányába történő változással a rendelkezésre álló adatok elemzése annak feltárására, hogy mely gyakorlatok a leghatékonyabbak, segít a költségek csökkentésében és javítja az egészségügyi intézmények által kiszolgált lakosság egészségi állapotát.
Az “adatelemzés” az összesített adatok tömegének felhasználására és elemzésére utal annak érdekében, hogy a bennük foglalt fontos felismeréseket és információkat ki lehessen vonni. Ezt a folyamatot egyre inkább segítik az új szoftverek és technológiák, amelyek segítségével nagy mennyiségű adatot vizsgálnak meg rejtett információk után kutatva.
Az egyre inkább adatokra támaszkodó egészségügyi rendszerrel összefüggésben az adatelemzés segíthet betekintést nyerni az erőforrások rendszerszintű pazarlására, nyomon követheti az egyes orvosok teljesítményét, és akár a népesség egészségi állapotát is nyomon követheti, és azonosíthatja a krónikus betegségek szempontjából veszélyeztetett embereket. Ezen információk birtokában az egészségügyi rendszer hatékonyabban tudja elosztani az erőforrásokat a bevételek, a népesség egészsége és – ami nagyon fontos – a betegellátás maximalizálása érdekében.
A gyakorló orvosok teljesítményének értékelése
A mennyiségi ellátástól az értékalapú ellátás felé történő szeizmikus elmozdulással párhuzamosan az egészségügyi analitika bevezetése új módszereket kínál az egészségügyi szakemberek teljesítményének és hatékonyságának értékelésére az ellátás helyszínén. A folyamatos teljesítményértékeléssel, valamint a betegek jóllétével kapcsolatos egészségügyi adatokkal együtt az adatelemzés felhasználható arra, hogy folyamatos visszajelzést adjon az egészségügyi szakemberekről.
Az egészségügyi analitika egyre jobb megértése és alkalmazása pozitív változásokat ígér a betegélmény és az ellátás minőségében. A McKesson Ongoing Professional Practice Evaluation például folyamatosan értékeli az egészségügyi szakemberek teljesítményét a közvetlen megfigyelésből, panaszokból, gyakorlati mintákból, betegeredményekből és erőforrás-felhasználásból származó adatok összesítésével. Az adatokat különböző teljesítménymérésekkel, például a szakmaisággal, a betegellátással és az interperszonális kommunikációs készségekkel együtt hasonlítják össze.
A betegellátás helyszínén az adatelemzés segítségével folyamatosan, valós időben értékelhetők az orvosok, hogy nyomon lehessen követni és javítani lehessen a gyakorló orvosok hatékony gyakorlatát és javítani lehessen a betegellátást.
Páciensköltség
A teljesítmény- és értékalapú fizetési kezdeményezések ösztönzik a teljesítmény javítását az egészségügyben. A költségek elszámolása ezért a teljesítmény méréséhez és a legjobb gyakorlatok értékeléséhez kapcsolódik.
Ez azt jelenti, hogy ahelyett, hogy a költségtérítésre eseti alapon összpontosítanának, az általános eredmények határozzák meg a fizetést. Az egészségügyi ellátás folyamatos elemzése segíthet a nagy minták azonosításában, amelyek a népesség egészségének jobb megértéséhez vezetnek. Az orvosok számára elérhető, összekapcsolt elektronikus egészségügyi nyilvántartások rendszere segít részletes információkkal szolgálni, amelyek a szükségtelen ellátások csökkentésével hozzájárulhatnak a költségek csökkentéséhez. Emellett a populációs eredmények tendenciáinak azonosításával az előíró analitika megbecsülheti az egyes betegek költségeit; ezáltal az egészségügyi rendszer jobban el tudja osztani a személyzetet és az erőforrásokat a pazarlás csökkentése és a hatékonyság maximalizálása érdekében.
A betegköltségek, valamint a program teljes költségének megértéséhez az is hozzátartozik, hogy figyelembe kell venni, mi történik a betegekkel az ellátáson kívül és belül is. Az adatok elemzésével megérthetjük, hogy a II. típusú cukorbetegség milyen költségekkel jár az egészségügy számára. Mivel a diabétesz megelőzhető diétás és mozgásprogramokkal, a lakosság nagy kockázatú egyedei egészségügyi tanácsadásának kifizetése nagymértékben csökkentheti az ágazat összköltségeit.
Kockázat előrejelzése
Az egészségügyi ágazat egyik legnagyobb költségei közé tartozik a krónikus betegségek kezelése. Lakossági szinten a prediktív analitika nagymértékben segíthet a költségek csökkentésében azáltal, hogy megjósolja, mely betegeknél áll fenn nagyobb betegségkockázat, és korai beavatkozást szervez, még a problémák kialakulása előtt. Ehhez olyan adatokat kell összesíteni, amelyek számos tényezőhöz kapcsolódnak. Ezek közé tartozik a kórtörténet, a demográfiai vagy társadalmi-gazdasági profil és a társbetegségek.
A kórtörténet általában az életkort, a vérnyomást, a vércukorszintet, a krónikus betegségek családi előzményeit és a koleszterinszintet tartalmazza.
Az egészségügyi eredményeket befolyásoló tényezők nagy része a hagyományos egészségügyi ellátás hatáskörén kívül eső tényezőkhöz kapcsolódik. Ezek a tényezők közé tartoznak a betegek egészségügyi szokásai és viselkedése, a társadalmi-gazdasági tényezők, mint a foglalkoztatás és az oktatás, valamint a fizikai környezet. Az eredmények javítása érdekében a közegészségügyi rendszernek ki kell terjesztenie határait, hogy figyelembe vegye ezeket a “külső” tényezőket. Az adatelemzésben ezek a mérőszámok modellezhetők a krónikus betegségek kockázatának előrejelzésére.
Az analitikának végül a kockázatot úgy kell modelleznie, hogy figyelembe veszi a beteg esetlegesen fennálló többféle egészségügyi állapotát. Az adatok mindezen formáinak összesítésével és elemzésével az egészségügy hatékonyabban tudja elosztani az erőforrásokat, lehetővé téve a magas kockázatú populációk korai, agresszív beavatkozását és a hosszú távú rendszerszintű költségek megelőzését.
Tudjon meg többet
A chicagói Illinois Egyetem az ország leginnovatívabb és legátfogóbb egészségügyi informatikai és egészségügyi információkezelési programjait kínálja. Felsőfokú diplomát és tanúsítványt adó programjaink felkészíthetik Önt arra, hogy azonnali hatást gyakoroljon szervezetén belül, és létfontosságú szerepet játsszon az egészségügyi ágazat egészének fejlődésében.
Források
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: A veszélyeztetett betegek azonosítása fejlett analitika segítségével”