Jak analityka danych w opiece zdrowotnej obniża koszty

Analiza Big Data zmieniła sposób, w jaki zarządzamy, analizujemy i wykorzystujemy dane w różnych branżach. Jednym z najbardziej znaczących sektorów, w których analityka danych dokonuje znaczących zmian, jest opieka zdrowotna.

Prawidłowo wdrożona analityka danych w opiece zdrowotnej może obniżyć koszty leczenia, zaoferować kompleksowy wgląd w pacjentów i schorzenia, które mają na nich wpływ lub mogą na nich wpłynąć, oraz ogólnie poprawić jakość życia.

Analiza danych w opiece zdrowotnej łączy dane historyczne i dane w czasie rzeczywistym w celu przewidywania trendów, ujawniania praktycznych spostrzeżeń, osiągania postępów w medycynie i napędzania długoterminowego wzrostu.

Zgodnie z raportem Allied Market Research , globalny rynek analityki medycznej ma osiągnąć 96,90 miliarda dolarów do 2030 roku z 23,51 miliarda dolarów w 2020 roku, przy CAGR wynoszącym 15,3%. Różne czynniki, takie jak potrzeba automatyzacji i wydajności laboratoriów oraz rosnąca częstość występowania chorób przewlekłych, doprowadziły do ​​gwałtownego przyjęcia dużych zbiorów danych w branży opieki zdrowotnej.

Oprócz wyżej wymienionych czynników, organizacje opieki zdrowotnej zwracają się teraz do analizy dużych zbiorów danych, aby ograniczyć nadmierne wydatki na złe zarządzanie zapasami, opiekę nad pacjentami i zatrudnianie personelu.

W tym artykule skupimy się głównie na sposobach, w jakie analityka danych pomaga instytucjom medycznym i profesjonalistom w opiece nad pacjentem i obniżaniu kosztów.

Ale zanim przejdziemy dalej, przyjrzyjmy się głównym rodzajom analiz opieki zdrowotnej i sposobom, w jaki mogą one wprowadzić zmiany w branży opieki zdrowotnej.

Jakie są rodzaje analityki danych w opiece zdrowotnej?

Istnieją cztery rodzaje analiz opieki zdrowotnej, które można zastosować w oparciu o cele i potrzeby pracowników i instytucji opieki zdrowotnej. Każdy rodzaj ma kluczowe znaczenie dla maksymalnego wykorzystania danych dotyczących opieki zdrowotnej, w zależności od sytuacji.

Analityka opisowa: Analiza opisowa zapewnia historyczny widok danych, który pozwala świadczeniodawcom i kierownictwu określić, czy obecne praktyki są skuteczne, i w razie potrzeby formułować zalecenia.

Analityka predykcyjna: Analiza predykcyjna wykorzystuje modelowanie i prognozowanie , aby określić, co może się wydarzyć dalej. Pomaga świadczeniodawcom w obliczeniu oceny ryzyka dla każdego pacjenta i określeniu, którzy pacjenci mogą wymagać dodatkowej uwagi. Analityka predykcyjna nie wskazuje jednak na zapobieganie zdarzeniom niepożądanym, takim jak hospitalizacja.

Analityka diagnostyczna: Analiza diagnostyczna pomaga zrozumieć, dlaczego coś się wydarzyło, aby można było podjąć działania w celu rozwiązania problemu. Przydaje się do ustalenia, jakie zdarzenia i czynniki doprowadziły do ​​określonego wyniku. Podobnie jak analityka opisowa, analityka diagnostyczna obejmuje również badanie danych historycznych.

Analityka nakazowa: Ten rodzaj analizy pozwala nam zrozumieć, jakie działania są potrzebne, aby zmienić prognozę. Wykorzystuje zaawansowane algorytmy, które pomagają określić efekty konkretnych działań i dostarczają rozwiązania poprzez zastosowanie danych historycznych do uzyskania określonego wyniku. Jest to najbardziej użyteczny i potężny rodzaj analizy, dostarczający wskazówek dla pracowników służby zdrowia.

