Comment l'analyse de données dans le domaine de la santé réduit les coûts

L'analyse des mégadonnées a changé la façon dont nous gérons, analysons et exploitons les données dans tous les secteurs. L'un des secteurs les plus remarquables où l'analyse de données apporte des changements importants est celui de la santé.

Lorsqu'elle est correctement mise en œuvre, l'analyse des données dans le domaine de la santé peut réduire les coûts de traitement, offrir un aperçu complet des patients et des affections qui les affectent ou sont susceptibles de les affecter, et améliorer la qualité de vie en général.

L'analyse des données de santé combine des données historiques et en temps réel pour prévoir les tendances, révéler des informations exploitables, réaliser des avancées médicales et stimuler la croissance à long terme.

Selon un rapport d' Allied Market Research , la taille du marché mondial de l'analyse des soins de santé devrait atteindre 96,90 milliards de dollars d'ici 2030, contre 23,51 milliards de dollars en 2020, avec un TCAC de 15,3 %. Divers facteurs tels que le besoin d'automatisation et d'efficacité des laboratoires et la prévalence croissante des maladies chroniques ont entraîné une augmentation de l'adoption des mégadonnées dans le secteur de la santé.

Outre les facteurs susmentionnés, les organisations de soins de santé se tournent désormais vers l'analyse des mégadonnées pour réduire les dépenses excessives liées à la mauvaise gestion des stocks, aux soins aux patients et au déploiement du personnel.

Dans cet article, nous allons principalement nous concentrer sur la manière dont l'analyse de données aide les institutions médicales et les professionnels à aider les patients et à réduire les coûts.

Mais avant d'aller de l'avant, examinons les principaux types d'analyse des soins de santé et comment ils peuvent entraîner un changement dans le secteur des soins de santé.

Quels sont les types d'analyse de données dans le domaine de la santé ?

Il existe quatre types d'analyse des soins de santé qui peuvent être appliqués en fonction des objectifs et des besoins des professionnels et des établissements de santé. Chaque type est crucial pour tirer le meilleur parti des données de santé, en fonction de la situation.

Analyse descriptive : L'analyse descriptive fournit une vue historique des données qui permet aux prestataires de soins de santé et à la direction de déterminer si les pratiques actuelles sont efficaces et de faire des recommandations, si nécessaire.

Analyse prédictive : l'analyse prédictive utilise la modélisation et la prévision pour déterminer ce qui est susceptible de se produire ensuite. Il aide les fournisseurs de soins de santé à calculer les scores de risque pour chaque patient et à identifier les patients qui peuvent nécessiter une attention supplémentaire. Cependant, l'analyse prédictive n'indique pas la prévention des événements indésirables tels que l'hospitalisation.

Analyse de diagnostic : l'analyse de diagnostic aide à comprendre pourquoi quelque chose s'est produit afin que des mesures puissent être prises pour résoudre le problème. Il est utile pour déterminer quels événements et facteurs ont conduit à un résultat spécifique. Tout comme l'analyse descriptive, l'analyse diagnostique implique également une enquête sur les données historiques.

Analyse prescriptive : ce type d'analyse nous permet de comprendre quelles actions sont nécessaires pour modifier la prédiction. Il utilise des algorithmes avancés pour aider à déterminer les effets d'actions spécifiques et fournir des solutions en appliquant des données historiques pour obtenir un résultat spécifique. Il s'agit du type d'analyse le plus utile et le plus puissant, fournissant des recommandations aux professionnels de la santé.

Les meilleurs moyens de réduire les coûts des soins de santé grâce à l'analyse de données

L'application de l'analyse et de la visualisation des données de la bonne manière peut entraîner une augmentation de l'accès des patients aux services, ce qui se traduit par une réduction des coûts, une augmentation des revenus et une amélioration de la satisfaction des patients. Dans cette section, nous aborderons différentes manières de réduire les coûts dans le secteur de la santé à l'aide d'outils et de solutions d'analyse de données.

Dossiers de santé électroniques (DSE) : L'un des principaux avantages de l'analyse de données dans le domaine de la santé est la numérisation des dossiers médicaux qui peut entraîner des économies substantielles. Les DSE génèrent beaucoup de données à partir de la pléthore d'informations cliniques qu'ils contiennent. Les données collectées dans les DSE comprennent des informations administratives et diagnostiques sur les patients mises à jour en temps réel pour chaque rencontre. En particulier, EHR fournit des informations sur les procédures, la démographie, la durée du séjour et les frais. De plus, les DSE améliorent la qualité des soins car ils peuvent déclencher des avertissements et des rappels pour les diagnostics.

Ils améliorent également les performances en rationalisant les tâches de routine, en réduisant les erreurs et en accélérant l'accès/la saisie des données, réduisant ainsi considérablement les coûts des soins de santé.

