Cómo el análisis de datos en el cuidado de la salud está reduciendo costos

El análisis de big data ha cambiado la forma en que administramos, analizamos y aprovechamos los datos en todas las industrias. Uno de los sectores más destacados en los que el análisis de datos está experimentando cambios significativos es el sanitario.

Cuando se implementa correctamente, el análisis de datos en el cuidado de la salud puede reducir los costos del tratamiento, ofrecer una visión integral de los pacientes y las condiciones que los afectan o tienen el potencial de afectarlos y mejorar la calidad de vida en general.

El análisis de datos de atención médica combina datos históricos y en tiempo real para predecir tendencias, revelar información procesable, lograr avances médicos e impulsar el crecimiento a largo plazo.

Según un informe de Allied Market Research , se proyecta que el tamaño del mercado global de análisis de atención médica alcance los $ 96,90 mil millones para 2030 desde $ 23,51 mil millones en 2020, a una CAGR del 15,3%. Varios factores, como la necesidad de automatización y eficiencia de los laboratorios y la creciente prevalencia de enfermedades crónicas, han llevado a un aumento en la adopción de big data en la industria de la salud.

Además de los factores antes mencionados, las organizaciones de atención médica ahora están recurriendo al análisis de big data para reducir el gasto excesivo en la mala gestión de existencias, atención al paciente y despliegue de personal.

En este artículo, nos centraremos principalmente en las formas en que el análisis de datos está ayudando a las instituciones médicas y a los profesionales a ayudar con la atención del paciente y reducir los costos.

Pero antes de seguir adelante, profundicemos en los principales tipos de análisis de atención médica y cómo pueden impulsar un cambio en la industria de la atención médica.

¿Cuáles son los tipos de análisis de datos en el cuidado de la salud?

Hay cuatro tipos de análisis de atención médica que se pueden aplicar en función de los objetivos y las necesidades de los profesionales e instituciones de atención médica. Cada tipo es crucial para aprovechar al máximo los datos de atención médica, según la situación.

Análisis descriptivo: el análisis descriptivo proporciona una vista histórica de los datos que permite a los proveedores de atención médica y a la administración determinar si las prácticas actuales son eficientes y hacer recomendaciones, si es necesario.

Análisis predictivo: el análisis predictivo utiliza modelos y pronósticos para determinar qué es probable que suceda a continuación. Ayuda a los proveedores de atención médica a calcular los puntajes de riesgo para cada paciente e identificar qué pacientes pueden requerir atención adicional. Sin embargo, el análisis predictivo no indica la prevención de eventos adversos como la hospitalización.

Análisis de diagnóstico: el análisis de diagnóstico ayuda a comprender por qué sucedió algo para que se puedan tomar medidas para abordar el problema. Es útil para averiguar qué eventos y factores llevaron a un resultado específico. Al igual que el análisis descriptivo, el análisis de diagnóstico también implica una investigación de datos históricos.

Analítica prescriptiva: este tipo de analítica nos permite entender qué acciones son necesarias para cambiar la predicción. Utiliza algoritmos avanzados para ayudar a determinar los efectos de acciones específicas y brindar soluciones mediante la aplicación de datos históricos para obtener un resultado específico. Es el tipo de análisis más útil y poderoso, que brinda recomendaciones de orientación a los profesionales de la salud.

Las mejores formas de reducir los costos en el cuidado de la salud mediante el análisis de datos

La aplicación de análisis y visualización de datos de la manera correcta puede conducir a un aumento en el acceso de los pacientes a los servicios, lo que resulta en menores costos, más ingresos y una mayor satisfacción del paciente. En esta sección, profundizaremos en diferentes formas de reducir costos en el sector de la salud utilizando herramientas y soluciones de análisis de datos.

Registros médicos electrónicos (EHR): uno de los principales beneficios del análisis de datos en el cuidado de la salud es la digitalización de registros médicos que pueden generar ahorros sustanciales. Los EHR generan una gran cantidad de datos a partir de la plétora de información clínica que contienen. Los datos recopilados en los EHR comprenden información administrativa y de diagnóstico del paciente actualizada en tiempo real para cada encuentro. En particular, EHR brinda información sobre procedimientos, datos demográficos, duración de la estadía y tarifas. Además, los EHR mejoran la calidad de la atención , ya que pueden activar advertencias y recordatorios para el diagnóstico.

