Modul în care analiza datelor în domeniul sănătății reduce costurile

Analiza datelor mari a schimbat modul în care gestionăm, analizăm și valorificăm datele din diverse industrii. Unul dintre cele mai notabile sectoare în care analiza datelor face schimbări semnificative este asistența medicală.

Atunci când este implementată corect, analiza datelor în asistența medicală poate reduce costurile de tratament, poate oferi o perspectivă cuprinzătoare asupra pacienților și condițiilor care îi afectează sau au potențialul de a-i afecta și poate îmbunătăți calitatea vieții în general.

Analiza datelor din domeniul sănătății combină datele istorice și în timp real pentru a prezice tendințele, a dezvălui informații utile, a realiza progrese medicale și a stimula creșterea pe termen lung.

Conform unui raport al Allied Market Research , se estimează că dimensiunea pieței globale de analiză a sănătății va ajunge la 96,90 miliarde USD până în 2030 de la 23,51 miliarde USD în 2020, la un CAGR de 15,3%. Diferiți factori, cum ar fi nevoia de automatizare și eficiență a laboratoarelor și prevalența în creștere a bolilor cronice, au condus la o creștere a adoptării datelor mari în industria sănătății.

În afară de factorii menționați mai sus, organizațiile din domeniul sănătății apelează acum la analiza datelor mari pentru a reduce cheltuielile excesive pentru gestionarea proastă a stocurilor, îngrijirea pacienților și implementarea personalului.

În acest articol, ne vom concentra în principal asupra modurilor în care analiza datelor ajută instituțiile medicale și profesioniștii să ajute cu îngrijirea pacienților și să reducă costurile.

Dar, înainte de a merge mai departe, haideți să ne aprofundăm în principalele tipuri de analize medicale și în modul în care acestea pot conduce la o schimbare în industria sănătății.

Care sunt tipurile de analiză a datelor în domeniul sănătății?

Există patru tipuri de analize medicale care pot fi aplicate pe baza obiectivelor și nevoilor profesioniștilor din domeniul sănătății și instituțiilor. Fiecare tip este crucial pentru a profita la maximum de datele de sănătate, în funcție de situație.

Analiza descriptivă: Analiza descriptivă oferă o imagine istorică a datelor care permite furnizorilor de servicii medicale și conducerii să determine dacă practicile curente sunt eficiente și să facă recomandări, dacă este necesar.

Analiza predictivă: Analiza predictivă utilizează modelarea și prognoza pentru a determina ce este probabil să se întâmple în continuare. Ajută furnizorii de asistență medicală să calculeze scorurile de risc pentru fiecare pacient și să identifice pacienții care pot necesita atenție suplimentară. Cu toate acestea, analiza predictivă nu indică prevenirea evenimentelor adverse, cum ar fi spitalizarea.

Analiza de diagnosticare: Analiza de diagnosticare ajută la înțelegerea de ce s-a întâmplat ceva, astfel încât să se poată lua măsuri pentru a rezolva problema. Este util pentru a afla ce evenimente și factori au condus la un anumit rezultat. La fel ca analiza descriptivă, analiza diagnostică implică și o investigare a datelor istorice.

Analiza prescriptivă: Acest tip de analiză ne permite să înțelegem ce acțiuni sunt necesare pentru a schimba predicția. Utilizează algoritmi avansați pentru a ajuta la determinarea efectelor unor acțiuni specifice și pentru a oferi soluții prin aplicarea datelor istorice pentru a obține un anumit rezultat. Este cel mai util și mai puternic tip de analiză, oferind recomandări directoare profesioniștilor din domeniul sănătății.

Cele mai bune modalități de a reduce costurile în asistența medicală folosind analiza datelor

Aplicarea în mod corect a analizei și vizualizării datelor poate duce la o creștere a accesului pacienților la servicii, ceea ce duce la costuri mai mici, venituri mai mari și o satisfacție îmbunătățită a pacientului. În această secțiune, vom explora diferite moduri de reducere a costurilor în sectorul sănătății folosind instrumente și soluții de analiză a datelor.

Fișele medicale electronice (EHR): Unul dintre avantajele majore ale analizei datelor în domeniul sănătății este digitizarea dosarelor medicale, care poate duce la economii substanțiale. EHR generează o mulțime de date din multitudinea de informații clinice pe care le conțin. Datele colectate în EHR cuprind informații administrative și de diagnostic ale pacientului actualizate în timp real pentru fiecare întâlnire. În special, EHR oferă informații despre proceduri, date demografice, durata șederii și taxe. În plus, EHR-urile îmbunătățesc calitatea îngrijirii, deoarece pot declanșa avertismente și memento-uri pentru diagnosticare.

De asemenea, îmbunătățesc performanța prin eficientizarea sarcinilor de rutină, reducerea erorilor și accelerarea accesului/introducerii datelor, reducând astfel semnificativ costurile în domeniul asistenței medicale.

