Как аналитика данных в здравоохранении снижает затраты

Аналитика больших данных изменила то, как мы управляем, анализируем и используем данные в разных отраслях. Одним из наиболее заметных секторов, в которых аналитика данных претерпевает значительные изменения, является здравоохранение.

При правильном внедрении аналитика данных в здравоохранении может снизить затраты на лечение, дать всестороннее представление о пациентах и ​​состояниях, которые влияют или могут повлиять на них, а также улучшить качество жизни в целом.

Аналитика медицинских данных объединяет исторические данные и данные в режиме реального времени для прогнозирования тенденций, выявления полезных идей, достижения медицинских достижений и обеспечения долгосрочного роста.

Согласно отчету Allied Market Research , объем мирового рынка аналитики в сфере здравоохранения прогнозируется к 2030 году с 23,51 млрд долларов в 2020 году до 96,90 млрд долларов при среднегодовом темпе роста 15,3%. Различные факторы, такие как необходимость автоматизации и повышения эффективности лабораторий, а также растущая распространенность хронических заболеваний, привели к всплеску внедрения больших данных в отрасли здравоохранения.

Помимо вышеупомянутых факторов, организации здравоохранения в настоящее время обращаются к аналитике больших данных, чтобы сократить перерасходы на плохое управление запасами, уход за пациентами и размещение персонала.

В этой статье мы сосредоточимся на том, как аналитика данных помогает медицинским учреждениям и специалистам оказывать помощь пациентам и сокращать расходы.

Но прежде чем двигаться дальше, давайте углубимся в основные типы медицинской аналитики и то, как они могут привести к изменениям в отрасли здравоохранения.

Какие виды анализа данных существуют в здравоохранении?

Существует четыре типа медицинской аналитики, которые можно применять в зависимости от целей и потребностей медицинских работников и учреждений. Каждый тип имеет решающее значение для максимально эффективного использования медицинских данных в зависимости от ситуации.

Описательная аналитика. Описательная аналитика обеспечивает историческое представление данных, что позволяет поставщикам медицинских услуг и руководству определить, эффективны ли текущие методы, и при необходимости дать рекомендации.

Предиктивная аналитика. Предиктивная аналитика использует моделирование и прогнозирование , чтобы определить, что может произойти дальше. Это помогает поставщикам медицинских услуг рассчитать показатели риска для каждого пациента и определить, какие пациенты могут нуждаться в дополнительном внимании. Однако прогностическая аналитика не указывает на предотвращение неблагоприятных событий, таких как госпитализация.

Диагностическая аналитика. Диагностическая аналитика помогает понять, почему что-то произошло, чтобы можно было предпринять действия для решения проблемы. Это полезно для выяснения того, какие события и факторы привели к конкретному результату. Как и описательная аналитика, диагностическая аналитика также включает в себя исследование исторических данных.

Предписывающая аналитика: этот тип аналитики позволяет нам понять, какие действия необходимы для изменения прогноза. Он использует расширенные алгоритмы, чтобы помочь определить последствия конкретных действий и предоставить решения, применяя исторические данные для получения определенного результата. Это самый полезный и мощный тип аналитики, дающий рекомендации специалистам в области здравоохранения.

Лучшие способы сократить расходы в здравоохранении с помощью аналитики данных

Правильное применение анализа данных и визуализации может привести к увеличению доступа пациентов к услугам, что приведет к снижению затрат, увеличению доходов и повышению удовлетворенности пациентов. В этом разделе мы рассмотрим различные способы снижения затрат в секторе здравоохранения с помощью инструментов и решений для анализа данных.

Электронные медицинские карты (EHR). Одним из основных преимуществ анализа данных в здравоохранении является оцифровка медицинских карт, что может привести к значительной экономии. Электронные медицинские карты генерируют множество данных из множества клинической информации, которую они содержат. Данные, собранные в электронных медицинских карточках, содержат административную и диагностическую информацию о пациенте, обновляемую в режиме реального времени для каждой встречи. В частности, EHR предоставляет информацию о процедурах, демографических данных, продолжительности пребывания и сборах. Кроме того, электронные медицинские карты улучшают качество медицинской помощи, поскольку они могут вызывать предупреждения и напоминания о диагностике.

Они также повышают производительность за счет оптимизации рутинных задач, уменьшения количества ошибок и ускорения доступа/ввода данных, что значительно сокращает расходы в здравоохранении.