También mejoran el rendimiento al agilizar las tareas rutinarias, reducir los errores y acelerar el acceso/ingreso de datos, lo que reduce significativamente los costos en el cuidado de la salud.

Kaiser Permanente, una empresa de atención médica líder en los EE. UU., implementó un sistema integrado que comparte datos en todas sus instalaciones y facilita el uso de EHR. Esto mejoró los resultados en enfermedades cardiovasculares y le ahorró a la compañía de atención médica $ 1 mil millones por la reducción de visitas al consultorio y pruebas de laboratorio.

Por lo tanto, significa que un sistema compartido de registros de pacientes digitalizados puede ahorrarles a los hospitales y centros de atención médica sumas sustanciales de dinero.

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Pronostica las demandas de los quirófanos: los quirófanos son costosos de construir, operar y contar con personal. Por lo tanto, lo mejor para todos los hospitales es optimizar el uso de la sala de operaciones sin comprometer la salud de los pacientes. Para lograr este objetivo, varios proveedores y administradores de atención médica están utilizando análisis de datos para comprender las relaciones entre las numerosas variables del quirófano que tienden a arruinar la programación efectiva. Estas variables incluyen la disponibilidad del cirujano, el horario de atención y la funcionalidad y disponibilidad del equipo.

Con tantos factores a considerar, crear un programa quirúrgico no es fácil. Afortunadamente, el análisis de datos puede ayudar a agilizar la gestión del quirófano. Los hospitales ahora están inundados de datos de personal, pacientes e instalaciones. Por lo tanto, la mejor manera es extraer los datos correctos, estudiar patrones de utilización de quirófanos y utilizar modelos predictivos para unir los recursos humanos y de soporte más apropiados con los quirófanos correctos.

Por ejemplo, hospitales como UCHealth en Colorado han cambiado a aplicaciones móviles que utilizan computación en la nube y análisis predictivo para optimizar la utilización del quirófano y eliminar los conflictos de horarios. Desde el cambio, UCHealth experimentó un aumento del 4% o $15 millones en ingresos por cirugías por año.

Optimiza la dotación de personal: en muchos centros de atención médica, la programación sobre la marcha se realiza sin tener en cuenta otros factores, lo que a veces puede conducir a una escasez de personal que, en última instancia, afectará la atención del paciente.

La dotación de personal precisa es extremadamente importante porque la mitad del presupuesto de un hospital se gasta en costos de mano de obra. El análisis de datos ahora ayuda a la administración y los gerentes a enfrentar mejor los desafíos de personal con al menos 30 días de anticipación. El análisis de datos para emprendimientos empresariales utiliza inteligencia para pronosticar y analizar la cantidad histórica de personal, las tendencias climáticas locales, las infecciones estacionales, las vacaciones y más, disponibles para cada organización. Esto conduce a costos de mano de obra reducidos y una gestión de turnos eficiente y rentable.

Evita reingresos hospitalarios de 30 días: Los reingresos innecesarios proliferan en el sistema de atención médica de EE. UU. También imponen una carga de costos innecesaria a los hospitales que tienen pocos recursos de sobra. Reducir las readmisiones promete reducir los costos para los hospitales. Las herramientas de análisis de datos se pueden utilizar para identificar pacientes con síntomas y enfermedades específicos que conducen a su readmisión. Esto ayuda a los proveedores de atención médica a tomar medidas adicionales para evitar que el paciente regrese dentro de la ventana de 30 días.

Las herramientas de análisis también se pueden usar para desarrollar un mapa de calor para cada paciente que no haya estado en el hospital durante los últimos 30 días. Los profesionales de la salud pueden observar representaciones visuales fáciles de entender de los datos para identificar exactamente en qué parte de esta ventana de 30 días el paciente está en mayor riesgo. Esta información les ayuda a planificar futuras acciones.

Por ejemplo, los científicos de datos del NYU Langone Medical Center han desarrollado un algoritmo de análisis predictivo basado en una amplia gama de factores clínicos. Ayuda a identificar a los pacientes que probablemente pasarán menos de dos noches en el hospital. La herramienta también ayuda a los médicos a saber cuándo colocar a un paciente en observación.

