最先端のデータ分析は、適切に使用すれば、ヘルスケアシステムにおける患者ケアを改善することが可能です。 医療がアウトカムおよび価値に基づく支払いイニシアティブへと変化する中、利用可能なデータを分析してどの診療が最も効果的かを発見することは、コスト削減に役立ち、医療機関が提供する集団の健康を改善します。
「データ分析」とは、大量の集約データを取り出して分析し、そこに含まれる重要な洞察と情報を引き出すための実践を指します。 このプロセスは、隠された情報を探すために大量のデータを調査するのに役立つ新しいソフトウェアやテクノロジーによってますます支援されています。
データへの依存度が高まっているヘルスケア システムのコンテキストでは、データ分析は、リソースのシステム的浪費に関する洞察を導き出し、個々の開業医のパフォーマンスを追跡し、さらには集団の健康を追跡して慢性疾患のリスクを持つ人々を特定することが可能です。 この情報により、医療システムは、収益、集団の健康、そして非常に重要な患者ケアを最大化するために、リソースをより効率的に割り当てることができます。
Evaluating Practitioner Performance
量的ケアから価値に基づくケアへの激変とともに、医療分析の導入は、医療従事者のパフォーマンスと効果を提供時点で評価する新しい方法を提供します。 継続的なパフォーマンス評価と、患者のウェルネスに関連する健康データにより、データ分析を活用して、医療従事者に継続的なフィードバックを提供できます。
医療分析がより理解され実施され続けるにつれ、患者の体験とケアの質におけるポジティブな変化が約束されます。 たとえば、McKesson Ongoing Professional Practice Evaluationは、直接観察、苦情、診療パターン、患者の転帰、リソースの使用などのデータを集約して、医療従事者のパフォーマンスを継続的に評価します。 そのデータは、専門性、患者ケア、対人コミュニケーション スキルなどのさまざまなパフォーマンス測定値と比較されます。
医療提供の現場では、データ分析によって医師をリアルタイムで継続的に評価し、開業医の有効な実践を追跡および改善して、患者ケアを向上させることができます。 したがって、コストの会計は、パフォーマンスの測定およびベスト プラクティスの評価と結びついています。
これは、ケースバイケースで払い戻しに焦点を当てるのではなく、全体的な成果が支払いを決定することを意味します。 継続的な医療分析により、集団の健康状態をより深く理解することにつながる大きなパターンを特定することができます。 医師が利用できる相互接続された電子カルテのシステムは、不必要な治療を減らすことでコスト削減につながる詳細な情報を提供するのに役立ちます。 さらに、集団の転帰の傾向を特定することにより、処方的分析は個々の患者のコストを推定できます。そうすることにより、医療システムは、無駄を減らし効率を最大化するために、人員とリソースをよりよく配分することができます。 データ分析を通じて、私たちはII型糖尿病が医療業界にもたらすコストを理解することができます。 糖尿病は食事と運動のプログラムによって予防可能であるため、集団内の高リスクの個人の健康相談に費用を支払うことで、医療業界の全体的なコストを大幅に削減することができます。 集団レベルでは、予測分析は、どの患者が病気のリスクが高いかを予測し、問題が発生する前に、早期介入を手配することで、コストを大幅に削減することができます。 これには、さまざまな要因に関連するデータを集計することが必要です。 病歴には通常、年齢、血圧、血糖値、慢性疾患の家族歴、コレステロール値などが含まれます。
健康状態に影響を与えるものの大部分は、従来のヘルスケアの範囲外の要因に関連しています。 これらの要因には、患者の健康習慣や行動、雇用や教育などの社会経済的要因、物理的環境などが含まれる。 転帰を改善するためには、公衆衛生システムはその境界を広げ、これらの「外部」要因を考慮する必要があります。 データ分析では、これらの指標をモデル化して、慢性疾患のリスクを予測することができます。
最後に、分析では、患者が持つ可能性のある複数の病状を考慮して、リスクをモデル化する必要があります。 このようなデータのすべての形式を集約し、分析することで、医療業界はより効果的にリソースを配分し、リスクの高い集団に早期に積極的に介入し、長期的なシステムコストを防止することができるようになります。
ソース
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: リアルタイム戦略はいかにしてケアの質と効率を向上させるか」
Change Healthcare, “Reimbursement Manager”
IBM Big Data and Analytics Hub, “The Risk of Chronic Diseases: 先進的なアナリティクスによるリスク患者の特定」
（英文のみ