Bagaimana analisis data dalam perawatan kesehatan mengurangi biaya

Analisis data besar telah mengubah cara kami mengelola, menganalisis, dan memanfaatkan data di seluruh industri. Salah satu sektor yang paling menonjol di mana analisis data membuat perubahan signifikan adalah perawatan kesehatan.

Jika diterapkan dengan benar, analitik data dalam perawatan kesehatan dapat mengurangi biaya perawatan, menawarkan wawasan komprehensif tentang pasien dan kondisi yang memengaruhi atau berpotensi memengaruhi mereka, dan meningkatkan kualitas hidup secara umum.

Analisis data perawatan kesehatan menggabungkan data historis dan real-time untuk memprediksi tren, mengungkapkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, mencapai kemajuan medis, dan mendorong pertumbuhan jangka panjang.

Sesuai laporan oleh Allied Market Research , ukuran pasar analisis kesehatan global diproyeksikan mencapai $96,90 miliar pada tahun 2030 dari $23,51 miliar pada tahun 2020, dengan CAGR 15,3%. Berbagai faktor seperti kebutuhan akan otomatisasi dan efisiensi laboratorium serta meningkatnya prevalensi penyakit kronis telah menyebabkan lonjakan adopsi data besar di industri perawatan kesehatan.

Terlepas dari faktor-faktor yang disebutkan di atas, organisasi layanan kesehatan sekarang beralih ke analitik data besar untuk mengurangi pengeluaran berlebihan pada manajemen stok yang buruk, perawatan pasien, dan penyebaran staf.

Dalam artikel ini, kami terutama akan fokus pada cara analisis data membantu institusi medis dan profesional membantu perawatan pasien dan mengurangi biaya.

Namun sebelum melangkah maju, mari selami jenis utama analitik perawatan kesehatan dan bagaimana mereka dapat mendorong perubahan dalam industri perawatan kesehatan.

Apa saja jenis analisis data dalam perawatan kesehatan?

Ada empat jenis analitik perawatan kesehatan yang dapat diterapkan berdasarkan tujuan dan kebutuhan profesional dan institusi perawatan kesehatan. Setiap jenis sangat penting untuk memanfaatkan data perawatan kesehatan, tergantung pada situasinya.

Analitik deskriptif: Analitik deskriptif memberikan pandangan historis data yang memungkinkan penyedia layanan kesehatan dan manajemen untuk menentukan apakah praktik saat ini efisien dan membuat rekomendasi, jika perlu.

Analitik prediktif: Analitik prediktif menggunakan pemodelan dan perkiraan untuk menentukan apa yang mungkin terjadi selanjutnya. Ini membantu penyedia layanan kesehatan untuk menghitung skor risiko untuk setiap pasien dan mengidentifikasi pasien mana yang mungkin memerlukan perhatian tambahan. Namun, analitik prediktif tidak menunjukkan pencegahan efek samping seperti rawat inap.

Analisis diagnostik: Analisis diagnostik membantu memahami mengapa sesuatu terjadi sehingga tindakan dapat diambil untuk mengatasi masalah tersebut. Ini berguna dalam mencari tahu peristiwa dan faktor apa yang menyebabkan hasil tertentu. Sama seperti analitik deskriptif, analitik diagnostik juga melibatkan penyelidikan data historis.

Analitik preskriptif: Jenis analitik ini memungkinkan kita memahami tindakan apa yang diperlukan untuk mengubah prediksi. Ini menggunakan algoritme canggih untuk membantu menentukan efek tindakan tertentu dan memberikan solusi dengan menerapkan data historis untuk mendapatkan hasil tertentu. Ini adalah jenis analitik yang paling berguna dan kuat, memberikan rekomendasi panduan untuk profesional perawatan kesehatan.

