醫療保健中的數據分析如何降低成本

大數據分析改變了我們跨行業管理、分析和利用數據的方式。 數據分析正在發生重大變化的最值得注意的領域之一是醫療保健。

如果實施得當，醫療保健中的數據分析可以降低治療成本，全面了解影響或可能影響他們的患者和狀況，並提高總體生活質量。

醫療保健數據分析結合歷史和實時數據來預測趨勢、揭示可操作的見解、實現醫學進步並推動長期增長。

根據Allied Market Research的一份報告，到 2030 年，全球醫療保健分析市場規模預計將從 2020 年的 235.1 億美元增至 969.0 億美元，複合年增長率為 15.3%。 各種因素，例如對實驗室自動化和效率的需求以及慢性病患病率的上升，導致醫療保健行業採用大數據激增。

除了上述因素外，醫療保健組織現在正在轉向大數據分析，以減少因庫存管理不善、患者護理和員工部署而造成的超支。

在本文中，我們將主要關注數據分析如何幫助醫療機構和專業人員協助患者護理和降低成本。

但在繼續之前，讓我們深入了解醫療保健分析的主要類型以及它們如何推動醫療保健行業的變革。

醫療保健中的數據分析類型有哪些？

根據醫療保健專業人員和機構的目標和需求，可以應用四種類型的醫療保健分析。 根據具體情況，每種類型對於充分利用醫療保健數據都至關重要。

描述性分析：描述性分析提供數據的歷史視圖，使醫療保健提供者和管理層能夠確定當前實踐是否有效，並在必要時提出建議。

預測分析：預測分析使用建模和預測來確定接下來可能發生的事情。 它可以幫助醫療保健提供者計算每位患者的風險評分，並確定哪些患者可能需要額外關注。 然而，預測分析並不表明可以預防住院等不良事件。

診斷分析：診斷分析有助於了解發生某事的原因，以便採取行動解決問題。 它有助於找出導致特定結果的事件和因素。 就像描述性分析一樣，診斷分析也涉及對歷史數據的調查。

規範性分析：這種類型的分析使我們能夠了解需要採取哪些行動來改變預測。 它使用高級算法來幫助確定特定操作的效果，並通過應用歷史數據來提供解決方案以獲得特定結果。 它是最有用和最強大的分析類型，可為醫療保健專業人員提供指導性建議。

使用數據分析降低醫療保健成本的主要方法

以正確的方式應用數據分析和可視化可以增加患者獲得服務的機會，從而降低成本、增加收入並提高患者滿意度。 在本節中，我們將深入探討使用數據分析工具和解決方案降低醫療保健行業成本的不同方法。

電子健康記錄 (EHR)：數據分析在醫療保健領域的主要好處之一是將醫療記錄數字化，從而節省大量資金。 EHR 從它們包含的大量臨床信息中生成大量數據。 電子病歷中收集的數據包括每次就診時實時更新的管理和診斷患者信息。 特別是，EHR 提供有關程序、人口統計、停留時間和費用的信息。 此外， EHR 提高了護理質量，因為它們可以觸發診斷的警告和提醒。

它們還通過簡化日常任務、減少錯誤和加速數據訪問/輸入來提高性能，從而顯著降低醫療保健成本。

美國領先的醫療保健公司 Kaiser Permanente 實施了一個集成系統，可在其所有設施之間共享數據，並使 EHR 的使用更加容易。 這改善了心血管疾病的結果，同時通過減少辦公室訪問和實驗室測試為醫療保健公司節省了 10 億美元。

因此，這意味著數字化患者記錄的共享系統可以為醫院和醫療保健中心節省大量資金。

[另請閱讀：使您的醫療保健產品高效的 EHR 優化指南]

預測手術室需求：手術室的建造、運營和人員成本很高。 因此，在不損害患者健康的情況下優化手術室使用符合每家醫院的最大利益。 為了實現這一目標，許多醫療保健提供者和管理人員正在利用數據分析來了解往往會破壞有效調度的眾多手術室變量之間的關係。 這些變量包括外科醫生的可用性、手術時間以及設備功能和可用性。

有這麼多因素需要考慮，制定手術時間表並不容易。 幸運的是，數據分析可以幫助簡化手術室管理。 醫院現在充斥著員工、患者和設施數據。 因此，最好的方法是挖掘正確的數據，研究手術室使用模式，並使用預測模型將最合適的人力和支持資源與正確的手術室相匹配。

例如，科羅拉多州的 UCHealth 等醫院已轉向使用雲計算和預測分析的移動應用程序，以優化手術室利用率並消除日程衝突。 自轉換以來，UCHealth 的手術收入每年增長 4% 或 1500 萬美元。

