Wie Datenanalyse im Gesundheitswesen Kosten senkt

Big-Data-Analysen haben die Art und Weise verändert, wie wir Daten branchenübergreifend verwalten, analysieren und nutzen. Einer der bemerkenswertesten Sektoren, in denen die Datenanalyse erhebliche Veränderungen bewirkt, ist das Gesundheitswesen.

Bei richtiger Implementierung kann Datenanalyse im Gesundheitswesen Behandlungskosten senken, einen umfassenden Einblick in Patienten und Erkrankungen bieten, die sie betreffen oder beeinträchtigen können, und die Lebensqualität im Allgemeinen verbessern.

Die Datenanalyse im Gesundheitswesen kombiniert historische und Echtzeitdaten , um Trends vorherzusagen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, medizinische Fortschritte zu erzielen und langfristiges Wachstum voranzutreiben.

Laut einem Bericht von Allied Market Research wird die globale Marktgröße für Gesundheitsanalysen bis 2030 voraussichtlich 96,90 Milliarden US-Dollar erreichen, gegenüber 23,51 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020, bei einer CAGR von 15,3 %. Verschiedene Faktoren wie der Bedarf an Laborautomatisierung und -effizienz sowie die steigende Prävalenz chronischer Krankheiten haben zu einer sprunghaften Verbreitung von Big Data in der Gesundheitsbranche geführt.

Abgesehen von den oben genannten Faktoren wenden sich Gesundheitsorganisationen jetzt der Big-Data-Analyse zu, um zu hohe Ausgaben für schlechtes Lagermanagement, Patientenversorgung und Personaleinsatz zu reduzieren.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns hauptsächlich darauf, wie die Datenanalyse medizinischen Einrichtungen und Fachleuten hilft, die Patientenversorgung zu unterstützen und Kosten zu senken.

Aber bevor wir fortfahren, lassen Sie uns auf die wichtigsten Arten von Gesundheitsanalysen eingehen und wie sie einen Wandel in der Gesundheitsbranche vorantreiben können.

Welche Arten der Datenanalyse im Gesundheitswesen gibt es?

Es gibt vier Arten von Gesundheitsanalysen, die basierend auf den Zielen und Bedürfnissen von Angehörigen der Gesundheitsberufe und Institutionen angewendet werden können. Jeder Typ ist entscheidend, um je nach Situation das Beste aus Gesundheitsdaten zu machen.

Beschreibende Analyse: Die beschreibende Analyse bietet eine historische Ansicht von Daten, die es Gesundheitsdienstleistern und dem Management ermöglicht, festzustellen, ob die aktuellen Praktiken effizient sind, und bei Bedarf Empfehlungen auszusprechen.

Predictive Analytics: Predictive Analytics verwendet Modellierung und Prognose , um zu bestimmen, was wahrscheinlich als nächstes passieren wird. Es hilft Gesundheitsdienstleistern, Risikowerte für jeden Patienten zu berechnen und festzustellen, welche Patienten möglicherweise zusätzliche Aufmerksamkeit benötigen. Predictive Analytics weist jedoch nicht darauf hin, unerwünschte Ereignisse wie Krankenhausaufenthalte zu verhindern.

Diagnostische Analyse: Die diagnostische Analyse hilft zu verstehen, warum etwas passiert ist, sodass Maßnahmen zur Behebung des Problems ergriffen werden können. Es ist nützlich, um herauszufinden, welche Ereignisse und Faktoren zu einem bestimmten Ergebnis geführt haben. Genau wie die deskriptive Analytik beinhaltet auch die diagnostische Analytik die Untersuchung historischer Daten.

Präskriptive Analysen: Diese Art von Analysen ermöglicht es uns zu verstehen, welche Maßnahmen erforderlich sind, um die Vorhersage zu ändern. Es verwendet fortschrittliche Algorithmen, um die Auswirkungen bestimmter Aktionen zu bestimmen und Lösungen bereitzustellen, indem historische Daten verwendet werden, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Es ist die nützlichste und leistungsfähigste Art der Analyse, die medizinischem Fachpersonal Leitempfehlungen gibt.