Najlepsze sposoby na obniżenie kosztów w opiece zdrowotnej dzięki analizie danych

Zastosowanie analizy i wizualizacji danych we właściwy sposób może prowadzić do zwiększenia dostępu pacjentów do usług, co skutkuje niższymi kosztami, większymi przychodami i większą satysfakcją pacjentów. W tej sekcji zagłębimy się w różne sposoby redukcji kosztów w sektorze opieki zdrowotnej za pomocą narzędzi i rozwiązań do analizy danych.

Elektroniczna dokumentacja medyczna (EHR): Jedną z głównych korzyści płynących z analizy danych w opiece zdrowotnej jest digitalizacja dokumentacji medycznej, która może przynieść znaczne oszczędności. EHRs generują wiele danych z mnóstwa informacji klinicznych, które zawierają. Dane zebrane w EHR zawierają informacje administracyjne i diagnostyczne o pacjencie aktualizowane w czasie rzeczywistym dla każdego spotkania. W szczególności EHR dostarcza informacji na temat procedur, danych demograficznych, długości pobytu i opłat. Ponadto EHR poprawiają jakość opieki , ponieważ mogą wyzwalać ostrzeżenia i przypomnienia dotyczące diagnostyki.

Zwiększają również wydajność poprzez usprawnienie rutynowych zadań, redukcję błędów i przyspieszenie dostępu/wprowadzania danych, co znacznie obniża koszty opieki zdrowotnej.

Kaiser Permanente, wiodąca firma z branży medycznej w USA, wdrożyła zintegrowany system, który udostępnia dane we wszystkich swoich placówkach i ułatwia korzystanie z EHR. Poprawiło to wyniki leczenia chorób sercowo-naczyniowych, jednocześnie oszczędzając firmie medycznej miliard 1 miliarda dolarów dzięki zmniejszeniu liczby wizyt w gabinecie i testów laboratoryjnych.

Oznacza to, że wspólny system zdigitalizowanych danych pacjentów może zaoszczędzić szpitalom i ośrodkom opieki zdrowotnej znaczne sumy pieniędzy.

[Przeczytaj również: Przewodnik po optymalizacji EHR, aby Twoja oferta opieki zdrowotnej była wydajna ]

Prognozy zapotrzebowania na sale operacyjne: Sale operacyjne są drogie w budowie, obsłudze i personelu. Dlatego w najlepszym interesie każdego szpitala jest optymalizacja wykorzystania sali operacyjnej bez narażania zdrowia pacjentów. Aby osiągnąć ten cel, wielu świadczeniodawców i administratorów korzysta z analityki danych, aby zrozumieć relacje między licznymi zmiennymi sali operacyjnej, które zwykle psują efektywne planowanie. Te zmienne obejmują dostępność chirurga, godziny pracy oraz funkcjonalność i dostępność sprzętu.

Przy tak wielu czynnikach do rozważenia stworzenie harmonogramu operacji nie jest łatwe. Na szczęście analiza danych może pomóc w usprawnieniu zarządzania salą operacyjną. Szpitale są teraz zalane danymi dotyczącymi personelu, pacjentów i placówek. Najlepszym sposobem jest więc wydobycie właściwych danych, zbadanie wzorców wykorzystania sal operacyjnych i zastosowanie modelowania predykcyjnego w celu dopasowania najbardziej odpowiednich zasobów ludzkich i wsparcia do odpowiednich sal operacyjnych.

Na przykład szpitale, takie jak UCHealth w Kolorado, przestawiły się na aplikacje mobilne , które wykorzystują przetwarzanie w chmurze i analizy predykcyjne, aby zoptymalizować wykorzystanie sali operacyjnej i wyeliminować konflikty harmonogramów. Od czasu przejścia UCHealth odnotował wzrost przychodów z operacji o 4% lub 15 milionów dolarów rocznie.

Optymalizuje personel: w wielu placówkach opieki zdrowotnej planowanie na bieżąco odbywa się bez uwzględniania innych czynników, co czasami może prowadzić do niedoboru personelu, co ostatecznie wpłynie na opiekę nad pacjentem.

