Cutting-edge data analytics, se usado corretamente, melhora o atendimento ao paciente no sistema de saúde. Com a mudança no cuidado com a saúde para iniciativas de pagamento baseadas em resultados e valores, analisar os dados disponíveis para descobrir quais práticas são mais eficazes ajuda a cortar custos e melhora a saúde das populações atendidas pelas instituições de saúde.
“Análise de dados” refere-se à prática de tomar massas de dados agregados e analisá-los a fim de extrair importantes insights e informações contidas nos mesmos. Esse processo é cada vez mais auxiliado por novos softwares e tecnologias que ajudam a examinar grandes volumes de dados para informações ocultas.
No contexto do sistema de saúde, que é cada vez mais dependente de dados, a análise de dados pode ajudar a obter insights sobre o desperdício sistêmico de recursos, pode rastrear o desempenho de cada profissional e pode até mesmo rastrear a saúde das populações e identificar pessoas em risco de doenças crônicas. Com essas informações, o sistema de saúde pode alocar recursos de forma mais eficiente a fim de maximizar a receita, a saúde da população e – muito importante – o atendimento ao paciente.
Avaliação do desempenho do profissional de saúde
Embora a mudança sísmica do atendimento em volume para o atendimento baseado em valor, a implementação da análise de saúde fornece novos métodos para avaliar o desempenho e a eficácia dos profissionais de saúde no ponto de entrega. Com avaliações de desempenho contínuas, juntamente com dados de saúde relacionados ao bem-estar do paciente, a análise de dados pode ser utilizada para fornecer feedback contínuo sobre os profissionais de saúde.
As análises de saúde continuam a ser melhor compreendidas e implementadas, isso promete mudanças positivas na experiência do paciente e na qualidade do atendimento. A McKesson Ongoing Professional Practice Evaluation, por exemplo, avalia continuamente o desempenho dos profissionais de saúde, agregando dados de observação direta, reclamações, padrões de prática, resultados dos pacientes e uso de recursos. Os dados são comparados com várias medidas de desempenho, tais como profissionalismo, atendimento ao paciente e habilidades de comunicação interpessoal.
No ponto de entrega, a análise de dados pode avaliar continuamente os médicos em tempo real, a fim de acompanhar e melhorar as práticas eficazes dos médicos e melhorar o atendimento ao paciente.
Custo do paciente
Iniciativas de pagamento baseadas em resultados e valores incentivam a melhoria do desempenho no atendimento à saúde. A contabilização dos custos está, portanto, ligada à mensuração do desempenho e à valorização das melhores práticas.
Isso significa que, em vez de focar no reembolso caso a caso, os resultados gerais determinam o pagamento. A análise contínua da assistência à saúde pode ajudar a identificar grandes padrões que levam a uma maior compreensão da saúde da população. Um sistema de registros eletrônicos de saúde interconectados e disponíveis para os médicos ajuda a fornecer informações detalhadas que podem ajudar a reduzir custos, reduzindo os cuidados desnecessários. Além disso, ao identificar tendências nos resultados da população, a análise prescritiva pode estimar os custos individuais dos pacientes; ao fazer isso, o sistema de saúde pode alocar melhor o pessoal e os recursos para reduzir o desperdício e maximizar a eficiência.
A compreensão dos custos dos pacientes, bem como dos custos totais do programa, também envolve a contabilização do que acontece com os pacientes fora, bem como dentro, do atendimento. Através da análise de dados podemos compreender o custo da diabetes tipo II para a indústria de cuidados de saúde. Como o diabetes é prevenível através de programas de dieta e exercícios, pagar pelo aconselhamento de saúde de indivíduos de alto risco na população pode reduzir muito os custos totais para a indústria.
Previsão de risco
Um dos maiores custos para a indústria da saúde envolve o tratamento de doenças crônicas. Em nível populacional, a análise preditiva pode ajudar muito a reduzir custos, prevendo quais pacientes correm maior risco de contrair doenças e organizando uma intervenção precoce, antes que os problemas se desenvolvam. Isso envolve agregar dados que estão relacionados a uma variedade de fatores. Estes incluem história médica, perfil demográfico ou socioeconômico e comorbidades.
A história médica geralmente inclui idade, pressão arterial, glicemia, história familiar de condições crônicas e níveis de colesterol.
Uma grande porcentagem do que afeta os resultados de saúde está associada a fatores fora do âmbito dos cuidados de saúde tradicionais. Esses fatores incluem hábitos e comportamentos de saúde do paciente, fatores socioeconômicos como emprego e educação, e ambiente físico. A fim de melhorar os resultados, o sistema de saúde pública deve expandir seus limites para responder por esses fatores ‘externos’. Na análise de dados, essas métricas podem ser modeladas para prever o risco de doença crônica.
Finalmente, a análise deve modelar o risco levando em conta as múltiplas condições médicas que um paciente pode ter. Ao agregar e analisar todas essas formas de dados, a indústria da saúde pode alocar recursos de forma mais eficaz, permitindo-lhe intervir agressivamente em populações de alto risco precocemente e prevenir custos sistêmicos de longo prazo.
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Fontes
Alterar cuidados de saúde, “Dados de saúde & Soluções analíticas”
Catalisador de saúde, “Análise de cuidados de saúde”
Resultados de TI de saúde, “O poder da análise em tempo real no ponto de atendimento”
Notícias de TI de saúde, “Lacuna de dados-analítica”: 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” (O risco das doenças crônicas): Identificação de Pacientes em Risco através de Análises Avançadas”