ヘルスケアにおけるデータ分析がどのようにコストを削減しているか

ビッグデータ分析は、業界全体でデータを管理、分析、活用する方法を変えました。 データ分析が大きな変化を遂げている最も注目すべきセクターの1つは、ヘルスケアです。

正しく実装された場合、ヘルスケアのデータ分析は、治療コストを削減し、患者に影響を与える、または影響を与える可能性のある患者と状態に対する包括的な洞察を提供し、一般的な生活の質を向上させることができます。

ヘルスケアデータ分析は、履歴データとリアルタイムデータを組み合わせて、傾向を予測し、実用的な洞察を明らかにし、医療の進歩を達成し、長期的な成長を促進します。

Allied Market Researchのレポートによると、世界のヘルスケア分析市場規模は、2020年の235.1億ドルから、2030年までに969.0億ドルに達し、CAGRは15.3％になると予測されています。 ラボの自動化と効率化の必要性、慢性疾患の蔓延などのさまざまな要因により、ヘルスケア業界でビッグデータの採用が急増しています。

前述の要因とは別に、ヘルスケア組織は現在、不十分な在庫管理、患者ケア、およびスタッフの配置への過剰支出を削減するためにビッグデータ分析に目を向けています。

この記事では、主にデータ分析が医療機関や専門家が患者のケアを支援し、コストを削減するのにどのように役立つかに焦点を当てます。

しかし、先に進む前に、ヘルスケア分析の主なタイプと、それらがヘルスケア業界に変化をもたらす方法について詳しく見ていきましょう。

ヘルスケアにおけるデータ分析の種類は何ですか？

ヘルスケアの専門家や機関の目標とニーズに基づいて適用できるヘルスケア分析には、4つのタイプがあります。 それぞれのタイプは、状況に応じて、ヘルスケアデータを最大限に活用するために重要です。

記述的分析：記述的分析は、データの履歴ビューを提供します。これにより、ヘルスケアプロバイダーと管理者は、現在の慣行が効率的かどうかを判断し、必要に応じて推奨事項を作成できます。

予測分析：予測分析では、モデリングと予測を使用して、次に何が起こりそうかを判断します。 これは、医療提供者が各患者のリスクスコアを計算し、どの患者が追加の注意を必要とするかを特定するのに役立ちます。 ただし、予測分析は、入院などの有害事象の防止を示すものではありません。

診断分析：診断分析は、問題に対処するためのアクションを実行できるように、何かが発生した理由を理解するのに役立ちます。 特定の結果につながったイベントや要因を把握するのに役立ちます。 記述的分析と同様に、診断分析にも履歴データの調査が含まれます。

処方分析：このタイプの分析により、予測を変更するために必要なアクションを理解できます。 高度なアルゴリズムを使用して、特定のアクションの効果を判断し、履歴データを適用して特定の結果を取得することでソリューションを提供します。 これは最も有用で強力なタイプの分析であり、ヘルスケアの専門家にガイドの推奨事項を提供します。

データ分析を使用してヘルスケアのコストを削減するためのトップの方法

データ分析と視覚化を適切な方法で適用すると、患者のサービスへのアクセスが増加し、その結果、コストが削減され、収益が増加し、患者の満足度が向上します。 このセクションでは、データ分析ツールとソリューションを使用して、ヘルスケアセクターのコストを削減するさまざまな方法について詳しく説明します。

電子健康記録（EHR）：医療におけるデータ分析の主な利点の1つは、医療記録をデジタル化することであり、これにより大幅な節約が可能になります。 EHRは、含まれている多数の臨床情報から多くのデータを生成します。 EHRで収集されたデータは、遭遇ごとにリアルタイムで更新される管理および診断の患者情報で構成されます。 特に、EHRは、手続き、人口統計、滞在期間、および料金に関する情報を提供します。 さらに、 EHRは、診断のための警告やリマインダーをトリガーできるため、ケアの質を向上させます。

