Como a análise de dados na área da saúde está reduzindo custos

A análise de big data mudou a forma como gerenciamos, analisamos e aproveitamos os dados em todos os setores. Um dos setores mais notáveis ​​em que a análise de dados está fazendo mudanças significativas é a saúde.

Quando implementada corretamente, a análise de dados na área da saúde pode reduzir os custos de tratamento, oferecer uma visão abrangente dos pacientes e condições que os afetam ou têm o potencial de afetá-los e melhorar a qualidade de vida em geral.

A análise de dados de saúde combina dados históricos e em tempo real para prever tendências, revelar insights acionáveis, alcançar avanços médicos e impulsionar o crescimento de longo prazo.

De acordo com um relatório da Allied Market Research , o tamanho do mercado global de análise de saúde está projetado para atingir US$ 96,90 bilhões até 2030, de US$ 23,51 bilhões em 2020, com um CAGR de 15,3%. Vários fatores, como a necessidade de automação e eficiência de laboratórios e o aumento da prevalência de doenças crônicas, levaram a um aumento na adoção de big data no setor de saúde.

Além dos fatores mencionados acima, as organizações de saúde estão agora recorrendo à análise de big data para reduzir os gastos excessivos com o gerenciamento inadequado de estoque, atendimento ao paciente e implantação da equipe.

Neste artigo, vamos nos concentrar principalmente nas maneiras como a análise de dados está ajudando instituições e profissionais médicos a auxiliar no atendimento ao paciente e reduzir custos.

Mas antes de avançar, vamos mergulhar nos principais tipos de análise de saúde e como eles podem impulsionar uma mudança no setor de saúde.

Quais são os tipos de análise de dados na área da saúde?

Existem quatro tipos de análises de saúde que podem ser aplicadas com base nas metas e necessidades dos profissionais e instituições de saúde. Cada tipo é crucial para aproveitar ao máximo os dados de saúde, dependendo da situação.

Análise descritiva: a análise descritiva fornece uma visão histórica dos dados que permite que os profissionais de saúde e o gerenciamento determinem se as práticas atuais são eficientes e façam recomendações, se necessário.

Análise preditiva: a análise preditiva usa modelagem e previsão para determinar o que provavelmente acontecerá a seguir. Ele ajuda os profissionais de saúde a calcular as pontuações de risco para cada paciente e identificar quais pacientes podem precisar de atenção adicional. No entanto, a análise preditiva não indica a prevenção de eventos adversos, como hospitalização.

Análise de diagnóstico: a análise de diagnóstico ajuda a entender por que algo aconteceu para que ações possam ser tomadas para resolver o problema. É útil para descobrir quais eventos e fatores levaram a um resultado específico. Assim como a análise descritiva, a análise de diagnóstico também envolve uma investigação de dados históricos.

Análise prescritiva: esse tipo de análise nos permite entender quais ações são necessárias para alterar a previsão. Ele usa algoritmos avançados para ajudar a determinar os efeitos de ações específicas e fornecer soluções aplicando dados históricos para obter um resultado específico. É o tipo de análise mais útil e poderoso, fornecendo recomendações orientadoras para profissionais de saúde.

Principais maneiras de reduzir custos em saúde usando análise de dados

A aplicação da análise e visualização de dados da maneira correta pode levar a um aumento no acesso do paciente aos serviços, resultando em custos mais baixos, mais receita e maior satisfação do paciente. Nesta seção, vamos nos aprofundar em diferentes maneiras de reduzir custos no setor de saúde usando ferramentas e soluções de análise de dados.

Registros eletrônicos de saúde (EHRs): Um dos principais benefícios da análise de dados na área da saúde é a digitalização de registros médicos que podem resultar em economias substanciais. Os EHRs geram muitos dados a partir da infinidade de informações clínicas que eles contêm. Os dados coletados nos prontuários eletrônicos compreendem informações administrativas e de diagnóstico do paciente atualizadas em tempo real a cada encontro. Em particular, o EHR fornece informações sobre procedimentos, dados demográficos, duração da estadia e taxas. Além disso, os EHRs melhoram a qualidade do atendimento , pois podem acionar avisos e lembretes para diagnósticos.

Eles também melhoram o desempenho simplificando as tarefas de rotina, reduzindo erros e acelerando o acesso/entrada de dados, reduzindo significativamente os custos na área da saúde.