Top - Möglichkeiten zur Kostensenkung im Gesundheitswesen mithilfe von Datenanalysen

Die richtige Anwendung von Datenanalyse und -visualisierung kann zu einem besseren Zugang der Patienten zu Dienstleistungen führen, was zu niedrigeren Kosten, mehr Einnahmen und einer verbesserten Patientenzufriedenheit führt. In diesem Abschnitt befassen wir uns mit verschiedenen Möglichkeiten zur Kostensenkung im Gesundheitswesen mithilfe von Datenanalysetools und -lösungen.

Elektronische Patientenakten (EHRs): Einer der größten Vorteile der Datenanalyse im Gesundheitswesen ist die Digitalisierung von Patientenakten, die zu erheblichen Einsparungen führen kann. EPAs generieren viele Daten aus der Fülle klinischer Informationen, die sie enthalten. Die in EHRs gesammelten Daten umfassen administrative und diagnostische Patienteninformationen, die in Echtzeit für jede Begegnung aktualisiert werden. Insbesondere bietet die EHR Informationen zu Verfahren, Demografie, Aufenthaltsdauer und Gebühren. Darüber hinaus verbessern EHRs die Qualität der Pflege, da sie Warnungen und Erinnerungen für Diagnosen auslösen können.

Sie verbessern auch die Leistung, indem sie Routineaufgaben rationalisieren, Fehler reduzieren und den Datenzugriff/die Dateneingabe beschleunigen, wodurch die Kosten im Gesundheitswesen erheblich gesenkt werden.

Kaiser Permanente, ein führendes Gesundheitsunternehmen in den USA, hat ein integriertes System implementiert, das Daten in allen seinen Einrichtungen gemeinsam nutzt und die Verwendung von EPAs vereinfacht. Dies verbesserte die Ergebnisse bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen und sparte dem Gesundheitsunternehmen 1 Milliarde US-Dollar durch weniger Arztbesuche und Labortests.

Das bedeutet, dass Krankenhäuser und Gesundheitszentren durch ein gemeinsames System digitalisierter Patientenakten erhebliche Geldsummen einsparen können.

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Prognostiziert den Bedarf an Operationssälen: Operationssäle sind teuer in Bau, Betrieb und Personal. Daher liegt es im besten Interesse jedes Krankenhauses, die Nutzung des Operationssaals zu optimieren, ohne die Gesundheit der Patienten zu gefährden. Um dieses Ziel zu erreichen, nutzen eine Reihe von Gesundheitsdienstleistern und Administratoren Datenanalysen, um die Beziehungen zwischen den zahlreichen OP-Variablen zu verstehen, die dazu neigen, eine effektive Planung zu ruinieren. Zu diesen Variablen gehören die Verfügbarkeit des Chirurgen, die Betriebsstunden sowie die Funktionalität und Verfügbarkeit der Ausrüstung.

Bei so vielen zu berücksichtigenden Faktoren ist die Erstellung eines Operationsplans nicht einfach. Glücklicherweise kann die Datenanalyse dabei helfen, das OP-Management zu rationalisieren. Krankenhäuser werden heute von Personal-, Patienten- und Einrichtungsdaten überschwemmt. Der beste Weg besteht also darin, die richtigen Daten auszuwerten, Muster der Nutzung von Operationssälen zu untersuchen und Vorhersagemodelle zu verwenden , um die am besten geeigneten Personal- und Supportressourcen mit den richtigen Operationssälen abzugleichen.

Beispielsweise haben Krankenhäuser wie UCHealth in Colorado auf mobile Apps umgestellt , die Cloud-Computing und prädiktive Analysen verwenden, um die Nutzung von Operationssälen zu optimieren und Terminkonflikte zu beseitigen. Seit der Umstellung verzeichnete UCHealth einen Anstieg der Einnahmen aus Operationen um 4 % oder 15 Millionen US-Dollar pro Jahr.

Optimiert die Personalausstattung: In vielen Gesundheitseinrichtungen erfolgt die spontane Planung ohne Berücksichtigung anderer Faktoren, was manchmal zu einem Personalmangel führen kann, der sich letztendlich auf die Patientenversorgung auswirkt.