Kaiser Permanente, o companie lider de asistență medicală din SUA, a implementat un sistem integrat care partajează date în toate unitățile sale și facilitează utilizarea EHR-urilor. Acest lucru a îmbunătățit rezultatele în bolile cardiovasculare, economisind în același timp compania de asistență medicală cu 1 miliard de dolari de la reducerea vizitelor la birou și a testelor de laborator.

Astfel, înseamnă că un sistem partajat de dosare digitizate ale pacienților poate economisi spitalelor și centrelor de sănătate sume substanțiale de bani.

[Citiți și: Ghid de optimizare EHR pentru a vă eficientiza oferta de asistență medicală ]

Prevăd cerințele sălii de operație: sălile de operație sunt costisitoare de construit, operat și personal. Deci, este în interesul fiecărui spital să optimizeze utilizarea sălii de operație fără a compromite sănătatea pacienților. Pentru a atinge acest obiectiv, un număr de furnizori de asistență medicală și administratori utilizează analiza datelor pentru a înțelege relațiile dintre numeroasele variabile ale sălii de operație care tind să strice programarea eficientă. Aceste variabile includ disponibilitatea chirurgului, orele de funcționare și funcționalitatea și disponibilitatea echipamentului.

Cu atât de mulți factori de luat în considerare, crearea unui program chirurgical nu este ușoară. Din fericire, analiza datelor poate ajuta la eficientizarea managementului sălii de operație. Spitalele sunt acum pline de date despre personal, pacienți și facilități. Așadar, cea mai bună modalitate este de a extrage datele potrivite, de a studia modelele de utilizare a sălii de operație și de a utiliza modelarea predictivă pentru a potrivi cele mai adecvate resurse umane și de asistență cu sălile de operație potrivite.

De exemplu, spitale precum UCHealth din Colorado au trecut la aplicații mobile care utilizează cloud computing și analize predictive pentru a optimiza utilizarea sălii de operație și pentru a elimina conflictele de program. De la trecere, UCHealth a înregistrat o creștere de 4% sau 15 milioane USD a veniturilor din operații pe an.

Optimizează personalul: în multe unități de asistență medicală, programarea din mers se face fără a lua în considerare alți factori, ceea ce poate duce uneori la o lipsă de personal care va afecta în cele din urmă îngrijirea pacientului.

Personalul exact este extrem de important deoarece jumătate din bugetul unui spital este cheltuit pe costurile forței de muncă. Analiza datelor ajută acum administrația și managerii să facă față mai bine provocărilor de personal cu cel puțin 30 de zile înainte. Analiza datelor pentru întreprinderile de întreprindere folosește inteligența pentru a prognoza și analiza numărul istoric de personal, tendințele meteo locale, infecțiile sezoniere, sărbători și multe altele, disponibile pentru fiecare organizație. Acest lucru duce la costuri reduse cu forța de muncă și la un management eficient și rentabil al schimburilor.

Previne reinternările în spitale de 30 de zile: readmisările inutile sunt rampante într-un sistem de sănătate din SUA. Ele pun, de asemenea, o povară inutilă de costuri asupra spitalelor care au puține resurse de rezervat. Reducerea reinternerilor promite reducerea costurilor pentru spitale. Instrumentele de analiză a datelor pot fi utilizate pentru a identifica pacienții cu simptome și boli specifice care duc la readmisia lor. Acest lucru ajută furnizorii de asistență medicală să ia măsuri suplimentare pentru a preveni revenirea pacientului în intervalul de 30 de zile.

Instrumentele de analiză pot fi folosite și pentru a dezvolta o hartă termică pentru fiecare pacient care a stat în afara spitalului în ultimele 30 de zile. Profesioniștii din domeniul sănătății pot analiza reprezentări vizuale ușor de înțeles ale datelor pentru a identifica exact unde, în această fereastră de 30 de zile, pacientul este cel mai expus riscului. Aceste informații îi ajută să planifice acțiuni suplimentare.

De exemplu, oamenii de știință de la NYU Langone Medical Center au dezvoltat un algoritm de analiză predictivă bazat pe o gamă largă de factori clinici. Ajută la identificarea pacienților care ar putea petrece mai puțin de două nopți în spital. Instrumentul ajută, de asemenea, medicii să știe când să pună un pacient sub observație.

Pregătirea programelor de neprezentare: atunci când pacienții nu vin pentru întâlnirile programate, lacunele neașteptate din calendarele zilnice ale unui medic poate avea ramificații financiare și pot distruge fluxul de lucru. Utilizarea analizei datelor pentru a identifica pacienții care sunt susceptibili de a sări peste întâlniri fără o notificare prealabilă poate reduce semnificativ pierderile de venituri, poate permite profesioniștilor medicali să ofere sloturi gratuite altor pacienți și poate îmbunătăți experiența clienților . Un studiu de la Universitatea Duke a constatat că analiza datelor ar putea captura 4.800 de pacienți neprezentați pe an pentru o precizie mai mare.