Dokładny personel jest niezwykle ważny, ponieważ połowa budżetu szpitala przeznaczana jest na koszty pracy. Analiza danych pomaga teraz administracji i menedżerom lepiej radzić sobie z wyzwaniami kadrowymi z co najmniej 30-dniowym wyprzedzeniem. Analiza danych dla przedsięwzięć korporacyjnych wykorzystuje inteligencję do prognozowania i analizowania historycznej liczby pracowników, lokalnych trendów pogodowych, infekcji sezonowych, świąt i nie tylko, dostępnych dla każdej organizacji. Prowadzi to do obniżenia kosztów pracy i wydajnego, oszczędnego zarządzania zmianą.

Zapobiega 30-dniowym ponownym przyjęciom do szpitali: Niepotrzebne ponowne przyjęcia są powszechne w amerykańskim systemie opieki zdrowotnej. Stanowią one również niepotrzebne obciążenie kosztami szpitali, które mają niewiele zasobów do stracenia. Zmniejszenie liczby readmisji obiecuje obniżenie kosztów dla szpitali. Narzędzia do analizy danych można wykorzystać do identyfikacji pacjentów z określonymi objawami i chorobami, które prowadzą do ich ponownego przyjęcia. Pomaga to świadczeniodawcom w podejmowaniu dodatkowych środków, aby uniemożliwić pacjentowi powrót w ciągu 30 dni.

Narzędzia analityczne można również wykorzystać do opracowania mapy cieplnej dla każdego pacjenta, który przebywał poza szpitalem w ciągu ostatnich 30 dni. Pracownicy służby zdrowia mogą spojrzeć na łatwe do zrozumienia wizualne reprezentacje danych, aby określić, gdzie dokładnie w tym 30-dniowym oknie pacjent jest najbardziej zagrożony. Te informacje pomagają im planować dalsze działania.

Na przykład naukowcy zajmujący się danymi z NYU Langone Medical Center opracowali algorytm analizy predykcyjnej oparty na szerokim zakresie czynników klinicznych. Pomaga zidentyfikować pacjentów, którzy prawdopodobnie spędzą w szpitalu mniej niż dwie noce. Narzędzie pomaga również lekarzom wiedzieć, kiedy skierować pacjenta na obserwację.

Uniemożliwia umawianie się na wizytę: gdy pacjenci nie przychodzą na zaplanowane wizyty, nieoczekiwane luki w codziennych kalendarzach lekarza mogą mieć konsekwencje finansowe i zakłócać przepływ pracy. Korzystanie z analizy danych w celu identyfikacji pacjentów, którzy prawdopodobnie opuszczą wizytę bez wcześniejszego powiadomienia, może znacznie zmniejszyć utratę przychodów, umożliwić lekarzom oferowanie bezpłatnych miejsc innym pacjentom i poprawić jakość obsługi klienta . Badanie przeprowadzone na Duke University wykazało, że analiza danych może uchwycić 4800 pacjentów, którzy nie pojawili się w ciągu roku, aby uzyskać większą dokładność.

Narzędzia do analizy danych można również wykorzystać do przewidywania, kiedy pacjenci mogą pojawić się w placówkach takich jak ośrodki pomocy doraźnej lub oddziały ratunkowe, które nie mają ustalonych harmonogramów. To z kolei może pomóc w zwiększeniu liczby pracowników i skróceniu czasu oczekiwania.

Usprawnia zarządzanie kosztami łańcucha dostaw: Podobnie jak w przypadku wszystkich firm, szpitale polegają na łańcuchu dostaw w celu zapewnienia wydajnej działalności. Jeśli w sieci dojdzie do rozłączenia, ucierpi opieka nad pacjentem i leczenie, a szpitale tracą dochody.

Narzędzia analityczne utrzymują wydajność i śledzą metryki łańcucha dostaw, co pozwala zaoszczędzić nawet 10 milionów dolarów rocznie. Narzędzia te pomagają również zautomatyzować zapotrzebowania, zamówienia zakupu, faktury i inne procesy w celu ograniczenia błędów w dokumentacji.