Kaiser Permanente, une entreprise de soins de santé de premier plan aux États-Unis, a mis en place un système intégré qui partage les données entre tous ses établissements et facilite l'utilisation des DSE. Cela a amélioré les résultats en matière de maladies cardiovasculaires tout en permettant à l'entreprise de soins de santé d'économiser 1 milliard de dollars grâce à la réduction des visites au bureau et des tests de laboratoire.

Ainsi, cela signifie qu'un système partagé de dossiers de patients numérisés peut faire économiser aux hôpitaux et aux centres de santé des sommes substantielles.

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Prévoit les demandes des salles d'opération : les salles d'opération coûtent cher à construire, à exploiter et à doter en personnel. Il est donc dans l'intérêt de chaque hôpital d'optimiser l'utilisation de la salle d'opération sans compromettre la santé des patients. Pour atteindre cet objectif, un certain nombre de prestataires de soins de santé et d'administrateurs utilisent l'analyse de données pour comprendre les relations entre les nombreuses variables de salle d'opération qui ont tendance à ruiner une planification efficace. Ces variables comprennent la disponibilité du chirurgien, les heures d'ouverture, ainsi que la fonctionnalité et la disponibilité de l'équipement.

Avec autant de facteurs à prendre en compte, la création d'un calendrier chirurgical n'est pas facile. Heureusement, l'analyse des données peut aider à rationaliser la gestion de la salle d'opération. Les hôpitaux sont désormais inondés de données sur le personnel, les patients et les établissements. Ainsi, la meilleure façon est d'extraire les bonnes données, d'étudier les modèles d'utilisation des salles d'opération et d' utiliser la modélisation prédictive pour faire correspondre les ressources humaines et d'assistance les plus appropriées avec les bonnes salles d'opération.

Par exemple, des hôpitaux comme UCHealth au Colorado sont passés à des applications mobiles qui utilisent le cloud computing et l'analyse prédictive pour optimiser l'utilisation des salles d'opération et éliminer les conflits d'horaire. Depuis le basculement, UCHealth a enregistré une augmentation de 4% ou 15 millions de dollars des revenus des chirurgies par an.

Optimise la dotation en personnel : dans de nombreux établissements de santé, la planification à la volée se fait sans tenir compte d'autres facteurs, ce qui peut parfois entraîner une pénurie de personnel qui finira par affecter les soins aux patients.

Une dotation en personnel précise est extrêmement importante car la moitié du budget d'un hôpital est consacrée aux coûts de main-d'œuvre. L'analyse des données aide désormais l'administration et les gestionnaires à mieux faire face aux défis de dotation au moins 30 jours à l'avance. L'analyse de données pour les entreprises utilise l'intelligence pour prévoir et analyser les effectifs historiques, les tendances météorologiques locales, les infections saisonnières, les vacances, etc., disponibles pour chaque organisation. Cela conduit à une réduction des coûts de main-d'œuvre et à une gestion des équipes efficace et rentable.

Empêche les réadmissions à l'hôpital dans les 30 jours : les réadmissions inutiles sont monnaie courante dans le système de santé américain. Ils imposent également un fardeau financier inutile aux hôpitaux qui disposent de peu de ressources. La réduction des réadmissions promet de réduire les coûts pour les hôpitaux. Les outils d'analyse de données peuvent être utilisés pour identifier les patients présentant des symptômes et des maladies spécifiques qui conduisent à leur réadmission. Cela aide les prestataires de soins de santé à prendre des mesures supplémentaires pour empêcher le patient de revenir dans la fenêtre de 30 jours.

Les outils d'analyse peuvent également être utilisés pour développer une carte thermique pour chaque patient qui est resté hors de l'hôpital au cours des 30 derniers jours. Les professionnels de la santé peuvent consulter des représentations visuelles faciles à comprendre des données pour identifier exactement où, dans cette fenêtre de 30 jours, le patient est le plus à risque. Ces informations les aident à planifier d'autres actions.

Par exemple, les scientifiques des données du NYU Langone Medical Center ont développé un algorithme d' analyse prédictive basé sur un large éventail de facteurs cliniques. Il aide à identifier les patients susceptibles de passer moins de deux nuits à l'hôpital. L'outil aide également les médecins à savoir quand placer un patient en observation.

Prévient les rendez-vous manqués : lorsque les patients ne se présentent pas aux rendez-vous prévus, les écarts inattendus dans les calendriers quotidiens d'un praticien peuvent avoir des ramifications financières et perturber le flux de travail. L'utilisation de l'analyse de données pour identifier les patients susceptibles de sauter des rendez-vous sans préavis peut réduire considérablement la perte de revenus, permettre aux professionnels de la santé d'offrir des créneaux gratuits à d'autres patients et améliorer l'expérience client . Une étude de l'Université Duke a révélé que l'analyse des données pouvait capturer 4 800 absences de patients par an pour une plus grande précision.