Cara teratas untuk mengurangi biaya dalam perawatan kesehatan menggunakan analitik data

Menerapkan analitik dan visualisasi data dengan cara yang benar dapat meningkatkan akses pasien ke layanan, menghasilkan biaya yang lebih rendah, lebih banyak pendapatan, dan meningkatkan kepuasan pasien. Di bagian ini, kita akan mempelajari berbagai cara untuk mengurangi biaya di sektor perawatan kesehatan menggunakan alat dan solusi analitik data.

Catatan kesehatan elektronik (EHRs): Salah satu manfaat utama analitik data dalam perawatan kesehatan adalah mendigitalkan catatan medis yang dapat menghasilkan penghematan besar. EHRs menghasilkan banyak data dari kebanyakan informasi klinis yang dikandungnya. Data yang dikumpulkan dalam EHR terdiri dari informasi pasien administratif dan diagnostik yang diperbarui secara real-time untuk setiap pertemuan. Secara khusus, EHR memberikan informasi tentang prosedur, demografi, lama tinggal, dan biaya. Selain itu, EHR meningkatkan kualitas perawatan karena dapat memicu peringatan dan pengingat untuk diagnostik.

Mereka juga meningkatkan kinerja dengan merampingkan tugas-tugas rutin, mengurangi kesalahan, dan mempercepat akses/entri data, sehingga secara signifikan memangkas biaya dalam perawatan kesehatan.

Kaiser Permanente, perusahaan perawatan kesehatan terkemuka di AS, telah menerapkan sistem terintegrasi yang membagikan data di semua fasilitas mereka dan mempermudah penggunaan EHR. Ini meningkatkan hasil pada penyakit kardiovaskular sekaligus menghemat $1 miliar dari perusahaan perawatan kesehatan dari pengurangan kunjungan kantor dan tes laboratorium.

Dengan demikian, ini berarti sistem bersama dari catatan pasien digital dapat menghemat banyak uang rumah sakit dan pusat kesehatan.

[Baca Juga: Panduan Pengoptimalan EHR untuk Membuat Penawaran Layanan Kesehatan Anda Efisien ]

Perkiraan permintaan kamar operasi: Kamar operasi mahal untuk dibangun, dioperasikan, dan staf. Jadi, adalah kepentingan terbaik setiap rumah sakit untuk mengoptimalkan penggunaan ruang operasi tanpa mengorbankan kesehatan pasien. Untuk mencapai tujuan ini, sejumlah penyedia layanan kesehatan dan administrator menggunakan analisis data untuk memahami hubungan antara berbagai variabel ruang operasi yang cenderung merusak penjadwalan yang efektif. Variabel-variabel ini termasuk ketersediaan ahli bedah, jam operasi, dan fungsionalitas dan ketersediaan peralatan.

Dengan begitu banyak faktor yang perlu dipertimbangkan, membuat jadwal operasi tidaklah mudah. Untungnya, analitik data dapat membantu merampingkan manajemen ruang operasi. Rumah sakit sekarang kebanjiran data staf, pasien, dan fasilitas. Jadi, cara terbaik adalah menggali data yang tepat, mempelajari pola pemanfaatan ruang operasi, dan menggunakan pemodelan prediktif untuk mencocokkan sumber daya manusia dan pendukung yang paling tepat dengan ruang operasi yang tepat.

Misalnya, rumah sakit seperti UCHealth di Colorado telah beralih ke aplikasi seluler yang menggunakan komputasi awan dan analitik prediktif untuk mengoptimalkan pemanfaatan ruang operasi dan menghilangkan konflik jadwal. Sejak peralihan tersebut, UCHealth mengalami peningkatan pendapatan sebesar 4% atau $15 juta dari operasi per tahun.

Mengoptimalkan staf: Di banyak fasilitas kesehatan, penjadwalan langsung dilakukan tanpa mempertimbangkan faktor lain, yang terkadang dapat menyebabkan kekurangan staf yang pada akhirnya akan memengaruhi perawatan pasien.