優化人員配備：在許多醫療機構中，即時調度是在不考慮其他因素的情況下完成的，這有時會導致人員短缺，最終影響患者護理。

準確的人員配備非常重要，因為醫院預算的一半用於人工成本。 數據分析現在至少提前 30 天幫助管理人員和管理人員更好地應對人員配備挑戰。 企業數據分析使用智能來預測和分析每個組織可用的歷史人員數量、當地天氣趨勢、季節性感染、假期等。 這可以降低勞動力成本和高效、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國醫療保健系統中十分猖獗。 它們還給資源匱乏的醫院帶來了不必要的成本負擔。 減少再入院率有望降低醫院的成本。 數據分析工具可用於識別具有導致其再次入院的特定症狀和疾病的患者。 這有助於醫療保健提供者採取額外措施，防止患者在 30 天窗口內返回。

分析工具還可用於為過去 30 天未出院的每位患者繪製熱圖。 醫療保健專業人員可以查看易於理解的數據可視化表示，以確定在這 30 天的窗口中患者最危險的確切位置。 這些信息有助於他們計劃進一步的行動。

例如，紐約大學朗格尼醫學中心的數據科學家開發了一種基於廣泛臨床因素的預測分析算法。 它有助於識別可能在醫院度過少於兩晚的患者。 該工具還可以幫助醫生知道何時對患者進行觀察。

提前預約未出現的預約：當患者未按預定預約時間到達時，從業者日常日曆中的意外空白可能會產生財務後果並影響工作流程。 使用數據分析來識別可能在沒有提前通知的情況下跳過預約的患者，可以顯著降低收入損失，允許醫療專業人員為其他患者提供免費時段，並增強客戶體驗。 杜克大學的一項研究發現，數據分析每年可以捕獲 4,800 名未就診的患者，以提高準確性。

數據分析工具還可用於預測患者何時可能出現在沒有固定時間表的緊急護理中心或急診科等設施中。 反過來，這可以幫助提高人員配備水平並最大限度地減少等待時間。

加強供應鏈成本管理：對於所有業務，醫院依靠供應鏈進行高效運營。 如果連鎖店出現脫節，患者護理和治療就會受到影響，醫院也會失去收入。

分析工具保持效率並跟踪供應鏈指標，每年可節省高達 1000 萬美元的成本。 這些工具還有助於自動化申請、採購訂單、發票和其他流程，以減少文檔錯誤。

防止欺詐並增強安全性：醫院對數據洩露和欺詐索賠並不陌生。 2020 年 6 月，美國衛生與公眾服務部目睹了數據洩露事件的增加，因為網絡犯罪分子利用了 Covid-19 大流行帶來的干擾。 此類網絡犯罪對醫院來說代價高昂，導致平均收入損失近 300 萬美元。 為了打擊數據洩露，醫院正在使用數據分析來識別網絡流量的模式變化和其他可疑的在線行為。

數據分析還可以讓組織跟踪不正確或欺詐性的付款。 分析簡化了索賠流程，以便更方便地進行報銷並跟踪不正確的付款。

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減少醫療錯誤：由手術、診斷、藥物和其他故障引起的醫療錯誤每年影響大約 400,000 名患者，並使醫院損失數十億美元的收入。 許多錯誤是由於工作人員的疏忽或信息不足造成的。 大數據可以通過分析患者的醫療記錄以及所有規定的治療並標記任何看起來不合適的地方來幫助減少這些醫療錯誤。

既然我們已經了解了數據分析如何在醫療保健中用於降低成本以及數據分析在醫療保健中的好處，那麼讓我們看看數據分析在醫療保健行業的未來是什麼樣子。

醫療保健數據分析的未來

數據分析通過為患者和醫療機構提供優質護理和降低總體成本，在改變醫療保健行業方面已經發揮了巨大作用。 它也將在未來幾年產生重大影響。 醫療保健中的大數據分析將越來越多地用於幫助預測未來情景的可能性，以便做出明智和更好的決策。

技術和組織的進步將使越來越多的可用數據適合開發和部署數據分析工具和系統。 未來的處理能力將會提高，更多現成的分析工具將可用，這將使這一開發更容易並在商業上實現。

此外，在未來幾年，使用數據分析工具來預測患者的依從性和參與度將顯著增加，這對於成功管理長期狀況尤為重要。

Appinventiv 如何幫助數據分析

正如我們所見，數據分析對醫療保健的影響是巨大的。 數據分析在降低醫院費用和提高患者接受的整體護理質量方面發揮著至關重要的作用。 這就是為什麼大數據分析在醫療保健領域的採用率大幅上升的原因。

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