Sağlık hizmetlerinde veri analitiği maliyetleri nasıl düşürüyor?

Büyük veri analitiği, endüstriler arasında verileri yönetme, analiz etme ve kullanma şeklimizi değiştirdi. Veri analitiğinin önemli değişiklikler yaptığı en dikkat çekici sektörlerden biri sağlık sektörüdür.

Doğru uygulandığında, sağlık hizmetlerinde veri analitiği, tedavi maliyetlerini azaltabilir, hastaları ve onları etkileyen veya etkileme potansiyeli olan durumlar hakkında kapsamlı bir fikir verebilir ve genel olarak yaşam kalitesini iyileştirebilir.

Sağlık hizmeti veri analitiği, eğilimleri tahmin etmek, eyleme dönüştürülebilir içgörüler ortaya çıkarmak, tıbbi ilerlemeler sağlamak ve uzun vadeli büyüme sağlamak için geçmiş ve gerçek zamanlı verileri birleştirir .

Allied Market Research tarafından hazırlanan bir rapora göre , küresel sağlık analitiği pazar büyüklüğünün 2020'de 23.51 milyar dolardan %15.3'lük bir CAGR'de 2030'a kadar 96.90 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor. Laboratuvar otomasyonu ve verimliliğine duyulan ihtiyaç ve kronik hastalıkların artan prevalansı gibi çeşitli faktörler, sağlık sektöründe büyük verilerin benimsenmesinde bir artışa yol açmıştır.

Yukarıda bahsedilen faktörlerin yanı sıra sağlık kuruluşları, zayıf stok yönetimi, hasta bakımı ve personel dağıtımına yapılan aşırı harcamaları azaltmak için artık büyük veri analitiğine yöneliyor.

Bu makalede, büyük ölçüde veri analitiğinin tıbbi kurumlara ve profesyonellere hasta bakımına yardımcı olma ve maliyetleri düşürmede nasıl yardımcı olduğuna odaklanacağız.

Ancak ilerlemeden önce, sağlık analitiğinin ana türlerine ve bunların sağlık sektöründe nasıl bir değişikliğe yol açabileceklerine bir göz atalım.

Sağlıkta veri analizi türleri nelerdir?

Sağlık profesyonellerinin ve kurumlarının hedef ve ihtiyaçlarına göre uygulanabilecek dört tür sağlık analitiği vardır. Her tür, duruma bağlı olarak sağlık hizmeti verilerinden en iyi şekilde yararlanmak için çok önemlidir.

Tanımlayıcı analitik: Tanımlayıcı analitik, sağlık hizmeti sağlayıcılarının ve yönetiminin mevcut uygulamaların verimli olup olmadığını belirlemesine ve gerekirse önerilerde bulunmasına olanak tanıyan verilerin tarihsel bir görünümünü sağlar.

Tahmine dayalı analitik: Tahmine dayalı analitik, bir sonraki adımda ne olacağını belirlemek için modelleme ve tahmin kullanır . Sağlık hizmeti sağlayıcılarının her hasta için risk puanlarını hesaplamasına ve hangi hastaların daha fazla dikkat gerektirebileceğini belirlemesine yardımcı olur. Bununla birlikte, tahmine dayalı analitik, hastaneye yatış gibi olumsuz olayların önlenmesini göstermez.

Teşhis analizi: Teşhis analizi, bir şeyin neden olduğunu anlamaya yardımcı olur, böylece sorunu çözmek için önlemler alınabilir. Hangi olayların ve faktörlerin belirli bir sonuca yol açtığını bulmakta faydalıdır. Tanımlayıcı analitik gibi, teşhis analizi de geçmiş verilerin araştırılmasını içerir.

Kuralcı analitik: Bu tür analitik, tahmini değiştirmek için hangi eylemlerin gerekli olduğunu anlamamızı sağlar. Belirli eylemlerin etkilerini belirlemeye yardımcı olmak için gelişmiş algoritmalar kullanır ve belirli bir sonuç elde etmek için geçmiş verileri uygulayarak çözümler sunar. Sağlık uzmanlarına yol gösterici öneriler sağlayan en kullanışlı ve güçlü analitik türüdür.

