كيف تعمل تحليلات البيانات في مجال الرعاية الصحية على تقليل التكاليف

لقد غيرت تحليلات البيانات الضخمة كيفية إدارتنا للبيانات وتحليلها والاستفادة منها عبر الصناعات. تعتبر الرعاية الصحية من أبرز القطاعات التي تُحدث فيها تحليلات البيانات تغييرات كبيرة.

عند تنفيذها بشكل صحيح ، يمكن أن تقلل تحليلات البيانات في الرعاية الصحية من تكاليف العلاج ، وتقدم نظرة شاملة للمرضى والظروف التي تؤثر عليهم أو التي لديها القدرة على التأثير عليهم ، وتحسين نوعية الحياة بشكل عام.

تجمع تحليلات بيانات الرعاية الصحية بين البيانات التاريخية والحقيقية للتنبؤ بالاتجاهات ، وكشف الرؤى القابلة للتنفيذ ، وتحقيق التقدم الطبي ، ودفع النمو على المدى الطويل.

وفقًا لتقرير صادر عن Allied Market Research ، من المتوقع أن يصل حجم سوق تحليلات الرعاية الصحية العالمية إلى 96.90 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030 من 23.51 مليار دولار أمريكي في عام 2020 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 15.3٪. أدت العوامل المختلفة مثل الحاجة إلى أتمتة المختبرات وكفاءتها وانتشار الأمراض المزمنة المتزايد إلى زيادة في اعتماد البيانات الضخمة في صناعة الرعاية الصحية.

بصرف النظر عن العوامل المذكورة أعلاه ، تتجه مؤسسات الرعاية الصحية الآن إلى تحليلات البيانات الضخمة لتقليل الإنفاق المفرط على سوء إدارة المخزون ، ورعاية المرضى ، ونشر الموظفين.

في هذه المقالة ، سنركز بشكل رئيسي على الطرق التي تساعد بها تحليلات البيانات المؤسسات الطبية والمهنيين في رعاية المرضى وتقليل التكاليف.

ولكن قبل المضي قدمًا ، دعنا نتعمق في الأنواع الرئيسية لتحليلات الرعاية الصحية وكيف يمكنها إحداث تغيير في صناعة الرعاية الصحية.

ما هي أنواع تحليلات البيانات في الرعاية الصحية؟

هناك أربعة أنواع من تحليلات الرعاية الصحية التي يمكن تطبيقها بناءً على أهداف واحتياجات المتخصصين في الرعاية الصحية والمؤسسات. كل نوع مهم لتحقيق أقصى استفادة من بيانات الرعاية الصحية ، اعتمادًا على الموقف.

التحليلات الوصفية: توفر التحليلات الوصفية عرضًا تاريخيًا للبيانات التي تسمح لمقدمي الرعاية الصحية والإدارة بتحديد ما إذا كانت الممارسات الحالية فعالة وتقديم التوصيات ، إذا لزم الأمر.

التحليلات التنبؤية : تستخدم التحليلات التنبؤية النمذجة والتنبؤ لتحديد ما يمكن أن يحدث بعد ذلك. يساعد مقدمي الرعاية الصحية على حساب درجات المخاطر لكل مريض وتحديد المرضى الذين قد يحتاجون إلى مزيد من الاهتمام. ومع ذلك ، لا تشير التحليلات التنبؤية إلى منع الأحداث السلبية مثل الاستشفاء.

التحليلات التشخيصية: تساعد التحليلات التشخيصية في فهم سبب حدوث شيء ما بحيث يمكن اتخاذ الإجراءات لمعالجة المشكلة. إنه مفيد في معرفة الأحداث والعوامل التي أدت إلى نتيجة محددة. تمامًا مثل التحليلات الوصفية ، تتضمن التحليلات التشخيصية أيضًا تحقيقًا في البيانات التاريخية.

التحليلات الوصفية: يسمح لنا هذا النوع من التحليلات بفهم الإجراءات اللازمة لتغيير التنبؤ. يستخدم خوارزميات متقدمة للمساعدة في تحديد تأثيرات إجراءات محددة وتقديم حلول من خلال تطبيق البيانات التاريخية للحصول على نتيجة محددة. إنه النوع الأكثر فائدة وقوة من التحليلات ، ويقدم توصيات إرشادية لمتخصصي الرعاية الصحية.