Staf yang akurat sangat penting karena setengah dari anggaran rumah sakit dihabiskan untuk biaya tenaga kerja. Analisis data sekarang membantu administrasi dan manajer mengatasi tantangan kepegawaian dengan lebih baik setidaknya 30 hari sebelumnya. Analisis data untuk usaha perusahaan menggunakan kecerdasan untuk memperkirakan dan menganalisis jumlah staf historis, tren cuaca lokal, infeksi musiman, liburan, dan banyak lagi, tersedia untuk setiap organisasi. Ini mengarah pada pengurangan biaya tenaga kerja dan manajemen shift yang efisien dan hemat biaya.

Mencegah penerimaan kembali rumah sakit selama 30 hari: Penerimaan kembali yang tidak perlu merajalela di sistem perawatan kesehatan AS. Mereka juga menempatkan beban biaya yang tidak perlu pada rumah sakit yang memiliki sedikit sumber daya. Mengurangi penerimaan kembali menjanjikan biaya yang lebih rendah untuk rumah sakit. Alat analisis data dapat digunakan untuk mengidentifikasi pasien dengan gejala dan penyakit spesifik yang menyebabkan mereka dirawat kembali. Ini membantu penyedia layanan kesehatan mengambil tindakan tambahan untuk mencegah pasien kembali dalam jangka waktu 30 hari.

Alat analisis juga dapat digunakan untuk mengembangkan peta panas untuk setiap pasien yang telah keluar dari rumah sakit selama periode 30 hari terakhir. Profesional perawatan kesehatan dapat melihat representasi visual data yang mudah dipahami untuk mengidentifikasi di mana tepatnya dalam jendela 30 hari ini pasien paling berisiko. Informasi ini membantu mereka merencanakan tindakan lebih lanjut.

Misalnya, ilmuwan data di NYU Langone Medical Center telah mengembangkan algoritme analitik prediktif berdasarkan berbagai faktor klinis. Ini membantu mengidentifikasi pasien yang cenderung menghabiskan kurang dari dua malam di rumah sakit. Alat ini juga membantu dokter mengetahui kapan harus menempatkan pasien pada observasi.

Mencegah janji tidak datang: Ketika pasien tidak datang untuk janji yang dijadwalkan, kesenjangan tak terduga dalam kalender harian praktisi dapat memiliki konsekuensi keuangan dan membuang alur kerja. Menggunakan analitik data untuk mengidentifikasi pasien yang cenderung melewatkan janji temu tanpa pemberitahuan sebelumnya dapat secara signifikan menurunkan kehilangan pendapatan, memungkinkan profesional medis menawarkan slot gratis kepada pasien lain, dan meningkatkan pengalaman pelanggan . Sebuah studi Duke University menemukan bahwa analitik data dapat menangkap 4.800 pasien yang tidak hadir setahun untuk akurasi yang lebih tinggi.

Alat analisis data juga dapat digunakan untuk memprediksi kapan pasien mungkin muncul di fasilitas seperti pusat perawatan darurat atau unit gawat darurat, yang tidak memiliki jadwal tetap. Ini, pada gilirannya, dapat membantu meningkatkan tingkat kepegawaian dan meminimalkan waktu tunggu.

Meningkatkan manajemen biaya rantai pasokan: Untuk semua bisnis, rumah sakit mengandalkan rantai pasokan untuk operasi yang efisien. Jika rantai mengalami pemutusan, perawatan pasien, dan pengobatan menderita, dan rumah sakit kehilangan pendapatan.

Alat analisis menjaga efisiensi dan melacak metrik rantai pasokan, menghasilkan penghematan biaya hingga $10 juta per tahun. Alat-alat ini juga membantu mengotomatisasi permintaan, pesanan pembelian, faktur, dan proses lainnya untuk mengurangi kesalahan dokumentasi.