Veri analitiğini kullanarak sağlık hizmetlerinde maliyetleri düşürmenin en iyi yolları

Veri analitiği ve görselleştirmenin doğru şekilde uygulanması, hastaların hizmetlere erişiminde artışa yol açarak maliyetlerin düşmesine, daha fazla gelire ve hasta memnuniyetinin artmasına neden olabilir. Bu bölümde, veri analizi araçlarını ve çözümlerini kullanarak sağlık sektöründe maliyetleri düşürmenin farklı yollarını inceleyeceğiz.

Elektronik sağlık kayıtları (EHR'ler): Sağlık hizmetlerinde veri analitiğinin en büyük faydalarından biri , önemli tasarruflarla sonuçlanabilecek tıbbi kayıtların sayısallaştırılmasıdır. EHR'ler, içerdikleri çok sayıda klinik bilgiden çok fazla veri üretir. EHR'lerde toplanan veriler, her karşılaşma için gerçek zamanlı olarak güncellenen idari ve tanısal hasta bilgilerini içerir. EHR özellikle prosedürler, demografi, kalış süresi ve ücretler hakkında bilgi sağlar. Ek olarak, EHR'ler , teşhis için uyarıları ve hatırlatıcıları tetikleyebildikleri için bakımın kalitesini artırır .

Ayrıca rutin görevleri düzene sokarak, hataları azaltarak ve veri erişimini/girişini hızlandırarak performansı artırırlar ve böylece sağlık hizmetlerinde maliyetleri önemli ölçüde düşürürler.

ABD'de lider bir sağlık şirketi olan Kaiser Permanente, tüm tesislerinde veri paylaşan ve EHR'lerin kullanımını kolaylaştıran entegre bir sistem uyguladı. Bu, kardiyovasküler hastalıklardaki sonuçları iyileştirirken, sağlık şirketini ofis ziyaretleri ve laboratuvar testlerinin azalmasından 1 milyar dolar tasarruf ettirdi.

Bu nedenle, paylaşılan bir sayısallaştırılmış hasta kayıtları sisteminin hastanelere ve sağlık merkezlerine önemli miktarda para tasarrufu sağlayabileceği anlamına gelir.

[Ayrıca Okuyun: Sağlık Hizmetlerinizi Verimli Hale Getirmek için EHR Optimizasyon Kılavuzu ]

Ameliyathane taleplerini tahmin eder: Ameliyathanelerin inşası, işletilmesi ve personel maliyeti pahalıdır. Bu nedenle, hastaların sağlığından ödün vermeden ameliyathane kullanımını optimize etmek her hastanenin çıkarınadır. Bu amaca ulaşmak için, bir dizi sağlık hizmeti sağlayıcısı ve yöneticisi, etkili planlamayı bozma eğiliminde olan çok sayıda ameliyathane değişkeni arasındaki ilişkileri anlamak için veri analitiği kullanıyor. Bu değişkenler, cerrahın uygunluğu, çalışma saatleri ve ekipman işlevselliği ve kullanılabilirliğini içerir.

Göz önünde bulundurulması gereken bu kadar çok faktör varken, cerrahi bir program oluşturmak kolay değildir. Neyse ki veri analitiği, ameliyathane yönetimini kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. Hastaneler artık personel, hasta ve tesis verileriyle dolup taşıyor. Bu nedenle, en iyi yol, doğru verileri araştırmak, ameliyathane kullanım modellerini incelemek ve en uygun insan ve destek kaynaklarını doğru ameliyathanelerle eşleştirmek için tahmine dayalı modellemeyi kullanmaktır.

Örneğin, Colorado'daki UCHealth gibi hastaneler, ameliyathane kullanımını optimize etmek ve program çakışmalarını ortadan kaldırmak için bulut bilişim ve tahmine dayalı analitik kullanan mobil uygulamalara geçti . Geçişten bu yana, UCHealth ameliyatlardan elde edilen gelirde yılda %4 veya 15 milyon dolar artış gördü.

Personeli optimize eder: Birçok sağlık kuruluşunda, diğer faktörler dikkate alınmadan anında planlama yapılır, bu da bazen hasta bakımını etkileyecek şekilde personel sıkıntısına yol açabilir.

