Cutting-edge data analytics, jeśli jest odpowiednio wykorzystywana, poprawia opiekę nad pacjentem w systemie opieki zdrowotnej. Wraz ze zmianą w opiece zdrowotnej w kierunku inicjatyw dotyczących płatności opartych na wynikach i wartości, analizowanie dostępnych danych w celu odkrycia, które praktyki są najbardziej skuteczne, pomaga obniżyć koszty i poprawia stan zdrowia populacji obsługiwanych przez instytucje opieki zdrowotnej.
„Analityka danych” odnosi się do praktyki podejmowania mas zagregowanych danych i analizowania ich w celu wyciągnięcia ważnych spostrzeżeń i informacji w nich zawartych. Proces ten jest coraz bardziej wspomagany przez nowe oprogramowanie i technologie, które pomagają badać duże ilości danych w poszukiwaniu ukrytych informacji.
W kontekście systemu opieki zdrowotnej, który w coraz większym stopniu opiera się na danych, analiza danych może pomóc w uzyskaniu wglądu w systemowe marnotrawstwo zasobów, może śledzić wyniki poszczególnych lekarzy, a nawet śledzić zdrowie populacji i identyfikować osoby zagrożone chorobami przewlekłymi. Dzięki tym informacjom system opieki zdrowotnej może bardziej efektywnie alokować zasoby w celu maksymalizacji przychodów, zdrowia populacji i – co bardzo ważne – opieki nad pacjentem.
Evaluating Practitioner Performance
Along with the seismic shift away from volume care to value-based care, the implementation of health care analytics provides new methods to evaluate the performance and effectiveness of health care practitioners at the point of delivery. Dzięki bieżącym ocenom wydajności oraz danym zdrowotnym związanym z samopoczuciem pacjentów, analiza danych może być wykorzystywana do zapewnienia bieżącej informacji zwrotnej na temat praktyków opieki zdrowotnej.
Jako że analityka w opiece zdrowotnej jest coraz lepiej rozumiana i wdrażana, zapowiada to pozytywne zmiany w doświadczeniach pacjentów i jakości opieki. Przykładowo, system McKesson Ongoing Professional Practice Evaluation nieustannie ocenia wyniki pracy lekarzy poprzez agregację danych pochodzących z bezpośrednich obserwacji, skarg, schematów praktyki, wyników pacjentów i wykorzystania zasobów. Dane są porównywane obok różnych pomiarów wydajności, takich jak profesjonalizm, opieka nad pacjentem i umiejętności komunikacji interpersonalnej.
W punkcie świadczenia usług, analiza danych może nieustannie oceniać lekarzy w czasie rzeczywistym, aby śledzić i poprawiać skuteczne praktyki lekarzy oraz poprawiać opiekę nad pacjentem.
Koszt pacjenta
Inicjatywy dotyczące płatności opartych na wynikach i wartości zachęcają do poprawy wydajności w opiece zdrowotnej. Rozliczanie kosztów jest zatem powiązane z pomiarem wydajności i wyceną najlepszych praktyk.
Oznacza to, że zamiast koncentrować się na zwrocie kosztów w każdym przypadku z osobna, o płatności decydują ogólne wyniki. Bieżąca analiza opieki zdrowotnej może pomóc w identyfikacji dużych wzorców, które prowadzą do lepszego zrozumienia stanu zdrowia populacji. System wzajemnie połączonych elektronicznych kart zdrowia dostępnych dla lekarzy pomaga w dostarczaniu szczegółowych informacji, które mogą pomóc w obniżeniu kosztów poprzez ograniczenie niepotrzebnej opieki. Ponadto, identyfikując trendy w wynikach populacji, analityka preskryptywna może oszacować koszty poszczególnych pacjentów; dzięki temu system opieki zdrowotnej może lepiej przydzielić personel i zasoby w celu ograniczenia marnotrawstwa i zmaksymalizowania wydajności.
Zrozumienie kosztów pacjenta, jak również całkowitych kosztów programu, obejmuje również rozliczanie tego, co dzieje się z pacjentami poza, jak również wewnątrz, opieki. Dzięki analizie danych możemy zrozumieć koszty cukrzycy typu II ponoszone przez służbę zdrowia. Ponieważ cukrzycy można zapobiec poprzez programy diety i ćwiczeń, płacenie za poradnictwo zdrowotne osób z grupy wysokiego ryzyka w populacji może znacznie zmniejszyć ogólne koszty branży.
Przewidywanie ryzyka
Jeden z największych kosztów dla branży opieki zdrowotnej obejmuje leczenie chorób przewlekłych. Na poziomie całej populacji, analityka predykcyjna może pomóc znacznie obniżyć koszty poprzez przewidywanie, którzy pacjenci są w grupie podwyższonego ryzyka zachorowania i zorganizować wczesną interwencję, zanim rozwiną się problemy. Wymaga to agregacji danych, które są związane z różnymi czynnikami. Obejmują one historię medyczną, profil demograficzny lub społeczno-ekonomiczny oraz choroby współistniejące.
Historia medyczna zazwyczaj obejmuje wiek, ciśnienie krwi, poziom glukozy we krwi, historię chorób przewlekłych w rodzinie oraz poziom cholesterolu.
Duży procent tego, co wpływa na wyniki zdrowotne, jest związany z czynnikami pozostającymi poza zakresem tradycyjnej opieki zdrowotnej. Czynniki te obejmują nawyki i zachowania zdrowotne pacjentów, czynniki społeczno-ekonomiczne, takie jak zatrudnienie i wykształcenie, oraz środowisko fizyczne. W celu poprawy wyników, system zdrowia publicznego musi rozszerzyć swoje granice, aby uwzględnić te „zewnętrzne” czynniki. W analizie danych, te metryki mogą być modelowane w celu przewidywania ryzyka choroby przewlekłej.
Wreszcie, analiza musi modelować ryzyko poprzez uwzględnienie wielu warunków medycznych, które pacjent może mieć. W agregacji i analizie wszystkich tych form danych, branża opieki zdrowotnej może bardziej efektywnie alokować zasoby, umożliwiając agresywną interwencję w populacjach wysokiego ryzyka na wczesnym etapie i zapobieganie długoterminowym kosztom systemowym.
Dowiedz się więcej
Uniwersytet Illinois w Chicago dostarcza jedne z najbardziej innowacyjnych i kompleksowych programów informatyki zdrowotnej i zarządzania informacjami zdrowotnymi w kraju. Nasze zaawansowane programy dyplomowe i certyfikaty mogą przygotować Cię do natychmiastowego wpływu w organizacji i odgrywać istotną rolę w ewolucji branży opieki zdrowotnej jako całości.
Źródła
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: Identyfikacja pacjentów zagrożonych poprzez zaawansowaną analitykę”
.