Kaiser Permanente, ведущая медицинская компания в США, внедрила интегрированную систему, которая обменивается данными во всех своих учреждениях и упрощает использование электронных медицинских карт. Это улучшило результаты лечения сердечно-сосудистых заболеваний и сэкономило компании здравоохранения 1 миллиард долларов за счет сокращения посещений офиса и лабораторных анализов.

Таким образом, это означает, что общая система оцифрованных историй болезни может сэкономить больницам и медицинским центрам значительные суммы денег.

[Также читайте: Руководство по оптимизации EHR для повышения эффективности вашего медицинского обслуживания ]

Прогнозы требований к операционным: Операционные залы дороги в строительстве, эксплуатации и персонале. Таким образом, в интересах каждой больницы оптимизировать использование операционной без ущерба для здоровья пациентов. Для достижения этой цели ряд поставщиков медицинских услуг и администраторов используют аналитику данных, чтобы понять взаимосвязь между многочисленными переменными в операционной, которые, как правило, мешают эффективному планированию. Эти переменные включают доступность хирурга, часы работы, а также функциональность и доступность оборудования.

С таким количеством факторов, которые необходимо учитывать, составить хирургический график непросто. К счастью, аналитика данных может помочь упростить управление операционной. Больницы теперь наводнены данными о персонале, пациентах и ​​учреждениях. Таким образом, лучший способ — собрать правильные данные, изучить закономерности использования операционных и использовать прогнозное моделирование для подбора наиболее подходящих человеческих и вспомогательных ресурсов с подходящими операционными.

Например, такие больницы, как UCHealth в Колорадо, перешли на мобильные приложения , использующие облачные вычисления и прогнозную аналитику для оптимизации использования операционных и устранения конфликтов в расписании. С момента перехода доход UHealth от операций увеличился на 4%, или на 15 миллионов долларов в год.

Оптимизация кадрового обеспечения: во многих медицинских учреждениях оперативное планирование составляется без учета других факторов, что иногда может привести к нехватке персонала, что в конечном итоге повлияет на уход за пациентами.

Точное укомплектование персоналом чрезвычайно важно, потому что половина бюджета больницы тратится на оплату труда. Аналитика данных теперь помогает администрациям и менеджерам лучше справляться с кадровыми проблемами как минимум за 30 дней. Аналитика данных для корпоративных предприятий использует интеллект для прогнозирования и анализа исторической численности персонала, местных тенденций погоды, сезонных инфекций, праздников и многого другого, доступных для каждой организации. Это приводит к снижению затрат на рабочую силу и эффективному и экономичному управлению сменой.

Предотвращает 30-дневную повторную госпитализацию: ненужные повторные госпитализации широко распространены в системе здравоохранения США. Они также возлагают ненужное бремя расходов на больницы, у которых мало свободных ресурсов. Сокращение повторных госпитализаций обещает снизить расходы для больниц. Инструменты анализа данных могут использоваться для выявления пациентов с конкретными симптомами и заболеваниями, которые приводят к их повторной госпитализации. Это помогает поставщикам медицинских услуг принять дополнительные меры, чтобы пациент не вернулся в течение 30-дневного окна.

Инструменты аналитики также можно использовать для разработки тепловой карты для каждого пациента, который не посещал больницу в течение последних 30 дней. Медицинские работники могут просматривать простые для понимания визуальные представления данных, чтобы определить, где именно в этом 30-дневном окне пациент подвергается наибольшему риску. Эта информация помогает им планировать дальнейшие действия.

Например, специалисты по данным из Медицинского центра Лангоне при Нью-Йоркском университете разработали алгоритм прогнозной аналитики , основанный на широком спектре клинических факторов. Это помогает выявить пациентов, которые, вероятно, проведут в больнице менее двух ночей. Инструмент также помогает врачам узнать, когда помещать пациента под наблюдение.

Предотвращает неявку на прием: когда пациенты не приходят на запланированные приемы, неожиданные пробелы в ежедневных календарях практикующего врача могут иметь финансовые последствия и нарушить рабочий процесс. Использование аналитики данных для выявления пациентов, которые могут пропустить прием без предварительного уведомления, может значительно снизить потери доходов, позволить медицинским работникам предлагать бесплатные места другим пациентам и повысить качество обслуживания клиентов . Исследование Университета Дьюка показало, что аналитика данных может фиксировать 4800 неявок пациентов в год для большей точности.