Eine genaue Personalbesetzung ist äußerst wichtig, da die Hälfte des Budgets eines Krankenhauses für Arbeitskosten ausgegeben wird. Datenanalysen helfen jetzt Verwaltungen und Managern, Personalherausforderungen mindestens 30 Tage im Voraus besser zu bewältigen. Datenanalysen für Unternehmensvorhaben nutzen Informationen, um historische Personalzahlen, lokale Wettertrends, saisonale Infektionen, Feiertage und mehr zu prognostizieren und zu analysieren, die für jede Organisation verfügbar sind. Dies führt zu reduzierten Arbeitskosten und einem effizienten, kostengünstigen Schichtmanagement.

Verhindert 30-tägige Wiedereinweisungen ins Krankenhaus: Unnötige Wiedereinweisungen sind in einem US-Gesundheitssystem weit verbreitet. Sie belasten auch Krankenhäuser, die nur über wenige Ressourcen verfügen, mit unnötigen Kosten. Die Reduzierung der Wiederaufnahmen verspricht niedrigere Kosten für die Krankenhäuser. Datenanalyse-Tools können verwendet werden, um Patienten mit bestimmten Symptomen und Krankheiten zu identifizieren, die zu ihrer Wiederaufnahme führen. Dies hilft Gesundheitsdienstleistern, zusätzliche Maßnahmen zu ergreifen, um zu verhindern, dass der Patient innerhalb des 30-Tage-Fensters zurückkehrt.

Analysetools können auch verwendet werden, um eine Heatmap für jeden Patienten zu erstellen, der in den letzten 30 Tagen nicht im Krankenhaus war. Gesundheitsexperten können sich leicht verständliche visuelle Darstellungen der Daten ansehen, um festzustellen, wo genau in diesem 30-Tage-Fenster der Patient am stärksten gefährdet ist. Diese Informationen helfen ihnen, weitere Maßnahmen zu planen.

Beispielsweise haben Datenwissenschaftler am NYU Langone Medical Center einen prädiktiven Analysealgorithmus entwickelt , der auf einer Vielzahl klinischer Faktoren basiert. Es hilft, Patienten zu identifizieren, die voraussichtlich weniger als zwei Nächte im Krankenhaus verbringen werden. Das Tool hilft Ärzten auch zu wissen, wann sie einen Patienten zur Beobachtung stellen müssen.

Verhindert Nichterscheinen von Terminen: Wenn Patienten zu geplanten Terminen nicht erscheinen, können die unerwarteten Lücken im Tageskalender eines Arztes finanzielle Auswirkungen haben und den Arbeitsablauf beeinträchtigen. Die Verwendung von Datenanalysen zur Identifizierung von Patienten, die Termine wahrscheinlich ohne Vorankündigung ausfallen lassen, kann Umsatzverluste erheblich verringern, es Medizinern ermöglichen, anderen Patienten freie Plätze anzubieten, und das Kundenerlebnis verbessern . Eine Studie der Duke University ergab, dass Datenanalysen 4.800 Nichterscheinen von Patienten pro Jahr für eine höhere Genauigkeit erfassen könnten.

Datenanalysetools können auch verwendet werden, um vorherzusagen, wann Patienten in Einrichtungen wie Notfallzentren oder Notaufnahmen erscheinen können, die keine festen Zeitpläne haben. Dies wiederum könnte dazu beitragen, den Personalbestand zu verbessern und Wartezeiten zu minimieren.

Verbessert das Kostenmanagement in der Lieferkette: Wie alle Unternehmen verlassen sich Krankenhäuser für einen effizienten Betrieb auf die Lieferkette. Wenn die Kette unterbrochen wird, leiden die Patientenversorgung und die Behandlung und Krankenhäuser verlieren Einnahmen.

Analysetools sorgen für Effizienz und verfolgen Lieferkettenkennzahlen, was zu Kosteneinsparungen von bis zu 10 Millionen US-Dollar pro Jahr führt. Diese Tools helfen auch bei der Automatisierung von Bestellanforderungen, Bestellungen, Rechnungen und anderen Prozessen, um Dokumentationsfehler zu reduzieren.