また、日常業務を合理化し、エラーを減らし、データアクセス/入力を高速化することでパフォーマンスを向上させ、ヘルスケアのコストを大幅に削減します。

米国の大手ヘルスケア企業であるKaiserPermanenteは、すべての施設でデータを共有し、EHRの使用を容易にする統合システムを実装しました。 これにより、心血管疾患の転帰が改善され、ヘルスケア企業はオフィスへの訪問やラボテストの削減から10億ドルを節約できました。

したがって、デジタル化された患者記録の共有システムにより、病院や医療センターでかなりの金額を節約できることを意味します。

[また読む：あなたのヘルスケア提供を効率的にするためのEHR最適化ガイド]

手術室の需要を予測する：手術室は、建設、運営、および人員配置に費用がかかります。 したがって、患者の健康を損なうことなく手術室の使用を最適化することは、すべての病院の最大の関心事です。 この目標を達成するために、多くの医療提供者と管理者は、データ分析を利用して、効果的なスケジューリングを台無しにする傾向がある多数の手術室変数間の関係を理解し​​ています。 これらの変数には、外科医の可用性、稼働時間、および機器の機能と可用性が含まれます。

考慮すべき要素が非常に多いため、手術スケジュールの作成は簡単ではありません。 幸い、データ分析は手術室管理の合理化に役立ちます。 現在、病院はスタッフ、患者、施設のデータで溢れています。 したがって、最善の方法は、適切なデータをマイニングし、手術室の使用パターンを調査し、予測モデリングを使用して、最も適切な人的およびサポートリソースを適切な手術室と照合することです。

たとえば、コロラド州のUCHealthのような病院は、クラウドコンピューティングと予測分析を使用して、手術室の使用率を最適化し、スケジュールの競合を排除するモバイルアプリに切り替えました。 切り替え以来、UCHealthは年間4％または1500万ドルの手術による収益の増加を見ました。

人員配置の最適化：多くの医療施設では、他の要因を考慮せずにオンザフライのスケジューリングが行われるため、最終的に患者のケアに影響を与えるスタッフの不足につながる可能性があります。

病院の予算の半分は人件費に費やされているため、正確な人員配置は非常に重要です。 データ分析は現在、管理者と管理者が少なくとも30日前に人員配置の課題にうまく対処するのに役立っています。 エンタープライズベンチャーのデータ分析では、インテリジェンスを使用して、各組織で利用可能な過去の人員数、地域の気象傾向、季節的な感染、休日などを予測および分析します。 これにより、人件費が削減され、効率的で費用効果の高いシフト管理が可能になります。

30日間の再入院を防ぎます：米国の医療制度では、不必要な再入院が横行しています。 また、リソースがほとんどない病院に不必要なコスト負担をかけます。 再入院を減らすことは、病院のコストを下げることを約束します。 データ分析ツールを使用して、再入院につながる特定の症状や病気の患者を特定できます。 これは、医療提供者が30日以内に患者が戻ってくるのを防ぐための追加の対策を講じるのに役立ちます。

分析ツールを使用して、過去30日間退院した各患者のヒートマップを作成することもできます。 医療専門家は、データのわかりやすい視覚的表現を見て、この30日間のウィンドウのどこで患者が最も危険にさらされているかを正確に特定できます。 この情報は、彼らがさらなる行動を計画するのに役立ちます。

たとえば、NYU Langone Medical Centerのデータサイエンティストは、さまざまな臨床的要因に基づいた予測分析アルゴリズムを開発しました。 これは、病院で2泊未満しか過ごしない可能性のある患者を特定するのに役立ちます。 このツールは、医師が患者をいつ観察するかを知るのにも役立ちます。

ノーショーアポイントメントを未然に防ぐ：患者が予定されたアポイントメントに到着しない場合、開業医の日次カレンダーの予期しないギャップが経済的影響を及ぼし、ワークフローを遅らせる可能性があります。 データ分析を使用して、事前の通知なしに予約をスキップする可能性のある患者を特定すると、収益の損失を大幅に減らし、医療専門家が他の患者に無料のスロットを提供し、顧客体験を向上させることができます。 デューク大学の調査によると、データ分析により、より高い精度で年間4,800人の患者のノーショーをキャプチャできることがわかりました。