Les outils d'analyse de données peuvent également être utilisés pour prédire quand les patients peuvent se présenter dans des établissements tels que les centres de soins d'urgence ou les services d'urgence, qui n'ont pas d'horaires fixes. Cela, à son tour, pourrait aider à améliorer les niveaux de dotation et à réduire les temps d'attente.

Améliore la gestion des coûts de la chaîne d'approvisionnement : Comme pour toutes les entreprises, les hôpitaux comptent sur la chaîne d'approvisionnement pour des opérations efficaces. Si la chaîne connaît une déconnexion, les soins aux patients et le traitement en souffrent, et les hôpitaux perdent des revenus.

Les outils d'analyse maintiennent l'efficacité et suivent les mesures de la chaîne d'approvisionnement, ce qui permet de réaliser des économies pouvant atteindre 10 millions de dollars par an. Ces outils permettent également d'automatiser les demandes d'achat, les bons de commande, les factures et d'autres processus afin de réduire les erreurs de documentation.

Empêche la fraude et améliore la sécurité : les hôpitaux ne sont pas étrangers aux violations de données et aux réclamations pour fraude. En juin 2020, le ministère de la Santé et des Services sociaux aux États-Unis a été témoin d'une augmentation des violations de données alors que les cybercriminels profitaient des distractions de la pandémie de Covid-19. Ces cybercrimes coûtent cher aux hôpitaux, entraînant une perte de revenus moyenne de près de 3 millions de dollars. Pour lutter contre les violations de données , les hôpitaux utilisent l'analyse de données pour identifier les changements de modèle dans le trafic réseau et d'autres comportements en ligne suspects.

L'analyse des données peut également permettre aux organisations de suivre les paiements incorrects ou frauduleux. Analytics rationalise le processus de réclamation pour des remboursements plus rapides et suit les paiements incorrects.

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Réduit les erreurs médicales : les erreurs médicales résultant d'échecs chirurgicaux, diagnostiques, médicamenteux et autres affectent environ 400 000 patients par an et coûtent aux hôpitaux des milliards de dollars en perte de revenus. De nombreuses erreurs sont dues à la négligence du personnel ou à des informations insuffisantes. Les mégadonnées peuvent aider à réduire ces erreurs médicales en analysant le dossier médical du patient avec tous les traitements prescrits et en signalant tout ce qui semble déplacé.

Maintenant que nous avons vu comment l'analyse de données est utilisée dans le secteur de la santé pour réduire les coûts et les avantages de l'analyse de données dans le domaine de la santé , voyons à quoi ressemble l'avenir de l'analyse de données dans le secteur de la santé.

L'avenir de l'analyse de données dans le domaine de la santé

L'analyse de données joue déjà un rôle majeur dans la transformation du secteur de la santé en fournissant des soins de qualité et en réduisant les coûts globaux pour les patients et les établissements médicaux. Il devrait également avoir un impact substantiel dans les années à venir. L'analyse des mégadonnées dans le domaine de la santé sera de plus en plus utilisée pour aider à prédire la probabilité de scénarios futurs afin de prendre des décisions éclairées et meilleures.

Les progrès technologiques et organisationnels rendront disponibles des quantités croissantes de données qui permettront de développer et de déployer des outils et des systèmes d'analyse de données. La puissance de traitement augmentera à l'avenir et davantage d'outils analytiques prêts à l'emploi seront disponibles, ce qui rendra ce développement plus facile et commercialement réalisable.

De plus, dans les années à venir, il y aura une augmentation significative de l'utilisation d'outils d'analyse de données pour prédire l'observance et l'engagement des patients, ce qui est particulièrement important pour gérer avec succès les affections à long terme.

Comment Appinventiv peut vous aider avec l'analyse de données

Comme nous l'avons vu, l' impact de l'analyse des données dans le domaine de la santé est énorme. L'analyse des données joue un rôle essentiel dans la réduction des dépenses des hôpitaux et l'amélioration de la qualité globale des soins que les patients reçoivent. C'est la raison pour laquelle il y a eu une augmentation significative de l'adoption de l'analyse des mégadonnées dans le secteur de la santé.

Chez Appinventiv, notre excellente équipe de professionnels vous aidera à mettre en œuvre des solutions d'analyse de données pour votre entreprise de soins de santé tout en prenant en charge tous vos défis en matière de données en même temps. Ces outils conduiront à une plus grande rétention des utilisateurs, amélioreront la productivité et réduiront les erreurs médicales.

Ainsi, si vous souhaitez mettre en œuvre des solutions d'analyse de données dans votre entreprise ou apprendre l' importance de l'analyse de données dans le domaine de la santé , vous pouvez consulter et engager nos experts. Nous vous offrirons les meilleurs services d'analyse de données , avec tous vos besoins couverts !