Instrumentele de analiză a datelor pot fi, de asemenea, utilizate pentru a prezice când pot apărea pacienții în facilități, cum ar fi centrele de îngrijire de urgență sau departamentele de urgență, care nu au programe fixe. Acest lucru, la rândul său, ar putea ajuta la îmbunătățirea nivelurilor de personal și la minimizarea timpilor de așteptare.

Îmbunătățește gestionarea costurilor lanțului de aprovizionare: ca și în cazul tuturor afacerilor, spitalele se bazează pe lanțul de aprovizionare pentru operațiuni eficiente. Dacă lanțul se confruntă cu deconectare, îngrijirea și tratamentul pacienților au de suferit, iar spitalele pierd venituri.

Instrumentele analitice mențin eficiența și urmăresc valorile lanțului de aprovizionare, ceea ce duce la economii de costuri de până la 10 milioane USD anual. Aceste instrumente ajută, de asemenea, la automatizarea solicitărilor, comenzilor de achiziție, facturilor și a altor procese pentru a reduce erorile de documentare.

Previne frauda și îmbunătățește securitatea: Spitalele nu sunt străine de încălcări ale datelor și de afirmații de fraudă. În iunie 2020, Departamentul de Sănătate și Servicii Umane din SUA a asistat la o creștere a încălcărilor de date, deoarece infractorii cibernetici au profitat de distragerile din cauza pandemiei de Covid-19. Astfel de infracțiuni cibernetice sunt costisitoare pentru spitale, ceea ce duce la o pierdere medie a veniturilor de aproape 3 milioane de dolari. Pentru a combate încălcarea datelor , spitalele folosesc analiza datelor pentru a identifica schimbările de tipar în traficul de rețea și alte comportamente online suspecte.

De asemenea, analiza datelor poate permite organizațiilor să urmărească plățile incorecte sau frauduloase. Analytics simplifică procesul de revendicare pentru rambursări mai rapide și urmărește plățile incorecte.

[Citiți și: Cum să asigurați securitatea cibernetică în era IoT ]

Reduce erorile medicale: erorile medicale care decurg din eșecuri chirurgicale, de diagnosticare, medicamente și alte eșecuri afectează aproximativ 400.000 de pacienți pe an și costă spitalele miliarde de dolari în venituri pierdute. Multe erori apar din neglijența personalului sau din informații insuficiente. Big Data poate ajuta la reducerea acestor erori medicale analizând fișele medicale ale pacientului cu toate tratamentele prescrise și semnalând orice pare deplasat.

Acum că am văzut cum este utilizată analiza datelor în domeniul sănătății pentru a reduce costurile și beneficiile analizei datelor în domeniul sănătății , să vedem cum arată viitorul analizei datelor în industria sănătății.

Viitorul analizei datelor în domeniul sănătății

Analiza datelor joacă deja un rol masiv în transformarea sectorului sănătății, oferind îngrijiri de calitate și reducând costurile globale atât pentru pacienți, cât și pentru instituțiile medicale. Se preconizează că va avea un impact substanțial și în următorii ani. Analiza datelor mari în domeniul sănătății va fi folosită din ce în ce mai mult pentru a ajuta la prezicerea probabilității scenariilor viitoare pentru a lua decizii informate și mai bune.

Progresele tehnologice și organizaționale vor face disponibile cantități tot mai mari de date care vor fi adecvate pentru dezvoltarea și implementarea instrumentelor și sistemelor de analiză a datelor. Puterea de procesare va crește în viitor și vor fi disponibile mai multe instrumente analitice disponibile, ceea ce va face această dezvoltare mai ușoară și realizabilă din punct de vedere comercial.

De asemenea, în următorii ani, va exista o creștere semnificativă a utilizării instrumentelor de analiză a datelor pentru a prezice conformitatea și implicarea pacienților, ceea ce este deosebit de important în gestionarea cu succes a afecțiunilor pe termen lung.

Cum poate ajuta Appinventiv cu analiza datelor

După cum am văzut, impactul analizei datelor în domeniul sănătății este extraordinar. Analiza datelor joacă un rol vital în reducerea cheltuielilor pentru spitale și în îmbunătățirea calității generale a îngrijirii pe care o primesc pacienții. Acesta este motivul pentru care a existat o creștere semnificativă a adoptării analizei de date mari în sectorul sănătății.

La Appinventiv, echipa noastră excelentă de profesioniști vă va ajuta să implementați soluții de analiză a datelor pentru afacerea dvs. de asistență medicală, având grijă, în același timp, de toate provocările dvs. de date. Aceste instrumente vor duce la o mai mare reținere a utilizatorilor, vor spori productivitatea și vor reduce erorile medicale.

Deci, în cazul în care doriți să implementați soluții de analiză a datelor în afacerea dvs. sau să aflați importanța analizei datelor în domeniul sănătății , puteți consulta și angaja experții noștri. Vă vom oferi cele mai bune servicii de analiză a datelor , cu toate nevoile dvs. acoperite!