Mencegah penipuan dan meningkatkan keamanan: Rumah sakit tidak asing dengan pelanggaran data dan klaim penipuan. Pada Juni 2020, Departemen Kesehatan dan Layanan Kemanusiaan di AS menyaksikan peningkatan pelanggaran data karena penjahat dunia maya memanfaatkan gangguan dari pandemi Covid-19. Kejahatan dunia maya semacam itu mahal bagi rumah sakit, yang mengakibatkan hilangnya pendapatan rata-rata hampir $3 juta. Untuk memerangi pelanggaran data , rumah sakit menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi perubahan pola dalam lalu lintas jaringan dan perilaku online mencurigakan lainnya.

Analisis data juga dapat memungkinkan organisasi untuk melacak pembayaran yang salah atau penipuan. Analytics menyederhanakan proses klaim untuk penggantian yang lebih bijaksana dan melacak pembayaran yang salah.

[Baca Juga: Cara Memastikan Keamanan Siber di Era IoT ]

Mengurangi kesalahan medis: Kesalahan medis yang timbul dari pembedahan, diagnostik, pengobatan, dan kegagalan lainnya mempengaruhi sekitar 400.000 pasien per tahun dan merugikan rumah sakit miliaran dolar dalam pendapatan yang hilang. Banyak kesalahan terjadi karena kelalaian staf atau informasi yang tidak memadai. Data besar dapat membantu mengurangi kesalahan medis ini dengan menganalisis catatan medis pasien dengan semua perawatan yang ditentukan dan menandai apa pun yang tampaknya tidak pada tempatnya.

Sekarang kita telah melihat bagaimana analitik data digunakan dalam perawatan kesehatan untuk mengurangi biaya dan manfaat analitik data dalam perawatan kesehatan , mari kita lihat seperti apa masa depan analitik data di industri perawatan kesehatan.

Masa depan analitik data dalam perawatan kesehatan

Analisis data telah memainkan peran besar dalam mengubah sektor perawatan kesehatan dengan memberikan perawatan berkualitas dan mengurangi biaya keseluruhan untuk pasien dan institusi medis. Ini akan memiliki dampak besar di tahun-tahun mendatang juga. Analisis data besar dalam perawatan kesehatan akan semakin banyak digunakan untuk membantu memprediksi kemungkinan skenario masa depan untuk membuat keputusan yang terinformasi dan lebih baik.

Kemajuan teknologi dan organisasi akan membuat semakin banyak jumlah data yang tersedia yang sesuai untuk mengembangkan dan menerapkan alat dan sistem analisis data. Kekuatan pemrosesan akan meningkat di masa depan, dan lebih banyak alat analisis siap pakai akan tersedia, yang akan membuat pengembangan ini lebih mudah dan dapat direalisasikan secara komersial.

Selain itu, di tahun-tahun mendatang, akan ada peningkatan signifikan dalam penggunaan alat analisis data untuk memprediksi kepatuhan dan keterlibatan pasien, yang sangat penting dalam mengelola kondisi jangka panjang dengan sukses.

Bagaimana Appinventiv dapat membantu dengan analisis data

Seperti yang telah kita lihat, dampak analitik data dalam perawatan kesehatan sangat luar biasa. Analisis data memainkan peran penting dalam mengurangi biaya untuk rumah sakit dan meningkatkan kualitas perawatan yang diterima pasien secara keseluruhan. Inilah alasan mengapa ada lonjakan signifikan dalam adopsi analitik data besar di sektor perawatan kesehatan.

Di Appinventiv, tim profesional kami yang luar biasa akan membantu Anda menerapkan solusi analitik data untuk bisnis perawatan kesehatan Anda sambil menangani semua tantangan data Anda pada saat yang bersamaan. Alat-alat ini akan menghasilkan retensi pengguna yang lebih besar, meningkatkan produktivitas, dan mengurangi kesalahan medis.

Jadi, jika Anda ingin menerapkan solusi analitik data dalam bisnis Anda atau mempelajari pentingnya analitik data dalam perawatan kesehatan , Anda dapat berkonsultasi dan mempekerjakan pakar kami. Kami akan menawarkan layanan analisis data terbaik di kelasnya , dengan semua kebutuhan Anda terpenuhi!