أفضل الطرق لتقليل التكاليف في مجال الرعاية الصحية باستخدام تحليلات البيانات

يمكن أن يؤدي تطبيق تحليلات البيانات والتصور بالطريقة الصحيحة إلى زيادة وصول المرضى إلى الخدمات ، مما يؤدي إلى انخفاض التكاليف وزيادة الإيرادات وتحسين رضا المرضى. في هذا القسم ، سوف نتعمق في طرق مختلفة لتقليل التكاليف في قطاع الرعاية الصحية باستخدام أدوات وحلول تحليل البيانات.

السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs): تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لتحليلات البيانات في الرعاية الصحية في رقمنة السجلات الطبية التي يمكن أن تؤدي إلى تحقيق وفورات كبيرة. تولد السجلات الصحية الإلكترونية الكثير من البيانات من الكم الهائل من المعلومات السريرية التي تحتويها. تشتمل البيانات التي تم جمعها في السجلات الصحية الإلكترونية على معلومات إدارية وتشخيصية عن المريض يتم تحديثها في الوقت الفعلي لكل لقاء. على وجه الخصوص ، يوفر السجل الصحي الإلكتروني معلومات عن الإجراءات والتركيبة السكانية ومدة الإقامة والرسوم. بالإضافة إلى ذلك ، تعمل السجلات الصحية الإلكترونية على تحسين جودة الرعاية حيث يمكنها إطلاق تحذيرات وتذكيرات للتشخيص.

كما أنها تعزز الأداء من خلال تبسيط المهام الروتينية وتقليل الأخطاء وتسريع الوصول / إدخال البيانات ، وبالتالي خفض تكاليف الرعاية الصحية بشكل كبير.

قامت Kaiser Permanente ، وهي شركة رعاية صحية رائدة في الولايات المتحدة ، بتطبيق نظام متكامل يشارك البيانات عبر جميع منشآتها ويسهل استخدام السجلات الصحية الإلكترونية. أدى هذا إلى تحسين النتائج في أمراض القلب والأوعية الدموية مع توفير مليار دولار لشركة الرعاية الصحية من تقليل الزيارات المكتبية والاختبارات المعملية.

وبالتالي ، فهذا يعني أن نظامًا مشتركًا لسجلات المرضى الرقمية يمكن أن يوفر للمستشفيات ومراكز الرعاية الصحية مبالغ كبيرة من المال.

[اقرأ أيضًا: دليل تحسين السجلات الصحية الإلكترونية لجعل عروض الرعاية الصحية الخاصة بك فعالة ]

توقعات مطالب غرفة العمليات: غرف العمليات مكلفة في البناء والتشغيل والموظفين. لذلك ، من مصلحة كل مستشفى تحسين استخدام غرفة العمليات دون المساس بصحة المرضى. لتحقيق هذا الهدف ، يستخدم عدد من مقدمي الرعاية الصحية والمسؤولين تحليلات البيانات لفهم العلاقات بين متغيرات غرفة العمليات العديدة التي تميل إلى تدمير الجدولة الفعالة. تتضمن هذه المتغيرات توافر الجراح ، وساعات العمل ، ووظائف المعدات وتوافرها.

مع وجود العديد من العوامل التي يجب وضعها في الاعتبار ، فإن وضع جدول جراحي ليس بالأمر السهل. لحسن الحظ ، يمكن أن تساعد تحليلات البيانات في تبسيط إدارة غرفة العمليات. المستشفيات الآن غارقة في بيانات الموظفين والمرضى والمرافق. لذلك ، فإن أفضل طريقة هي استخراج البيانات الصحيحة ، ودراسة أنماط استخدام غرفة العمليات ، واستخدام النمذجة التنبؤية لمطابقة الموارد البشرية والدعم الأنسب بغرف العمليات المناسبة.

على سبيل المثال ، تحولت مستشفيات مثل UCHealth في كولورادو إلى تطبيقات الأجهزة المحمولة التي تستخدم الحوسبة السحابية والتحليلات التنبؤية لتحسين استخدام غرفة العمليات والقضاء على تعارضات الجدول الزمني. منذ التحول ، شهدت UCHealth زيادة بنسبة 4 ٪ أو 15 مليون دولار في الإيرادات من العمليات الجراحية سنويًا.

يحسن التوظيف: في العديد من مرافق الرعاية الصحية ، يتم إجراء الجدولة أثناء التنقل دون مراعاة العوامل الأخرى ، والتي يمكن أن تؤدي في بعض الأحيان إلى نقص في الموظفين مما سيؤثر في النهاية على رعاية المرضى.