Doğru personel temini son derece önemlidir çünkü bir hastanenin bütçesinin yarısı işçilik maliyetlerine harcanmaktadır. Veri analitiği artık yönetime ve yöneticilere en az 30 gün önceden personel bulma zorluklarıyla daha iyi başa çıkmalarına yardımcı oluyor. Kurumsal girişimler için veri analizi, her kuruluş için mevcut olan geçmiş personel sayılarını, yerel hava trendlerini, mevsimsel enfeksiyonları, tatilleri ve daha fazlasını tahmin etmek ve analiz etmek için zekayı kullanır. Bu, işçilik maliyetlerinin azalmasına ve verimli, uygun maliyetli vardiya yönetimine yol açar.

30 günlük hastane yeniden kabullerini önler: Bir ABD sağlık sisteminde gereksiz yere yeniden yatışlar yaygındır. Ayrıca, yedeklenecek çok az kaynağı olan hastanelere gereksiz bir maliyet yükü yüklerler. Geri kabullerin azaltılması hastaneler için maliyetleri düşürmeyi vaat ediyor. Veri analitiği araçları, yeniden kabullerine yol açan belirli semptomları ve hastalıkları olan hastaları belirlemek için kullanılabilir. Bu, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hastanın 30 günlük süre içinde geri dönmesini önlemek için ek önlemler almasına yardımcı olur.

Analiz araçları, son 30 gün boyunca hastane dışında kalan her hasta için bir ısı haritası oluşturmak için de kullanılabilir. Sağlık uzmanları, bu 30 günlük pencerede hastanın tam olarak nerede risk altında olduğunu belirlemek için verilerin anlaşılması kolay görsel temsillerine bakabilir. Bu bilgi, daha sonraki eylemleri planlamalarına yardımcı olur.

Örneğin, NYU Langone Tıp Merkezi'ndeki veri bilimciler, çok çeşitli klinik faktörlere dayanan bir tahmine dayalı analitik algoritması geliştirdiler. Hastanede iki geceden daha az zaman geçirmesi muhtemel hastaları belirlemeye yardımcı olur. Araç ayrıca doktorların hastayı ne zaman gözlem altına alacaklarını bilmelerine yardımcı olur.

Randevuya gelmemeyi engeller: Hastalar planlanan randevulara gelmediğinde, bir pratisyen hekimin günlük takvimlerindeki beklenmedik boşluklar finansal sonuçlar doğurabilir ve iş akışını bozabilir. Randevuları önceden haber vermeksizin atlaması muhtemel hastaları belirlemek için veri analitiği kullanmak, gelir kaybını önemli ölçüde azaltabilir, tıp uzmanlarının diğer hastalara ücretsiz yer sunmasına ve müşteri deneyimini geliştirmesine olanak tanır . Duke Üniversitesi'nde yapılan bir araştırma, veri analitiğinin daha yüksek doğruluk için yılda 4.800 hastayı ziyarete gelmediğini tespit edebildiğini buldu.

Veri analizi araçları, hastaların acil bakım merkezleri veya acil servisler gibi sabit programları olmayan tesislerde ne zaman görünebileceğini tahmin etmek için de kullanılabilir. Bu da, personel seviyelerini iyileştirmeye ve bekleme sürelerini en aza indirmeye yardımcı olabilir.

Tedarik zinciri maliyet yönetimini geliştirir: Tüm işletmelerde olduğu gibi, hastaneler de verimli operasyonlar için tedarik zincirine güvenir. Zincir kopukluk yaşarsa, hasta bakımı ve tedavisi zarar görür ve hastaneler gelir kaybeder.

Analitik araçlar verimliliği korur ve tedarik zinciri ölçümlerini takip ederek yılda 10 milyon dolara kadar maliyet tasarrufu sağlar. Bu araçlar ayrıca dokümantasyon hatalarını azaltmak için talepleri, satınalma siparişlerini, faturaları ve diğer süreçleri otomatikleştirmeye yardımcı olur.