Инструменты анализа данных также можно использовать для прогнозирования того, когда пациенты могут появиться в таких учреждениях, как центры неотложной помощи или отделения неотложной помощи, которые не имеют фиксированного графика. Это, в свою очередь, может помочь повысить уровень укомплектованности персоналом и сократить время ожидания.

Улучшает управление затратами в цепочке поставок: как и все предприятия, больницы полагаются на цепочку поставок для эффективной работы. Если сеть отключается, страдает уход за пациентами и лечение, а больницы теряют доход.

Аналитические инструменты поддерживают эффективность и отслеживают показатели цепочки поставок, что позволяет ежегодно экономить до 10 миллионов долларов США. Эти инструменты также помогают автоматизировать заявки, заказы на покупку, счета-фактуры и другие процессы, чтобы уменьшить количество ошибок в документации.

Предотвращает мошенничество и повышает безопасность: Больницам не привыкать к утечкам данных и заявлениям о мошенничестве. В июне 2020 года Министерство здравоохранения и социальных служб США стало свидетелем увеличения числа утечек данных, поскольку киберпреступники воспользовались тем, что отвлеклись от пандемии Covid-19. Такие киберпреступления дорого обходятся больницам, что приводит к потере доходов в среднем почти на 3 миллиона долларов. Для борьбы с утечкой данных больницы используют аналитику данных для выявления изменений в сетевом трафике и других подозрительных действий в Интернете.

Аналитика данных также может позволить организациям отслеживать неправильные или мошеннические платежи. Аналитика упрощает процесс рассмотрения претензий для более оперативного возмещения и отслеживания неверных платежей.

[Также читайте: Как обеспечить кибербезопасность в эпоху Интернета вещей ]

Сокращает количество медицинских ошибок. Медицинские ошибки, возникающие из-за хирургических, диагностических, медикаментозных и других неудач, затрагивают примерно 400 000 пациентов в год и обходятся больницам в миллиарды долларов упущенной выгоды. Многие ошибки происходят из-за небрежности персонала или недостаточной информации. Большие данные могут помочь уменьшить эти медицинские ошибки, анализируя медицинские записи пациентов со всеми назначенными видами лечения и помечая все, что кажется неуместным.

Теперь, когда мы увидели, как аналитика данных используется в здравоохранении для снижения затрат и преимуществ аналитики данных в здравоохранении , давайте посмотрим, как выглядит будущее аналитики данных в отрасли здравоохранения.

Будущее аналитики данных в здравоохранении

Аналитика данных уже играет огромную роль в преобразовании сектора здравоохранения, предоставляя качественную помощь и снижая общие затраты как для пациентов, так и для медицинских учреждений. Ожидается, что в ближайшие годы он также окажет существенное влияние. Аналитика больших данных в здравоохранении будет все чаще использоваться для прогнозирования вероятности будущих сценариев, чтобы принимать обоснованные и более эффективные решения.

Технологические и организационные достижения сделают доступными все большие объемы данных, которые будут пригодны для разработки и развертывания инструментов и систем анализа данных. В будущем вычислительная мощность увеличится, и будет доступно больше готовых аналитических инструментов, что упростит разработку и сделает ее коммерчески реализуемой.

Кроме того, в ближайшие годы значительно расширится использование инструментов анализа данных для прогнозирования соблюдения и вовлеченности пациентов, что особенно важно для успешного лечения долгосрочных состояний.

Как Appinventiv может помочь с анализом данных

Как мы видели, влияние анализа данных в здравоохранении огромно. Аналитика данных играет жизненно важную роль в сокращении расходов больниц и повышении общего качества обслуживания пациентов. Именно по этой причине произошел значительный всплеск внедрения аналитики больших данных в секторе здравоохранения.

В Appinventiv наша превосходная команда профессионалов поможет вам внедрить решения для анализа данных для вашего бизнеса в области здравоохранения, одновременно решая все ваши проблемы с данными. Эти инструменты приведут к большему удержанию пользователей, повысят производительность и снизят количество медицинских ошибок.

Итак, если вы хотите внедрить решения для анализа данных в свой бизнес или узнать о важности анализа данных в здравоохранении , вы можете проконсультироваться и нанять наших экспертов. Мы предложим вам лучшие в своем классе услуги по анализу данных с учетом всех ваших потребностей!