يعد التوظيف الدقيق أمرًا مهمًا للغاية لأن نصف ميزانية المستشفى يتم إنفاقها على تكاليف العمالة. تساعد تحليلات البيانات الآن الإدارة والمديرين على التعامل بشكل أفضل مع تحديات التوظيف قبل 30 يومًا على الأقل مسبقًا. تستخدم تحليلات البيانات للمشاريع المؤسسية الذكاء للتنبؤ بأعداد الموظفين التاريخية وتحليلها ، واتجاهات الطقس المحلية ، والإصابات الموسمية ، والعطلات ، وغير ذلك ، المتاحة لكل مؤسسة. هذا يؤدي إلى انخفاض تكاليف العمالة وإدارة التحول بكفاءة وفعالية من حيث التكلفة.

يمنع إعادة الإدخال إلى المستشفى لمدة 30 يومًا: تنتشر عمليات إعادة الإدخال غير الضرورية في نظام الرعاية الصحية بالولايات المتحدة. كما أنها تضع عبئًا غير ضروري من التكلفة على المستشفيات التي لديها القليل من الموارد لتجنيبها. يعد تقليل عمليات إعادة القبول بخفض التكاليف للمستشفيات. يمكن استخدام أدوات تحليل البيانات لتحديد المرضى الذين يعانون من أعراض وأمراض معينة تؤدي إلى إعادة قبولهم. يساعد هذا مقدمي الرعاية الصحية على اتخاذ تدابير إضافية لمنع المريض من العودة في غضون 30 يومًا.

يمكن أيضًا استخدام أدوات التحليلات لتطوير خريطة حرارة لكل مريض بقي خارج المستشفى خلال فترة الثلاثين يومًا الماضية. يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية إلقاء نظرة على العروض المرئية سهلة الفهم للبيانات لتحديد المكان الذي يكون فيه المريض أكثر عرضة للخطر في هذه النافذة التي تبلغ مدتها 30 يومًا. هذه المعلومات تساعدهم على التخطيط لمزيد من الإجراءات.

على سبيل المثال ، طور علماء البيانات في مركز لانجون الطبي بجامعة نيويورك خوارزمية تحليلات تنبؤية تعتمد على مجموعة واسعة من العوامل السريرية. يساعد في تحديد المرضى الذين من المحتمل أن يقضوا أقل من ليلتين في المستشفى. تساعد الأداة أيضًا الأطباء في معرفة وقت وضع المريض تحت الملاحظة.

حجب مواعيد عدم الحضور: عندما لا يصل المرضى في مواعيد مجدولة ، فإن الفجوات غير المتوقعة في التقويمات اليومية للممارس يمكن أن يكون لها تداعيات مالية وتؤدي إلى إفساد سير العمل. يمكن أن يؤدي استخدام تحليلات البيانات لتحديد المرضى الذين من المحتمل أن يتخطوا المواعيد دون إشعار مسبق إلى تقليل خسارة الإيرادات بشكل كبير ، والسماح للمهنيين الطبيين بتقديم فترات زمنية مجانية للمرضى الآخرين ، وتعزيز تجربة العملاء . وجدت دراسة أجرتها جامعة ديوك أن تحليلات البيانات يمكن أن تسجل 4800 مريض عدم حضور سنويًا للحصول على دقة أعلى.

يمكن أيضًا استخدام أدوات تحليل البيانات للتنبؤ بموعد ظهور المرضى في مرافق مثل مراكز الرعاية العاجلة أو أقسام الطوارئ ، التي ليس لها جداول زمنية محددة. وهذا بدوره يمكن أن يساعد في تحسين مستويات التوظيف وتقليل أوقات الانتظار.

يعزز إدارة تكلفة سلسلة التوريد: كما هو الحال بالنسبة لجميع الشركات ، تعتمد المستشفيات على سلسلة التوريد لعمليات فعالة. إذا تعرضت السلسلة للانفصال ، فإن رعاية المرضى وعلاجهم تتأثر ، وتخسر ​​المستشفيات إيراداتها.

تحافظ الأدوات التحليلية على الكفاءة وتتبع مقاييس سلسلة التوريد ، مما يؤدي إلى تحقيق وفورات في التكاليف تصل إلى 10 ملايين دولار سنويًا. تساعد هذه الأدوات أيضًا في أتمتة الطلبات وأوامر الشراء والفواتير والعمليات الأخرى لتقليل أخطاء التوثيق.

