Come l'analisi dei dati nel settore sanitario sta riducendo i costi

L'analisi dei big data ha cambiato il modo in cui gestiamo, analizziamo e sfruttiamo i dati in tutti i settori. Uno dei settori più importanti in cui l'analisi dei dati sta apportando cambiamenti significativi è l'assistenza sanitaria.

Se implementata correttamente, l'analisi dei dati nel settore sanitario può ridurre i costi di trattamento, offrire una visione completa dei pazienti e delle condizioni che li colpiscono o hanno il potenziale di influenzarli e migliorare la qualità della vita in generale.

L'analisi dei dati sanitari combina dati storici e in tempo reale per prevedere le tendenze, rivelare informazioni utili, ottenere progressi medici e guidare la crescita a lungo termine.

Secondo un rapporto di Allied Market Research , si prevede che le dimensioni del mercato globale dell'analisi sanitaria raggiungeranno $ 96,90 miliardi entro il 2030 da $ 23,51 miliardi nel 2020, con un CAGR del 15,3%. Vari fattori come la necessità di automazione ed efficienza del laboratorio e la crescente prevalenza di malattie croniche hanno portato a un'impennata nell'adozione dei big data nel settore sanitario.

Oltre ai suddetti fattori, le organizzazioni sanitarie si stanno ora rivolgendo all'analisi dei big data per ridurre la spesa eccessiva per la cattiva gestione delle scorte, l'assistenza ai pazienti e l'impiego del personale.

In questo articolo, ci concentreremo principalmente sui modi in cui l'analisi dei dati sta aiutando le istituzioni mediche e i professionisti ad assistere nella cura dei pazienti e a ridurre i costi.

Ma prima di andare avanti, analizziamo i principali tipi di analisi sanitaria e come possono guidare un cambiamento nel settore sanitario.

Quali sono i tipi di analisi dei dati in ambito sanitario?

Esistono quattro tipi di analisi sanitarie che possono essere applicate in base agli obiettivi e alle esigenze degli operatori sanitari e delle istituzioni. Ogni tipo è fondamentale per ottenere il massimo dai dati sanitari, a seconda della situazione.

Analisi descrittiva: l'analisi descrittiva fornisce una vista storica dei dati che consente agli operatori sanitari e al management di determinare se le pratiche attuali sono efficienti e di formulare raccomandazioni, se necessario.

Analisi predittiva: l'analisi predittiva utilizza la modellazione e la previsione per determinare cosa è probabile che accada dopo. Aiuta gli operatori sanitari a calcolare i punteggi di rischio per ciascun paziente e identificare quali pazienti potrebbero richiedere ulteriore attenzione. Tuttavia, l'analisi predittiva non indica la prevenzione di eventi avversi come il ricovero.

Analisi diagnostica: l'analisi diagnostica aiuta a capire perché è successo qualcosa in modo da poter intraprendere azioni per risolvere il problema. È utile per capire quali eventi e fattori hanno portato a un risultato specifico. Proprio come l'analisi descrittiva, l'analisi diagnostica comporta anche un'indagine sui dati storici.

Analisi prescrittiva: questo tipo di analisi ci consente di capire quali azioni sono necessarie per modificare la previsione. Utilizza algoritmi avanzati per aiutare a determinare gli effetti di azioni specifiche e fornire soluzioni applicando dati storici per ottenere un risultato specifico. È il tipo di analisi più utile e potente, che fornisce raccomandazioni guida agli operatori sanitari.

I migliori modi per ridurre i costi nel settore sanitario utilizzando l'analisi dei dati

L'applicazione corretta dell'analisi e della visualizzazione dei dati può portare a un aumento dell'accesso dei pazienti ai servizi, con conseguente riduzione dei costi, maggiori entrate e una migliore soddisfazione dei pazienti. In questa sezione, analizzeremo diversi modi per ridurre i costi nel settore sanitario utilizzando strumenti e soluzioni di analisi dei dati.

Cartelle sanitarie elettroniche (EHR): uno dei principali vantaggi dell'analisi dei dati in ambito sanitario è la digitalizzazione delle cartelle cliniche che può comportare risparmi sostanziali. Le cartelle cliniche elettroniche generano molti dati dalla pletora di informazioni cliniche che contengono. I dati raccolti nelle cartelle cliniche elettroniche comprendono informazioni amministrative e diagnostiche sul paziente aggiornate in tempo reale per ogni incontro. In particolare, EHR fornisce informazioni su procedure, dati demografici, durata del soggiorno e tariffe. Inoltre, le cartelle cliniche elettroniche migliorano la qualità dell'assistenza poiché possono attivare avvisi e promemoria per la diagnostica.

Migliorano inoltre le prestazioni semplificando le attività di routine, riducendo gli errori e velocizzando l'accesso/l'immissione dei dati, riducendo così significativamente i costi nel settore sanitario.

