L’analisi dei dati all’avanguardia, se usata correttamente, migliora la cura del paziente nel sistema sanitario. Con il cambiamento dell’assistenza sanitaria verso iniziative di pagamento basate sui risultati e sul valore, analizzare i dati disponibili per scoprire quali pratiche sono più efficaci aiuta a tagliare i costi e migliora la salute delle popolazioni servite dalle istituzioni sanitarie.
“Data analytics” si riferisce alla pratica di prendere masse di dati aggregati e analizzarli per trarre importanti intuizioni e informazioni in essi contenute. Questo processo è sempre più aiutato da nuovi software e tecnologie che aiutano a esaminare grandi volumi di dati alla ricerca di informazioni nascoste.
Nel contesto del sistema sanitario, che è sempre più dipendente dai dati, la data analytics può aiutare a ricavare intuizioni sugli sprechi sistemici di risorse, può tracciare le prestazioni dei singoli operatori e può anche tracciare la salute delle popolazioni e identificare le persone a rischio di malattie croniche. Con queste informazioni, il sistema sanitario può allocare in modo più efficiente le risorse al fine di massimizzare le entrate, la salute della popolazione e – cosa molto importante – la cura del paziente.
Valutazione delle prestazioni degli operatori
Insieme al cambiamento sismico dalla cura dei volumi alla cura basata sul valore, l’implementazione dell’analisi sanitaria fornisce nuovi metodi per valutare le prestazioni e l’efficacia degli operatori sanitari al punto di consegna. Con le valutazioni delle prestazioni in corso, insieme ai dati sanitari relativi al benessere del paziente, l’analisi dei dati può essere utilizzata per fornire un feedback continuo sugli operatori sanitari.
Come l’analisi dell’assistenza sanitaria continua ad essere meglio compresa e implementata, questo promette cambiamenti positivi nell’esperienza del paziente e nella qualità delle cure. Il McKesson Ongoing Professional Practice Evaluation, per esempio, valuta continuamente le prestazioni degli operatori sanitari aggregando i dati dall’osservazione diretta, i reclami, i modelli di pratica, i risultati dei pazienti e l’uso delle risorse. I dati vengono confrontati con varie misure di performance come la professionalità, la cura del paziente e le capacità di comunicazione interpersonale.
Al punto di consegna, l’analisi dei dati può valutare continuamente i medici in tempo reale, al fine di tracciare e migliorare le pratiche efficaci degli operatori e migliorare la cura del paziente.
Costo del paziente
Le iniziative di pagamento basate sui risultati e sul valore incentivano il miglioramento delle prestazioni nell’assistenza sanitaria. La contabilizzazione dei costi è quindi legata alla misurazione delle prestazioni e alla valutazione delle migliori pratiche.
Questo significa che, invece di concentrarsi sul rimborso caso per caso, i risultati complessivi determinano il pagamento. L’analisi continua dell’assistenza sanitaria può aiutare a identificare grandi modelli che portano a una maggiore comprensione della salute della popolazione. Un sistema di cartelle cliniche elettroniche interconnesse a disposizione dei medici aiuta a fornire informazioni dettagliate che possono aiutare a tagliare i costi riducendo le cure inutili. Inoltre, identificando le tendenze nei risultati della popolazione, l’analitica prescrittiva può stimare i costi dei singoli pazienti; così facendo, il sistema sanitario può allocare meglio il personale e le risorse al fine di ridurre gli sprechi e massimizzare l’efficienza.
La comprensione dei costi dei pazienti, così come i costi totali del programma, comporta anche la contabilizzazione di ciò che accade ai pazienti fuori, così come dentro, la cura. Attraverso l’analisi dei dati possiamo capire il costo del diabete di tipo II per il settore sanitario. Poiché il diabete è prevenibile attraverso programmi di dieta ed esercizio fisico, pagare per la consulenza sanitaria di individui ad alto rischio nella popolazione può ridurre notevolmente i costi complessivi per l’industria.
Previsione del rischio
Uno dei maggiori costi per l’industria sanitaria coinvolge il trattamento delle malattie croniche. A livello di popolazione, l’analitica predittiva può aiutare a tagliare notevolmente i costi prevedendo quali pazienti sono a più alto rischio di malattia e organizzare un intervento precoce, prima che i problemi si sviluppino. Questo comporta l’aggregazione di dati che sono legati a una varietà di fattori. Questi includono la storia medica, il profilo demografico o socio-economico e le comorbilità.
La storia medica di solito include l’età, la pressione sanguigna, la glicemia, la storia familiare di condizioni croniche e i livelli di colesterolo.
Una grande percentuale di ciò che influenza i risultati di salute è associata a fattori fuori dalla sfera di competenza dell’assistenza sanitaria tradizionale. Questi fattori includono le abitudini e i comportamenti di salute del paziente, i fattori socio-economici come l’occupazione e l’istruzione e l’ambiente fisico. Per migliorare i risultati, il sistema sanitario pubblico deve espandere i suoi confini per tenere conto di questi fattori “esterni”. Nell’analisi dei dati, queste metriche possono essere modellate per prevedere il rischio di malattie croniche.
Infine, l’analisi deve modellare il rischio tenendo conto delle molteplici condizioni mediche che un paziente potrebbe avere. Aggregando e analizzando tutte queste forme di dati, il settore sanitario può allocare più efficacemente le risorse, consentendo di intervenire aggressivamente nelle popolazioni ad alto rischio all’inizio e prevenire i costi sistemici a lungo termine.
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Fonti
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: Come le strategie in tempo reale possono migliorare la qualità e l’efficienza delle cure”
Change Healthcare, “Reimbursement Manager”
IBM Big Data and Analytics Hub, “Il rischio delle malattie croniche: Identificare i pazienti a rischio attraverso analisi avanzate”
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