Evita las citas de ausencia: cuando los pacientes no llegan a las citas programadas, las brechas inesperadas en los calendarios diarios de un médico pueden tener ramificaciones financieras y alterar el flujo de trabajo. El uso de análisis de datos para identificar a los pacientes que probablemente se saltarán las citas sin previo aviso puede reducir significativamente la pérdida de ingresos, permitir que los profesionales médicos ofrezcan espacios gratuitos a otros pacientes y mejorar la experiencia del cliente . Un estudio de la Universidad de Duke descubrió que el análisis de datos podría capturar 4800 ausencias de pacientes al año para una mayor precisión.

Las herramientas de análisis de datos también se pueden utilizar para predecir cuándo pueden aparecer los pacientes en instalaciones como centros de atención urgente o departamentos de emergencia, que no tienen horarios fijos. Esto, a su vez, podría ayudar a mejorar los niveles de personal y minimizar los tiempos de espera.

Mejora la gestión de costos de la cadena de suministro: como ocurre con todas las empresas, los hospitales dependen de la cadena de suministro para operaciones eficientes. Si la cadena experimenta una desconexión, la atención y el tratamiento de los pacientes se resienten y los hospitales pierden ingresos.

Las herramientas analíticas mantienen la eficiencia y rastrean las métricas de la cadena de suministro, lo que genera ahorros de costos de hasta $10 millones al año. Estas herramientas también ayudan a automatizar solicitudes, órdenes de compra, facturas y otros procesos para reducir los errores de documentación.

Previene el fraude y mejora la seguridad: los hospitales no son ajenos a las filtraciones de datos y las reclamaciones por fraude. En junio de 2020, el Departamento de Salud y Servicios Humanos de los EE. UU. fue testigo de un aumento en las filtraciones de datos debido a que los ciberdelincuentes aprovecharon las distracciones de la pandemia de Covid-19. Dichos delitos cibernéticos son costosos para los hospitales, lo que resulta en una pérdida de ingresos promedio de casi $3 millones. Para combatir las filtraciones de datos , los hospitales utilizan análisis de datos para identificar cambios de patrones en el tráfico de la red y otros comportamientos en línea sospechosos.

El análisis de datos también puede permitir a las organizaciones rastrear pagos incorrectos o fraudulentos. Los análisis agilizan el proceso de reclamos para obtener reembolsos más oportunos y realizar un seguimiento de los pagos incorrectos.

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Reduce los errores médicos: los errores médicos derivados de fallas quirúrgicas, de diagnóstico, de medicación y de otro tipo afectan aproximadamente a 400 000 pacientes al año y cuestan a los hospitales miles de millones de dólares en ingresos perdidos. Muchos errores ocurren por negligencia del personal o información insuficiente. Big data puede ayudar a reducir estos errores médicos al analizar los registros médicos del paciente con todos los tratamientos prescritos y marcar cualquier cosa que parezca fuera de lugar.

Ahora que hemos visto cómo se usa el análisis de datos en el cuidado de la salud para reducir los costos y los beneficios del análisis de datos en el cuidado de la salud , veamos cómo se ve el futuro del análisis de datos en la industria del cuidado de la salud.

El futuro del análisis de datos en el cuidado de la salud

El análisis de datos ya está desempeñando un papel importante en la transformación del sector de la salud al brindar atención de calidad y reducir los costos generales tanto para los pacientes como para las instituciones médicas. También tendrá un impacto sustancial en los próximos años. El análisis de big data en el cuidado de la salud se utilizará cada vez más para ayudar a predecir la probabilidad de escenarios futuros a fin de tomar mejores decisiones informadas.

Los avances tecnológicos y organizativos harán que se disponga de cantidades cada vez mayores de datos que serán adecuados para desarrollar y desplegar herramientas y sistemas de análisis de datos. El poder de procesamiento aumentará en el futuro y habrá más herramientas analíticas listas para usar, lo que hará que este desarrollo sea más fácil y comercialmente realizable.

Además, en los próximos años, habrá un aumento significativo en el uso de herramientas de análisis de datos para predecir el cumplimiento y el compromiso de los pacientes, lo que es particularmente importante en el manejo exitoso de condiciones a largo plazo.

Cómo Appinventiv puede ayudar con el análisis de datos

Como hemos visto, el impacto del análisis de datos en el cuidado de la salud es tremendo. El análisis de datos juega un papel vital en la reducción de los gastos de los hospitales y en la mejora de la calidad general de la atención que reciben los pacientes. Esta es la razón por la que ha habido un aumento significativo en la adopción de análisis de big data en el sector de la salud.

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