Kaiser Permanente, un'azienda sanitaria leader negli Stati Uniti, ha implementato un sistema integrato che condivide i dati in tutte le sue strutture e semplifica l'utilizzo delle cartelle cliniche elettroniche. Ciò ha migliorato i risultati nelle malattie cardiovascolari, risparmiando all'azienda sanitaria 1 miliardo di dollari dalla riduzione delle visite ambulatoriali e dei test di laboratorio.

Pertanto, significa che un sistema condiviso di cartelle cliniche digitalizzate può far risparmiare agli ospedali e ai centri sanitari ingenti somme di denaro.

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Previsione delle richieste delle sale operatorie: le sale operatorie sono costose da costruire, gestire e personale. Pertanto, è nell'interesse di ogni ospedale ottimizzare l'uso della sala operatoria senza compromettere la salute dei pazienti. Per raggiungere questo obiettivo, numerosi operatori sanitari e amministratori stanno utilizzando l'analisi dei dati per comprendere le relazioni tra le numerose variabili della sala operatoria che tendono a rovinare una pianificazione efficace. Queste variabili includono la disponibilità del chirurgo, l'orario di lavoro e la funzionalità e disponibilità dell'attrezzatura.

Con così tanti fattori da considerare, creare un programma chirurgico non è facile. Fortunatamente, l'analisi dei dati può aiutare a semplificare la gestione della sala operatoria. Gli ospedali sono ora inondati di dati sul personale, sui pazienti e sulle strutture. Quindi, il modo migliore è estrarre i dati giusti, studiare i modelli di utilizzo delle sale operatorie e utilizzare la modellazione predittiva per abbinare le risorse umane e di supporto più appropriate con le sale operatorie giuste.

Ad esempio, ospedali come UCHealth in Colorado sono passati alle app mobili che utilizzano il cloud computing e l'analisi predittiva per ottimizzare l'utilizzo della sala operatoria ed eliminare i conflitti di programmazione. Dopo il passaggio, UCHealth ha registrato un aumento del 4% o $ 15 milioni di entrate derivanti da interventi chirurgici all'anno.

Ottimizza il personale: in molte strutture sanitarie, la programmazione al volo viene eseguita senza tenere conto di altri fattori, che a volte possono portare a una carenza di personale che influirà in definitiva sull'assistenza ai pazienti.

Un personale accurato è estremamente importante perché metà del budget di un ospedale viene speso per il costo del lavoro. L'analisi dei dati sta ora aiutando l'amministrazione e i manager a far fronte meglio alle sfide del personale con almeno 30 giorni di anticipo. L'analisi dei dati per le iniziative aziendali utilizza l'intelligence per prevedere e analizzare i numeri storici del personale, le tendenze meteorologiche locali, le infezioni stagionali, le vacanze e altro ancora, disponibile per ogni organizzazione. Ciò comporta una riduzione dei costi di manodopera e una gestione dei turni efficiente ed economicamente vantaggiosa.

Previene le riammissioni ospedaliere di 30 giorni: le riammissioni non necessarie sono dilaganti in un sistema sanitario statunitense. Costituiscono inoltre un onere non necessario per gli ospedali che hanno poche risorse da risparmiare. La riduzione delle riammissioni promette una riduzione dei costi per gli ospedali. Gli strumenti di analisi dei dati possono essere utilizzati per identificare i pazienti con sintomi e malattie specifici che portano alla loro riammissione. Ciò aiuta gli operatori sanitari ad adottare misure aggiuntive per impedire al paziente di tornare entro la finestra di 30 giorni.

Gli strumenti di analisi possono essere utilizzati anche per sviluppare una mappa termica per ogni paziente che è rimasto fuori dall'ospedale negli ultimi 30 giorni. Gli operatori sanitari possono esaminare rappresentazioni visive di facile comprensione dei dati per identificare dove esattamente in questa finestra di 30 giorni il paziente è più a rischio. Queste informazioni li aiutano a pianificare ulteriori azioni.

Ad esempio, i data scientist del NYU Langone Medical Center hanno sviluppato un algoritmo di analisi predittiva basato su un'ampia gamma di fattori clinici. Aiuta a identificare i pazienti che probabilmente trascorreranno meno di due notti in ospedale. Lo strumento aiuta anche i medici a sapere quando mettere un paziente in osservazione.

Previene gli appuntamenti in caso di mancata presentazione: quando i pazienti non arrivano per gli appuntamenti programmati, le lacune impreviste nei calendari giornalieri di un medico possono avere ramificazioni finanziarie e annullare il flusso di lavoro. L'utilizzo dell'analisi dei dati per identificare i pazienti che probabilmente salteranno gli appuntamenti senza preavviso può ridurre significativamente la perdita di entrate, consentire ai professionisti medici di offrire slot gratuiti ad altri pazienti e migliorare l'esperienza del cliente . Uno studio della Duke University ha rilevato che l'analisi dei dati potrebbe acquisire 4.800 pazienti che non si sono presentati all'anno per una maggiore precisione.

