Som den används på rätt sätt förbättrar den senaste dataanalysen patientvården inom hälso- och sjukvården. I och med förändringen av hälso- och sjukvården mot resultat- och värdebaserade betalningsinitiativ bidrar analys av tillgängliga data för att upptäcka vilka metoder som är mest effektiva till att sänka kostnaderna och förbättra hälsan hos de befolkningar som betjänas av hälso- och sjukvårdsinrättningar.
”Dataanalys” avser metoden att ta mängder av aggregerade data och analysera dem för att få fram viktiga insikter och information som finns i dem. Denna process underlättas alltmer av ny programvara och teknik som hjälper till att undersöka stora datamängder för att hitta dold information.
I samband med hälso- och sjukvårdssystemet, som är alltmer datarelaterat, kan dataanalys hjälpa till att få insikter om systematiskt slöseri med resurser, spåra enskilda behandlare och till och med spåra hälsan hos befolkningar och identifiera personer som löper risk att drabbas av kroniska sjukdomar. Med denna information kan hälso- och sjukvårdssystemet fördela resurserna mer effektivt för att maximera intäkterna, befolkningens hälsa och – mycket viktigt – patientvården.
Utvärdering av vårdpersonalens prestationer
I samband med det seismiska skiftet från volymmedicinsk vård till värdebaserad vård ger implementeringen av hälso- och sjukvårdsanalyser nya metoder för att utvärdera vårdpersonalens prestationer och effektivitet vid leveranstillfället. Med löpande utvärderingar av prestationer, tillsammans med hälsodata om patientens välbefinnande, kan dataanalys användas för att ge fortlöpande återkoppling till vårdpersonalen.
I takt med att analysen av hälso- och sjukvården fortsätter att bli bättre förstådd och implementerad, lovar detta positiva förändringar i patientens upplevelse och vårdkvalitet. McKesson Ongoing Professional Practice Evaluation, till exempel, utvärderar kontinuerligt vårdpersonalens prestationer genom att samla data från direkta observationer, klagomål, praxismönster, patientresultat och resursanvändning. Uppgifterna jämförs tillsammans med olika prestationsmått som professionalism, patientvård och interpersonell kommunikationsförmåga.
På leveransstället kan dataanalyser fortlöpande utvärdera läkare i realtid för att spåra och förbättra behandlarnas effektiva metoder och förbättra patientvården.
Patientkostnad
Initiativ för resultat- och värdebaserad betalning ger incitament till prestationsförbättring inom hälso- och sjukvården. Redovisning av kostnader är därför knuten till mätning av prestationer och värdering av bästa praxis.
Detta innebär att i stället för att fokusera på ersättning från fall till fall är det de övergripande resultaten som avgör betalningen. Löpande analyser av hälso- och sjukvården kan bidra till att identifiera stora mönster som leder till en större förståelse för befolkningens hälsa. Ett system med sammankopplade elektroniska patientjournaler som är tillgängliga för läkare bidrar till att ge detaljerad information som kan bidra till att sänka kostnaderna genom att minska onödig vård. Genom att identifiera trender i befolkningsresultat kan preskriptiv analys dessutom uppskatta enskilda patientkostnader; på så sätt kan hälso- och sjukvårdssystemet bättre fördela personal och resurser för att minska slöseri och maximera effektiviteten.
Förståelse av patientkostnader, liksom totala programkostnader, innebär också att man måste redovisa vad som händer med patienterna utanför, liksom inom, vården. Genom dataanalys kan vi förstå kostnaderna för diabetes typ II för hälso- och sjukvården. Eftersom diabetes kan förebyggas genom program för kost och motion kan man genom att betala för hälsorådgivning för högriskindivider i befolkningen kraftigt minska de totala kostnaderna för branschen.
Förutsägelse av risk
En av de största kostnaderna för hälso- och sjukvårdsbranschen omfattar behandling av kroniska sjukdomar. På befolkningsnivå kan prediktiv analys bidra till att sänka kostnaderna avsevärt genom att förutsäga vilka patienter som löper större risk att drabbas av sjukdomar och ordna tidiga ingripanden, innan problemen utvecklas. Detta innebär att man aggregerar data som är relaterade till en mängd olika faktorer. Dessa inkluderar medicinsk historia, demografisk eller socioekonomisk profil och komorbiditeter.
Medicinsk historia inkluderar vanligtvis ålder, blodtryck, blodsocker, familjehistoria av kroniska sjukdomar och kolesterolnivåer.
En stor andel av det som påverkar hälsoutfallet är förknippat med faktorer som ligger utanför den traditionella hälso- och sjukvårdens ansvarsområde. Dessa faktorer omfattar patienternas hälsovanor och beteenden, socioekonomiska faktorer som sysselsättning och utbildning samt den fysiska miljön. För att förbättra resultaten måste folkhälsosystemet utvidga sina gränser för att ta hänsyn till dessa ”yttre” faktorer. Inom dataanalysen kan dessa mätvärden modelleras för att förutsäga risken för kronisk sjukdom.
För det sista måste analysen modellera risken genom att ta hänsyn till de många olika medicinska tillstånd som en patient kan ha. Genom att aggregera och analysera alla dessa former av data kan hälso- och sjukvårdsbranschen fördela resurserna mer effektivt, vilket gör det möjligt att aggressivt ingripa i högriskpopulationer i ett tidigt skede och förhindra långsiktiga systemkostnader.
Lär dig mer
Universitetet i Illinois i Chicago levererar några av de mest innovativa och omfattande programmen för hälsoinformatik och hälsoinformationshantering i landet. Våra avancerade examens- och certifikatprogram kan förbereda dig för att göra en omedelbar inverkan inom din organisation och spela en viktig roll i utvecklingen av hälso- och sjukvårdsbranschen som helhet.
Källor
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: Identifiera riskpatienter genom avancerad analys”