يمنع الاحتيال ويعزز الأمن: المستشفيات ليست غريبة عن انتهاكات البيانات ومطالبات الاحتيال. في يونيو 2020 ، شهدت وزارة الصحة والخدمات الإنسانية في الولايات المتحدة زيادة في خروقات البيانات حيث استغل المجرمون الإلكترونيون الانحرافات عن جائحة كوفيد -19. هذه الجرائم الإلكترونية باهظة الثمن بالنسبة للمستشفيات ، مما يؤدي إلى خسارة في الإيرادات بمتوسط ​​ما يقرب من 3 ملايين دولار. لمكافحة انتهاكات البيانات ، تستخدم المستشفيات تحليلات البيانات لتحديد تغييرات النمط في حركة مرور الشبكة والسلوكيات الأخرى المشبوهة عبر الإنترنت.

يمكن أن تسمح تحليلات البيانات أيضًا للمؤسسات بتتبع المدفوعات غير الصحيحة أو الاحتيالية. تعمل التحليلات على تبسيط عملية المطالبات للحصول على عمليات سداد أكثر ملاءمة وتتبع المدفوعات غير الصحيحة.

[اقرأ أيضًا: كيفية ضمان الأمن السيبراني في عصر إنترنت الأشياء ]

يقلل من الأخطاء الطبية: تؤثر الأخطاء الطبية الناتجة عن حالات الفشل الجراحية والتشخيصية والأدوية وغيرها على ما يقرب من 400000 مريض سنويًا وتكلف المستشفيات مليارات الدولارات من الإيرادات المفقودة. تحدث العديد من الأخطاء بسبب إهمال الموظفين أو عدم كفاية المعلومات. يمكن أن تساعد البيانات الضخمة في تقليل هذه الأخطاء الطبية من خلال تحليل السجلات الطبية للمريض مع جميع العلاجات الموصوفة ووضع علامة على أي شيء يبدو في غير محله.

الآن وقد رأينا كيف يتم استخدام تحليلات البيانات في الرعاية الصحية لتقليل التكاليف وفوائد تحليلات البيانات في الرعاية الصحية ، دعونا نرى كيف يبدو مستقبل تحليلات البيانات في صناعة الرعاية الصحية.

مستقبل تحليلات البيانات في مجال الرعاية الصحية

تلعب تحليلات البيانات بالفعل دورًا كبيرًا في تحويل قطاع الرعاية الصحية من خلال توفير رعاية عالية الجودة وخفض التكاليف الإجمالية لكل من المرضى والمؤسسات الطبية. ومن المقرر أن يكون لها تأثير كبير في السنوات القادمة أيضًا. سيتم استخدام تحليلات البيانات الضخمة في الرعاية الصحية بشكل متزايد للمساعدة في التنبؤ باحتمالية السيناريوهات المستقبلية من أجل اتخاذ قرارات مستنيرة وأفضل.

ستؤدي التطورات التكنولوجية والتنظيمية إلى إتاحة كميات متزايدة من البيانات التي ستكون مناسبة لتطوير ونشر أدوات وأنظمة تحليل البيانات. ستزداد قوة المعالجة في المستقبل ، وستتوفر المزيد من الأدوات التحليلية الجاهزة ، مما سيجعل هذا التطوير أسهل ويمكن تحقيقه تجاريًا.

أيضًا ، في السنوات القادمة ، ستكون هناك زيادة كبيرة في استخدام أدوات تحليل البيانات للتنبؤ بامتثال المرضى وإشراكهم ، وهو أمر مهم بشكل خاص في إدارة الحالات طويلة الأجل بنجاح.

كيف يمكن أن يساعد Appinventiv في تحليلات البيانات

كما رأينا ، فإن تأثير تحليلات البيانات في الرعاية الصحية هائل. تلعب تحليلات البيانات دورًا حيويًا في تقليل نفقات المستشفيات وتحسين الجودة الشاملة للرعاية التي يتلقاها المرضى. هذا هو السبب في حدوث طفرة كبيرة في اعتماد تحليلات البيانات الضخمة في قطاع الرعاية الصحية.

في Appinventiv ، سيساعدك فريق المحترفين الممتاز لدينا على تنفيذ حلول تحليلات البيانات لأعمال الرعاية الصحية الخاصة بك مع الاهتمام بجميع تحديات البيانات الخاصة بك في نفس الوقت. ستؤدي هذه الأدوات إلى زيادة الاحتفاظ بالمستخدمين وتحسين الإنتاجية وتقليل الأخطاء الطبية.

لذلك ، إذا كنت ترغب في تنفيذ حلول تحليلات البيانات في عملك أو معرفة أهمية تحليلات البيانات في الرعاية الصحية ، يمكنك استشارة وتوظيف خبرائنا. سوف نقدم لك أفضل خدمات تحليل البيانات ، مع تغطية جميع احتياجاتك!