Verhindert Betrug und erhöht die Sicherheit: Krankenhäusern sind Datenschutzverletzungen und Betrugsfälle nicht fremd. Im Juni 2020 erlebte das US-Gesundheitsministerium eine Zunahme von Datenschutzverletzungen, als Cyberkriminelle die Ablenkungen durch die Covid-19-Pandemie ausnutzten. Solche Cyberkriminalität ist für Krankenhäuser kostspielig und führt zu einem durchschnittlichen Einnahmeverlust von fast 3 Millionen US-Dollar. Zur Bekämpfung von Datenschutzverletzungen verwenden Krankenhäuser Datenanalysen, um Musteränderungen im Netzwerkverkehr und andere verdächtige Online-Verhaltensweisen zu identifizieren.

Datenanalysen können es Unternehmen auch ermöglichen, falsche oder betrügerische Zahlungen zu verfolgen. Analytics rationalisiert den Anspruchsprozess für zweckmäßigere Erstattungen und verfolgt fehlerhafte Zahlungen.

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Reduziert medizinische Fehler: Medizinische Fehler aufgrund von chirurgischen, diagnostischen, medikamentösen und anderen Fehlern betreffen jährlich etwa 400.000 Patienten und kosten Krankenhäuser Milliarden von Dollar an entgangenen Einnahmen. Viele Fehler entstehen durch Nachlässigkeit des Personals oder unzureichende Informationen. Big Data kann dazu beitragen, diese medizinischen Fehler zu reduzieren, indem die Krankenakten des Patienten mit allen verschriebenen Behandlungen analysiert und alles gekennzeichnet werden, was fehl am Platz erscheint.

Nachdem wir nun gesehen haben, wie Datenanalyse im Gesundheitswesen eingesetzt wird, um Kosten zu senken, und die Vorteile der Datenanalyse im Gesundheitswesen sehen, wollen wir sehen, wie die Zukunft der Datenanalyse in der Gesundheitsbranche aussieht.

Die Zukunft der Datenanalyse im Gesundheitswesen

Die Datenanalyse spielt bereits eine große Rolle bei der Umgestaltung des Gesundheitssektors, indem sie eine qualitativ hochwertige Versorgung bietet und die Gesamtkosten sowohl für Patienten als auch für medizinische Einrichtungen senkt. Sie wird auch in den kommenden Jahren erhebliche Auswirkungen haben. Big-Data-Analysen im Gesundheitswesen werden zunehmend verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Szenarien vorherzusagen, um fundierte und bessere Entscheidungen zu treffen.

Technologische und organisatorische Fortschritte werden immer mehr Daten zur Verfügung stellen, die für die Entwicklung und den Einsatz von Datenanalysewerkzeugen und -systemen geeignet sind. Die Verarbeitungsleistung wird in Zukunft zunehmen, und es werden mehr handelsübliche Analysewerkzeuge verfügbar sein, was diese Entwicklung einfacher und kommerziell realisierbar machen wird.

Außerdem wird es in den kommenden Jahren einen deutlichen Anstieg beim Einsatz von Datenanalyse-Tools geben, um die Compliance und das Engagement von Patienten vorherzusagen, was besonders wichtig für die erfolgreiche Behandlung von Langzeiterkrankungen ist.

Wie Appinventiv bei der Datenanalyse helfen kann

Wie wir gesehen haben, ist der Einfluss der Datenanalyse im Gesundheitswesen enorm. Die Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle bei der Senkung der Kosten für Krankenhäuser und der Verbesserung der Gesamtqualität der Patientenversorgung. Aus diesem Grund hat die Einführung von Big-Data-Analysen im Gesundheitswesen einen erheblichen Anstieg erlebt.

Bei Appinventiv hilft Ihnen unser hervorragendes Team von Fachleuten bei der Implementierung von Datenanalyselösungen für Ihr Gesundheitsunternehmen und kümmert sich gleichzeitig um alle Ihre Datenherausforderungen. Diese Tools werden zu einer stärkeren Benutzerbindung führen, die Produktivität steigern und medizinische Fehler reduzieren.

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