Zapobiega oszustwom i zwiększa bezpieczeństwo: szpitalom nie są obce naruszenia danych i roszczenia o oszustwa. W czerwcu 2020 r. Departament Zdrowia i Opieki Społecznej w USA odnotował wzrost naruszeń danych, ponieważ cyberprzestępcy wykorzystali zakłócenia wywołane pandemią Covid-19. Takie cyberprzestępstwa są kosztowne dla szpitali, co skutkuje przeciętną utratą przychodów w wysokości prawie 3 milionów dolarów. W celu zwalczania naruszeń danych szpitale wykorzystują analitykę danych do identyfikowania zmian wzorców w ruchu sieciowym i innych podejrzanych zachowań online.

Analityka danych może również umożliwić organizacjom śledzenie nieprawidłowych lub fałszywych płatności. Analytics usprawnia proces zgłaszania roszczeń, aby uzyskać szybsze zwroty kosztów i śledzić nieprawidłowe płatności.

[Przeczytaj również: Jak zapewnić cyberbezpieczeństwo w erze IoT ]

Redukcja błędów medycznych: Błędy medyczne wynikające z błędów chirurgicznych, diagnostycznych, medycznych i innych dotykają około 400 000 pacjentów rocznie i kosztują szpitale miliardy dolarów utraconych przychodów. Wiele błędów wynika z zaniedbań personelu lub niewystarczających informacji. Big data może pomóc w ograniczeniu tych błędów medycznych, analizując dokumentację medyczną pacjenta ze wszystkimi przepisanymi zabiegami i oznaczając wszystko, co wydaje się nie na miejscu.

Teraz, gdy widzieliśmy, jak analityka danych jest wykorzystywana w opiece zdrowotnej do obniżania kosztów i korzyści z analizy danych w opiece zdrowotnej , zobaczmy, jak wygląda przyszłość analizy danych w branży opieki zdrowotnej.

Przyszłość analityki danych w opiece zdrowotnej

Analityka danych już teraz odgrywa ogromną rolę w przekształcaniu sektora opieki zdrowotnej, zapewniając wysokiej jakości opiekę i obniżając ogólne koszty zarówno dla pacjentów, jak i instytucji medycznych. Będzie to miało znaczący wpływ również w nadchodzących latach. Analiza big data w opiece zdrowotnej będzie coraz częściej wykorzystywana do przewidywania prawdopodobieństwa przyszłych scenariuszy w celu podejmowania świadomych i lepszych decyzji.

Postęp technologiczny i organizacyjny umożliwi dostęp do coraz większej ilości danych, które będą odpowiednie do opracowywania i wdrażania narzędzi i systemów analitycznych danych. W przyszłości moc obliczeniowa wzrośnie, a dostępnych będzie więcej gotowych narzędzi analitycznych, które ułatwią realizację tego rozwoju i jego komercyjną realizację.

Ponadto w nadchodzących latach nastąpi znaczny wzrost wykorzystania narzędzi do analityki danych do przewidywania zgodności i zaangażowania pacjentów, co jest szczególnie ważne w skutecznym zarządzaniu chorobami długoterminowymi.

Jak Appinventiv może pomóc w analizie danych

Jak widzieliśmy, wpływ analizy danych w opiece zdrowotnej jest ogromny. Analityka danych odgrywa kluczową rolę w zmniejszaniu wydatków szpitali i poprawie ogólnej jakości opieki, którą otrzymują pacjenci. To jest powód, dla którego nastąpił znaczny wzrost wykorzystania analityki big data w sektorze opieki zdrowotnej.

W Appinventiv nasz doskonały zespół profesjonalistów pomoże Ci wdrożyć rozwiązania do analizy danych dla Twojego biznesu opieki zdrowotnej, jednocześnie zajmując się wszystkimi wyzwaniami związanymi z danymi. Narzędzia te doprowadzą do większej retencji użytkowników, zwiększą produktywność i zmniejszą liczbę błędów medycznych.

Jeśli więc chcesz wdrożyć rozwiązania do analizy danych w swojej firmie lub dowiedzieć się, jak ważna jest analiza danych w opiece zdrowotnej , możesz skonsultować się z naszymi ekspertami i zatrudnić ich. Zaoferujemy Ci najlepsze w swojej klasie usługi analizy danych , uwzględniając wszystkie Twoje potrzeby!