データ分析ツールを利用して、スケジュールが決まっていない救急医療センターや救急科などの施設に患者がいつ現れるかを予測することもできます。 これにより、スタッフのレベルが向上し、待ち時間が最小限に抑えられる可能性があります。

サプライチェーンのコスト管理の強化：すべてのビジネスに関して、病院は効率的な運用のためにサプライチェーンに依存しています。 チェーンが切断された場合、患者のケアと治療が損なわれ、病院は収益を失います。

分析ツールは効率を維持し、サプライチェーンの指標を追跡するため、年間最大1,000万ドルのコスト削減につながります。 これらのツールは、要求、発注書、請求書、およびその他のプロセスを自動化して、ドキュメントのエラーを減らすのにも役立ちます。

詐欺を防ぎ、セキュリティを強化します。病院は、データ侵害や詐欺の申し立てを知らない人ではありません。 2020年6月、米国の保健社会福祉省は、サイバー犯罪者がCovid-19のパンデミックからの気晴らしを利用したため、データ侵害の増加を目撃しました。 このようなサイバー犯罪は病院にとってコストがかかり、平均で300万ドル近くの収益が失われます。 データ侵害に対抗するために、病院はデータ分析を使用して、ネットワークトラフィックのパターン変化やその他の疑わしいオンライン行動を特定しています。

データ分析により、組織は誤った支払いや不正な支払いを追跡することもできます。 Analyticsは、より適切な払い戻しのために請求プロセスを合理化し、誤った支払いを追跡します。

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医療過誤の削減：外科、診断、投薬、およびその他の失敗から生じる医療過誤は、年間約40万人の患者に影響を及ぼし、病院に数十億ドルの収益の損失をもたらします。 多くのエラーは、スタッフの過失または不十分な情報から発生します。 ビッグデータは、処方されたすべての治療法で患者の医療記録を分析し、場違いと思われるものにフラグを立てることで、これらの医療過誤を減らすのに役立ちます。

ヘルスケアにおけるデータ分析のコストとメリットを削減するためにデータ分析がヘルスケアでどのように使用されるかを見てきたので、ヘルスケア業界におけるデータ分析の将来がどのようになるかを見てみましょう。

ヘルスケアにおけるデータ分析の未来

データ分析は、質の高いケアを提供し、患者と医療機関の両方に全体的なコストを削減することで、ヘルスケアセクターの変革にすでに大きな役割を果たしています。 今後数年間も大きな影響を与える予定です。 ヘルスケアにおけるビッグデータ分析は、情報に基づいたより良い決定を下すために、将来のシナリオの確率を予測するのに役立つためにますます使用されるでしょう。

技術的および組織的な進歩により、データ分析ツールおよびシステムの開発と展開に適したデータの量が増加します。 将来的には処理能力が向上し、より多くの既製の分析ツールが利用可能になり、この開発がより簡単になり、商業的に実現可能になります。

また、今後数年間で、患者のコンプライアンスと関与を予測するためのデータ分析ツールの使用が大幅に増加します。これは、長期的な状態をうまく管理する上で特に重要です。

Appinventivがデータ​​分析にどのように役立つか

これまで見てきたように、ヘルスケアにおけるデータ分析の影響は甚大です。 データ分析は、病院の費用を削減し、患者が受ける全体的なケアの質を高める上で重要な役割を果たします。 これが、ヘルスケアセクターでビッグデータ分析の採用が大幅に増加した理由です。

Appinventivでは、優れた専門家チームが、すべてのデータの課題を同時に処理しながら、ヘルスケアビジネス向けのデータ分析ソリューションの実装を支援します。 これらのツールは、ユーザー維持率の向上、生産性の向上、医療過誤の削減につながります。

したがって、ビジネスにデータ分析ソリューションを実装したい場合、またはヘルスケアにおけるデータ分析の重要性を学びたい場合は、当社の専門家に相談して採用することができます。 クラス最高のデータ分析サービスを提供し、すべてのニーズに対応します。