A Kaiser Permanente, uma empresa de saúde líder nos EUA, implementou um sistema integrado que compartilha dados em todas as suas instalações e facilita o uso de EHRs. Isso melhorou os resultados em doenças cardiovasculares, ao mesmo tempo em que economizou US$ 1 bilhão para a empresa de saúde com a redução de visitas ao consultório e testes de laboratório.

Assim, significa que um sistema compartilhado de registros de pacientes digitalizados pode economizar quantias substanciais de dinheiro para hospitais e centros de saúde.

[Leia também: Guia de otimização de EHR para tornar sua oferta de assistência médica eficiente ]

Prevê as demandas da sala de cirurgia: As salas de cirurgia são caras para construir, operar e pessoal. Portanto, é do interesse de todos os hospitais otimizar o uso da sala de cirurgia sem comprometer a saúde dos pacientes. Para atingir esse objetivo, vários provedores e administradores de saúde estão utilizando a análise de dados para entender as relações entre as inúmeras variáveis ​​da sala de cirurgia que tendem a arruinar o agendamento eficaz. Essas variáveis ​​incluem a disponibilidade do cirurgião, horas de operação e funcionalidade e disponibilidade do equipamento.

Com tantos fatores a serem considerados, criar um cronograma cirúrgico não é fácil. Felizmente, a análise de dados pode ajudar a simplificar o gerenciamento da sala de cirurgia. Os hospitais estão agora inundados de dados de funcionários, pacientes e instalações. Portanto, a melhor maneira é extrair os dados certos, estudar os padrões de utilização da sala de cirurgia e usar a modelagem preditiva para combinar os recursos humanos e de suporte mais apropriados com as salas de cirurgia certas.

Por exemplo, hospitais como o UCHealth no Colorado mudaram para aplicativos móveis que usam computação em nuvem e análise preditiva para otimizar a utilização da sala de cirurgia e eliminar conflitos de agendamento. Desde a mudança, a UHealth viu um aumento de 4% ou US$ 15 milhões em receita de cirurgias por ano.

Otimiza a equipe: Em muitas instalações de saúde, o agendamento imediato é feito sem levar em consideração outros fatores, o que às vezes pode levar a uma escassez de pessoal que acabará afetando o atendimento ao paciente.

Uma equipe precisa é extremamente importante porque metade do orçamento de um hospital é gasto em custos trabalhistas. A análise de dados agora está ajudando a administração e os gerentes a lidar melhor com os desafios de pessoal com pelo menos 30 dias de antecedência. A análise de dados para empreendimentos corporativos usa inteligência para prever e analisar números históricos de pessoal, tendências climáticas locais, infecções sazonais, feriados e muito mais, disponíveis para cada organização. Isso leva a custos de mão de obra reduzidos e gerenciamento de turnos eficiente e econômico.

Evita readmissões hospitalares de 30 dias: readmissões desnecessárias são desenfreadas em um sistema de saúde dos EUA. Eles também colocam uma carga de custos desnecessária em hospitais que têm poucos recursos de sobra. Reduzir as readmissões promete reduzir os custos para os hospitais. As ferramentas de análise de dados podem ser usadas para identificar pacientes com sintomas e doenças específicos que levam à sua readmissão. Isso ajuda os profissionais de saúde a tomar medidas adicionais para evitar que o paciente retorne dentro da janela de 30 dias.

As ferramentas de análise também podem ser usadas para desenvolver um mapa de calor para cada paciente que ficou fora do hospital nos últimos 30 dias. Os profissionais de saúde podem observar representações visuais fáceis de entender dos dados para identificar exatamente onde nesta janela de 30 dias o paciente está em maior risco. Essas informações os ajudam a planejar ações adicionais.

Por exemplo, os cientistas de dados do NYU Langone Medical Center desenvolveram um algoritmo de análise preditiva com base em uma ampla gama de fatores clínicos. Ele ajuda a identificar pacientes que provavelmente passarão menos de duas noites no hospital. A ferramenta também ajuda os médicos a saber quando colocar um paciente em observação.