Dolandırıcılığı önler ve güvenliği artırır: Hastaneler, veri ihlallerine ve dolandırıcılık iddialarına yabancı değildir. Haziran 2020'de ABD'deki Sağlık ve İnsan Hizmetleri Departmanı, siber suçlular Covid-19 pandemisinden kaynaklanan dikkat dağıtıcı şeylerden yararlandıkça veri ihlallerinde bir artışa tanık oldu. Bu tür siber suçlar hastanelere pahalıya mal oluyor ve bu da yaklaşık 3 milyon dolarlık ortalama gelir kaybına neden oluyor. Veri ihlalleriyle mücadele etmek için hastaneler, ağ trafiğindeki ve diğer şüpheli çevrimiçi davranışlardaki kalıp değişikliklerini belirlemek için veri analitiğini kullanıyor.

Veri analitiği, kuruluşların yanlış veya hileli ödemeleri izlemesine de izin verebilir. Analytics, daha uygun geri ödemeler için talep sürecini kolaylaştırır ve yanlış ödemeleri takip eder.

[Ayrıca Okuyun: IoT Çağında Siber Güvenlik Nasıl Sağlanır ]

Tıbbi hataları azaltır: Cerrahi, teşhis, ilaç ve diğer başarısızlıklardan kaynaklanan tıbbi hatalar yılda yaklaşık 400.000 hastayı etkiler ve hastanelere milyarlarca dolarlık gelir kaybına mal olur. Birçok hata personel ihmalinden veya yetersiz bilgiden kaynaklanmaktadır. Büyük veriler, hastanın tıbbi kayıtlarını reçete edilen tüm tedavilerle analiz ederek ve yerinde olmayan her şeyi işaretleyerek bu tıbbi hataların azaltılmasına yardımcı olabilir.

Artık veri analitiğinin sağlık hizmetlerinde maliyetleri ve veri analitiğinin faydalarını azaltmak için sağlık hizmetlerinde nasıl kullanıldığını gördüğümüze göre, sağlık sektöründe veri analitiğinin geleceğinin nasıl göründüğünü görelim.

Sağlık hizmetlerinde veri analitiğinin geleceği

Veri analitiği, kaliteli bakım sağlayarak ve hem hastalar hem de tıbbi kurumlar için genel maliyetleri azaltarak sağlık sektörünün dönüştürülmesinde şimdiden büyük bir rol oynuyor. Önümüzdeki yıllarda da önemli bir etkisi olacak. Sağlık hizmetlerinde büyük veri analitiği, bilinçli ve daha iyi kararlar almak için gelecekteki senaryoların olasılığını tahmin etmeye yardımcı olmak için giderek daha fazla kullanılacak.

Teknolojik ve organizasyonel gelişmeler, veri analitik araçlarını ve sistemlerini geliştirmek ve dağıtmak için uygun olacak artan miktarda veriyi kullanılabilir hale getirecektir. Gelecekte işlem gücü artacak ve bu gelişmeyi daha kolay ve ticari olarak gerçekleştirilebilir hale getirecek daha fazla kullanıma hazır analitik araç mevcut olacak.

Ayrıca, önümüzdeki yıllarda, özellikle uzun vadeli koşulların başarılı bir şekilde yönetilmesinde önemli olan hastaların uyumunu ve katılımını tahmin etmek için veri analitiği araçlarının kullanımında önemli bir artış olacaktır.

Appinventiv veri analitiği konusunda nasıl yardımcı olabilir?

Gördüğümüz gibi, veri analitiğinin sağlık hizmetlerindeki etkisi çok büyük. Veri analitiği, hastanelerin giderlerini azaltmada ve hastaların aldığı genel bakım kalitesini artırmada hayati bir rol oynar. Sağlık sektöründe büyük veri analitiğinin benimsenmesinde önemli bir artış olmasının nedeni budur.

Appinventiv'de, mükemmel profesyonellerden oluşan ekibimiz, aynı anda tüm veri zorluklarınızla ilgilenirken sağlık hizmeti işiniz için veri analitiği çözümlerini uygulamanıza yardımcı olacaktır. Bu araçlar, daha fazla kullanıcı elde tutmayı sağlayacak, üretkenliği artıracak ve tıbbi hataları azaltacaktır.

Bu nedenle, işinizde veri analitiği çözümlerini uygulamak veya sağlıkta veri analitiğinin önemini öğrenmek istiyorsanız, uzmanlarımıza danışabilir ve işe alabilirsiniz. Tüm ihtiyaçlarınızı karşılayarak size sınıfının en iyisi veri analizi hizmetlerini sunacağız!