Gli strumenti di analisi dei dati possono essere utilizzati anche per prevedere quando i pazienti possono presentarsi in strutture come centri di assistenza urgente o reparti di emergenza, che non hanno orari fissi. Questo, a sua volta, potrebbe aiutare a migliorare i livelli di personale e ridurre al minimo i tempi di attesa.

Migliora la gestione dei costi della catena di approvvigionamento: come per tutte le aziende, gli ospedali fanno affidamento sulla catena di approvvigionamento per operazioni efficienti. Se la catena subisce una disconnessione, la cura del paziente e il trattamento ne risentono e gli ospedali perdono entrate.

Gli strumenti analitici mantengono l'efficienza e tengono traccia delle metriche della catena di approvvigionamento, con conseguente risparmio sui costi fino a $ 10 milioni all'anno. Questi strumenti aiutano anche ad automatizzare richieste, ordini di acquisto, fatture e altri processi per ridurre gli errori di documentazione.

Previene le frodi e migliora la sicurezza: gli ospedali non sono estranei a violazioni dei dati e reclami per frode. Nel giugno 2020, il Dipartimento della salute e dei servizi umani negli Stati Uniti ha assistito a un aumento delle violazioni dei dati poiché i criminali informatici hanno approfittato delle distrazioni della pandemia di Covid-19. Tali crimini informatici sono costosi per gli ospedali, con una perdita media di entrate di quasi 3 milioni di dollari. Per combattere le violazioni dei dati , gli ospedali utilizzano l'analisi dei dati per identificare i cambiamenti del modello nel traffico di rete e altri comportamenti online sospetti.

L'analisi dei dati può anche consentire alle organizzazioni di tracciare pagamenti errati o fraudolenti. Analytics semplifica il processo di reclamo per rimborsi più opportuni e tiene traccia dei pagamenti errati.

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Riduce gli errori medici: gli errori medici derivanti da errori chirurgici, diagnostici, terapeutici e di altro tipo colpiscono circa 400.000 pazienti all'anno e costano agli ospedali miliardi di dollari in mancati guadagni. Molti errori si verificano per negligenza del personale o informazioni insufficienti. I big data possono aiutare a ridurre questi errori medici analizzando le cartelle cliniche del paziente con tutti i trattamenti prescritti e segnalando tutto ciò che sembra fuori luogo.

Ora che abbiamo visto come l'analisi dei dati viene utilizzata nel settore sanitario per ridurre i costi e i vantaggi dell'analisi dei dati nel settore sanitario , vediamo come sarà il futuro dell'analisi dei dati nel settore sanitario.

Il futuro dell'analisi dei dati nel settore sanitario

L'analisi dei dati sta già svolgendo un ruolo importante nella trasformazione del settore sanitario fornendo cure di qualità e riducendo i costi complessivi sia per i pazienti che per le istituzioni mediche. È destinato ad avere un impatto sostanziale anche nei prossimi anni. L'analisi dei big data nel settore sanitario sarà sempre più utilizzata per aiutare a prevedere la probabilità di scenari futuri al fine di prendere decisioni informate e migliori.

I progressi tecnologici e organizzativi renderanno disponibili quantità crescenti di dati che saranno idonei a sviluppare e implementare strumenti e sistemi di analisi dei dati. La potenza di elaborazione aumenterà in futuro e saranno disponibili più strumenti analitici standard, il che renderà questo sviluppo più facile e realizzabile commercialmente.

Inoltre, nei prossimi anni, ci sarà un aumento significativo dell'uso di strumenti di analisi dei dati per prevedere la compliance e il coinvolgimento dei pazienti, il che è particolarmente importante per gestire con successo le condizioni a lungo termine.

Come Appinventiv può aiutare con l'analisi dei dati

Come abbiamo visto, l' impatto dell'analisi dei dati nel settore sanitario è enorme. L'analisi dei dati svolge un ruolo fondamentale nella riduzione delle spese per gli ospedali e nel miglioramento della qualità complessiva delle cure che i pazienti ricevono. Questo è il motivo per cui c'è stato un aumento significativo nell'adozione dell'analisi dei big data nel settore sanitario.

In Appinventiv, il nostro eccellente team di professionisti ti aiuterà a implementare soluzioni di analisi dei dati per la tua attività sanitaria, occupandoti allo stesso tempo di tutte le sfide relative ai dati. Questi strumenti porteranno a una maggiore fidelizzazione degli utenti, miglioreranno la produttività e ridurranno gli errori medici.

Quindi, nel caso in cui desideri implementare soluzioni di analisi dei dati nella tua azienda o apprendere l' importanza dell'analisi dei dati in ambito sanitario , puoi consultare e assumere i nostri esperti. Ti offriremo i migliori servizi di analisi dei dati della categoria , con tutte le tue esigenze coperte!