Evita compromissos não comparecimentos: quando os pacientes não chegam para compromissos agendados, as lacunas inesperadas nos calendários diários de um profissional podem ter ramificações financeiras e prejudicar o fluxo de trabalho. O uso de análise de dados para identificar pacientes que provavelmente pularão consultas sem aviso prévio pode reduzir significativamente a perda de receita, permitir que profissionais médicos ofereçam vagas gratuitas a outros pacientes e melhorar a experiência do cliente . Um estudo da Duke University descobriu que a análise de dados pode capturar 4.800 não comparecimentos de pacientes por ano para maior precisão.

As ferramentas de análise de dados também podem ser utilizadas para prever quando os pacientes podem aparecer em instalações como centros de atendimento de urgência ou departamentos de emergência, que não possuem horários fixos. Isso, por sua vez, poderia ajudar a melhorar os níveis de pessoal e minimizar os tempos de espera.

Melhora o gerenciamento de custos da cadeia de suprimentos: Como em todas as empresas, os hospitais contam com a cadeia de suprimentos para operações eficientes. Se a cadeia sofrer desconexão, o atendimento ao paciente e o tratamento sofrerão, e os hospitais perderão receita.

As ferramentas analíticas mantêm a eficiência e rastreiam as métricas da cadeia de suprimentos, resultando em economia de custos de até US$ 10 milhões por ano. Essas ferramentas também ajudam a automatizar requisições, pedidos de compra, faturas e outros processos para reduzir erros de documentação.

Previne fraudes e aumenta a segurança: os hospitais não são estranhos a violações de dados e reclamações de fraude. Em junho de 2020, o Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA testemunhou um aumento nas violações de dados, pois os cibercriminosos aproveitaram as distrações da pandemia de Covid-19. Esses crimes cibernéticos são caros para os hospitais, resultando em uma perda média de receita de quase US$ 3 milhões. Para combater violações de dados , os hospitais estão usando a análise de dados para identificar alterações de padrão no tráfego de rede e outros comportamentos online suspeitos.

A análise de dados também pode permitir que as organizações rastreiem pagamentos incorretos ou fraudulentos. A análise simplifica o processo de reivindicações para reembolsos mais rápidos e rastreia pagamentos incorretos.

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Reduz erros médicos: Erros médicos decorrentes de falhas cirúrgicas, diagnósticas, medicamentosas e outras afetam aproximadamente 400.000 pacientes por ano e custam aos hospitais bilhões de dólares em receita perdida. Muitos erros ocorrem por negligência da equipe ou informações insuficientes. O big data pode ajudar a reduzir esses erros médicos analisando os registros médicos do paciente com todos os tratamentos prescritos e sinalizando qualquer coisa que pareça fora do lugar.

Agora que vimos como a análise de dados é usada na área da saúde para reduzir custos e os benefícios da análise de dados na área da saúde , vamos ver como será o futuro da análise de dados no setor de saúde.

O futuro da análise de dados na área da saúde

A análise de dados já está desempenhando um papel importante na transformação do setor de saúde, fornecendo atendimento de qualidade e reduzindo os custos gerais para pacientes e instituições médicas. Ele deve ter um impacto substancial nos próximos anos também. A análise de big data na área da saúde será cada vez mais usada para ajudar a prever a probabilidade de cenários futuros, a fim de tomar decisões informadas e melhores.

Os avanços tecnológicos e organizacionais tornarão disponíveis quantidades crescentes de dados que serão adequados para desenvolver e implantar ferramentas e sistemas analíticos de dados. O poder de processamento aumentará no futuro, e mais ferramentas analíticas prontas para uso estarão disponíveis, o que tornará esse desenvolvimento mais fácil e comercialmente viável.

Além disso, nos próximos anos, haverá um aumento significativo no uso de ferramentas de análise de dados para prever a adesão e o envolvimento dos pacientes, o que é particularmente importante para gerenciar com sucesso as condições de longo prazo.

Como a Appinventiv pode ajudar na análise de dados

Como vimos, o impacto da análise de dados na área da saúde é tremendo. A análise de dados desempenha um papel vital na redução de despesas para hospitais e no aprimoramento da qualidade geral do atendimento que os pacientes recebem. Esta é a razão pela qual houve um aumento significativo na adoção de big data analytics no setor de saúde.

Na Appinventiv, nossa excelente equipe de profissionais ajudará você a implementar soluções de análise de dados para seus negócios de saúde, ao mesmo tempo em que cuida de todos os seus desafios de dados. Essas ferramentas levarão a uma maior retenção de usuários, aumentarão a produtividade e reduzirão os erros médicos.

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