医疗保健中的数据分析如何降低成本

大数据分析改变了我们跨行业管理、分析和利用数据的方式。 数据分析正在发生重大变化的最值得注意的领域之一是医疗保健。

如果实施得当，医疗保健中的数据分析可以降低治疗成本，全面了解影响或可能影响他们的患者和状况，并总体上提高生活质量。

医疗保健数据分析结合历史和实时数据来预测趋势、揭示可操作的见解、实现医学进步并推动长期增长。

根据Allied Market Research的一份报告，到 2030 年，全球医疗保健分析市场规模预计将从 2020 年的 235.1 亿美元增至 969.0 亿美元，复合年增长率为 15.3%。 各种因素，例如对实验室自动化和效率的需求以及慢性病患病率的上升，导致医疗保健行业采用大数据激增。

除了上述因素外，医疗保健组织现在正在转向大数据分析，以减少因库存管理不善、患者护理和员工部署而造成的超支。

在本文中，我们将主要关注数据分析如何帮助医疗机构和专业人员协助患者护理和降低成本。

但在继续之前，让我们深入了解医疗保健分析的主要类型以及它们如何推动医疗保健行业的变革。

医疗保健中的数据分析类型有哪些？

根据医疗保健专业人员和机构的目标和需求，可以应用四种类型的医疗保健分析。 根据具体情况，每种类型对于充分利用医疗保健数据都至关重要。

描述性分析：描述性分析提供数据的历史视图，使医疗保健提供者和管理层能够确定当前实践是否有效，并在必要时提出建议。

预测分析：预测分析使用建模和预测来确定接下来可能发生的事情。 它可以帮助医疗保健提供者计算每位患者的风险评分，并确定哪些患者可能需要额外关注。 然而，预测分析并不表明可以预防住院等不良事件。

诊断分析：诊断分析有助于了解发生某事的原因，以便采取行动解决问题。 它有助于找出导致特定结果的事件和因素。 就像描述性分析一样，诊断分析也涉及对历史数据的调查。

规范性分析：这种类型的分析使我们能够了解需要采取哪些行动来改变预测。 它使用高级算法来帮助确定特定操作的效果，并通过应用历史数据来提供解决方案以获得特定结果。 它是最有用和最强大的分析类型，可为医疗保健专业人员提供指导性建议。

使用数据分析降低医疗保健成本的主要方法

以正确的方式应用数据分析和可视化可以增加患者获得服务的机会，从而降低成本、增加收入并提高患者满意度。 在本节中，我们将深入探讨使用数据分析工具和解决方案降低医疗保健行业成本的不同方法。

电子健康记录 (EHR)：数据分析在医疗保健领域的主要好处之一是将医疗记录数字化，从而节省大量资金。 EHR 从它们包含的大量临床信息中生成大量数据。 电子病历中收集的数据包括每次就诊时实时更新的管理和诊断患者信息。 特别是，EHR 提供有关程序、人口统计、停留时间和费用的信息。 此外， EHR 提高了护理质量，因为它们可以触发诊断的警告和提醒。

它们还通过简化日常任务、减少错误和加速数据访问/输入来提高性能，从而显着降低医疗保健成本。

美国领先的医疗保健公司 Kaiser Permanente 实施了一个集成系统，可在其所有设施之间共享数据，并使 EHR 的使用更加容易。 这改善了心血管疾病的结果，同时通过减少办公室访问和实验室测试为医疗保健公司节省了 10 亿美元。

因此，这意味着数字化患者记录的共享系统可以为医院和医疗保健中心节省大量资金。

[另请阅读：使您的医疗保健产品高效的 EHR 优化指南]

预测手术室需求：手术室的建造、运营和人员成本很高。 因此，在不损害患者健康的情况下优化手术室使用符合每家医院的最大利益。 为了实现这一目标，许多医疗保健提供者和管理人员正在利用数据分析来了解往往会破坏有效调度的众多手术室变量之间的关系。 这些变量包括外科医生的可用性、手术时间以及设备功能和可用性。

有这么多因素需要考虑，制定手术时间表并不容易。 幸运的是，数据分析可以帮助简化手术室管理。 医院现在充斥着员工、患者和设施数据。 因此，最好的方法是挖掘正确的数据，研究手术室使用模式，并使用预测模型将最合适的人力和支持资源与正确的手术室相匹配。

例如，科罗拉多州的 UCHealth 等医院已转向使用云计算和预测分析的移动应用程序，以优化手术室利用率并消除日程冲突。 自转换以来，UCHealth 的手术收入每年增长 4% 或 1500 万美元。

优化人员配备：在许多医疗机构中，即时调度是在不考虑其他因素的情况下完成的，这有时会导致人员短缺，最终影响患者护理。

准确的人员配备非常重要，因为医院预算的一半用于人工成本。 数据分析现在至少提前 30 天帮助管理人员和管理人员更好地应对人员配备挑战。 企业数据分析使用智能来预测和分析每个组织可用的历史人员数量、当地天气趋势、季节性感染、假期等。 这可以降低劳动力成本和高效、具有成本效益的班次管理。

防止 30 天再入院：不必要的再入院在美国医疗保健系统中十分猖獗。 它们还给资源匮乏的医院带来了不必要的成本负担。 减少再入院率有望降低医院的成本。 数据分析工具可用于识别具有导致其再次入院的特定症状和疾病的患者。 这有助于医疗保健提供者采取额外措施，防止患者在 30 天窗口内返回。

分析工具还可用于为过去 30 天未出院的每位患者绘制热图。 医疗保健专业人员可以查看易于理解的数据可视化表示，以确定在这 30 天的窗口中患者最危险的确切位置。 这些信息有助于他们计划进一步的行动。

例如，纽约大学朗格尼医学中心的数据科学家开发了一种基于广泛临床因素的预测分析算法。 它有助于识别可能在医院度过少于两晚的患者。 该工具还可以帮助医生知道何时对患者进行观察。

提前预约未出现的预约：当患者未按预定预约时间到达时，从业者日常日历中的意外空白可能会产生财务后果并影响工作流程。 使用数据分析来识别可能会在没有提前通知的情况下跳过预约的患者可以显着降低收入损失，允许医疗专业人员向其他患者提供免费时段，并增强客户体验。 杜克大学的一项研究发现，数据分析每年可以捕获 4,800 名未就诊的患者，以提高准确性。

数据分析工具还可用于预测患者何时可能出现在没有固定时间表的紧急护理中心或急诊科等设施中。 反过来，这可以帮助提高人员配备水平并最大限度地减少等待时间。

加强供应链成本管理：对于所有业务，医院依靠供应链进行高效运营。 如果连锁店出现脱节，患者护理和治疗就会受到影响，医院也会失去收入。

分析工具保持效率并跟踪供应链指标，每年可节省高达 1000 万美元的成本。 这些工具还有助于自动化申请、采购订单、发票和其他流程，以减少文档错误。

防止欺诈并增强安全性：医院对数据泄露和欺诈索赔并不陌生。 2020 年 6 月，美国卫生与公众服务部目睹了数据泄露事件的增加，因为网络犯罪分子利用了 Covid-19 大流行带来的干扰。 此类网络犯罪对医院来说代价高昂，导致平均收入损失近 300 万美元。 为了打击数据泄露，医院正在使用数据分析来识别网络流量的模式变化和其他可疑的在线行为。

数据分析还可以让组织跟踪不正确或欺诈性的付款。 分析简化了索赔流程，以便更方便地进行报销并跟踪不正确的付款。

[另请阅读：物联网时代如何确保网络安全]

减少医疗错误：由手术、诊断、药物和其他故障引起的医疗错误每年影响大约 400,000 名患者，并使医院损失数十亿美元的收入。 许多错误是由于工作人员的疏忽或信息不足造成的。 大数据可以通过分析患者的医疗记录以及所有规定的治疗并标记任何看起来不合适的地方来帮助减少这些医疗错误。

既然我们已经了解了数据分析如何在医疗保健中用于降低成本以及数据分析在医疗保健中的好处，那么让我们看看数据分析在医疗保健行业的未来是什么样子。

医疗保健数据分析的未来

数据分析通过为患者和医疗机构提供优质护理和降低总体成本，在改变医疗保健行业方面已经发挥了巨大作用。 它也将在未来几年产生重大影响。 医疗保健中的大数据分析将越来越多地用于帮助预测未来情景的可能性，以便做出明智和更好的决策。

技术和组织的进步将使越来越多的可用数据适合开发和部署数据分析工具和系统。 未来的处理能力将会提高，更多现成的分析工具将可用，这将使这一开发更容易并在商业上实现。

此外，在未来几年，使用数据分析工具来预测患者的依从性和参与度将显着增加，这对于成功管理长期状况尤为重要。

Appinventiv 如何帮助数据分析

正如我们所见，数据分析对医疗保健的影响是巨大的。 数据分析在降低医院费用和提高患者接受的整体护理质量方面发挥着至关重要的作用。 这就是为什么大数据分析在医疗保健领域的采用率大幅上升的原因。

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