医疗实践的生存取决于四种分析策略

本文是基于一个医疗分析峰会(有20虚拟)突破基冈贝利表示,女士,高级领导人,Acuitas健康,和安迪Choens, MS,领袖和建筑师对于数据科学与工程,Acuitas健康,题为“高级分析医疗实践:价值取向的护理新正常。”

在当今竞争激烈的市场挑战医疗服务提供者包括停滞不前报销利率基于价值的保健(VBC)、高开销,从医疗集团的激烈竞争,截至2020年,COVID-19。增加要求用更少的资源提供更好的服务,加上大流行,所有组织的压力加剧,尤其是独立医学和医生实践与固定资源和财务灵活性比更大的组织。

虽然一些较小的供应商加入大型医疗系统,这些旨在保持独立必须制定一个可行的金融战略的未来。许多独立的实践努力生存,因为他们依赖于手工流程或未能最大化数据的技术。基于分析与技术,表面有意义的信息洞察力,供应商最相关信息时,从管理实践的护理。分析不仅对医疗实践驱动更好的病人护理,也更好的财务和运营决策通过自动化实践管理、监管要求,人员配备决定,这样供应商可以花更多的时间和病人。

提供高质量的医疗服务病人自主实践是至关重要的,因为它是主要的收入来源。没有病人,这些实践可以消除浪费、提高资源利用率,但不能生成新的收入来自病人的访问。

分析资源有限的医疗实践指南更好的照顾

医生实践包括支出面临的负担154亿美元每年报告超过2000质量的措施CMS,一个昂贵的需求符合补偿VBC,远离病人护理提供者。pandemic-related医疗实践也面临着新的挑战,如添加从停顿了一下选择的经济压力,推迟初级保健访问,并从现场虚拟保健过渡。典型保健医学实践和健康systems-critical之间的协调沟通关于患者在多个地点也得到有效的治疗更加困难,由于供应商之间缺乏互动和卫生系统在COVID-19响应。

虽然这些挑战是无处不在的卫生系统的形状和大小,医疗实践,特别是,体验更多的压力相比,大型医疗系统,因为他们有更少的资源(如人员、物资和收入)分享一个意想不到的危机的负担,就像COVID-19。有限的金融、临床医疗实践和操作资源使其关键依赖分析每个资产最大化,供应,和材料。

四种Analytics-Based策略帮助医疗实践保持可行

尽管新的和现有的压力,医疗机构可以利用四种analytics-based策略导航日益增长的医疗挑战,像COVID-19迅速应对市场变化,回到复苏之路,和可持续的未来的计划:

# 1:优先获得最新的、全面的数据来源

分析医疗实践只提供峰值如果他们是基于广泛和多样的数据来源。单一的数据集可能是有用的,但有限的价值,因为它缺乏上下文从其他数据集。因此,医疗实践需要访问不同的数据集从不同来源获得分析了解他们的运营,金融,和临床健康。

当医疗实践获得的数据集从一个健壮的数据基础设施(例如,健康催化剂数据操作系统(DOS™)),他们可以利用分析洞察经常需要审查有关病人的信息,干预,或实践的操作状态。世界杯葡萄牙vs加纳即时走地卫生系统通过利用最新的分析见解,不要浪费时间或资源在一个不合格的解决方案,因为以接近实时的分析将揭示任何错误的方向。

常数指导从全面分析允许灵活的解决问题的方法和更好地理解的挑战。这种灵活性在一个不断变化的医疗市场导致最优解决方案。2022卡塔尔世界杯赛程表时间例如,电子医疗纪录无法有效地综合信息,很难找地方藏关键数据点,使临床医生需要多次点击找到一条信息。在这种情况下,分析基于综合数据集将显示,提供者浪费时间点击EHR搜索信息。这种洞察力,医疗实践可能会创建一个自动化的解决方案表面EHR的见解并保存供应商时间和避免过度疲劳,导致更好的病人护理,临床医生可以很容易地查看病人的综合历史做出医疗决定之前在一个地方。

# 2:形成一个多学科数据治理方法

还有一个不同的数据源的方法,医疗实践也应该采取不同的方法数据治理。从历史上看,数据分析师关注的技术元素,包括算法,预测模型,并将数字输入电子表格。相比之下,主题专家(SME)只专注于提供深入的主题内容。然而,这种方法并不预先分析医疗实践超越表面水平因为分析师和中小企业了解对方的角色,保持他们的贡献有限主题领域和创建信息竖井相辅相成。

在一个多学科分析设置,数据分析师学习主题,中小企业理解数据的技术方面。这异花传粉不同专业领域允许医疗实践与分析方法解决问题的关键的观点。例如,数据分析师可能解释或特定的数据集不同中小企业价值。数据分析师、中小企业和其他贡献者一起工作来管理数据,医疗实践确保整个组织有意义的解决方案。2022卡塔尔世界杯赛程表时间

# 3:将数据转化为分析洞察力

将数据转换成从数据分析见解是派生的关键价值和确保它可以推动现实世界的进步。翻译过程涉及特定的团队成员(例如,业务管理,数据科学、和管理)一起工作来解释的问题,并提出解决方案团队成员不太精通先进医疗分析。从历史上看,非临床工作者在一个独立的练习可能会专注于任务,比如会计或者质量指标数据输入跟踪医生性能。现在,每个团队成员与数据应该作为一个战略合作伙伴在推动组织变革,从临床,临床人员。

此外,包括数据治理团队在数据过程的早期,在团队致力于解决方案和行动,允许其他问题和贡献,从而进一步分析澄清和洞察力的核心团队可能会错过。不管问题,医疗实践应包括不同的团队成员在数据分析,确保数据转化为信息,可以推动实际改善医疗实践。

# 4:投资分析基础设施,以支持自助分析

COVID-19迫使许多医疗实践的快速开始快速修改他们的行动应对流感大流行的挑战。期间的急性阶段COVID-19爆发,医疗实践已经从交付(几天)没有或很少远程医疗访问数以千计。在过去,许多卫生系统延迟实现或扩展远程医疗,但由于暂停之间的互访,不得不求助于医疗实践虚拟的护理。

鲁棒分析基础设施提供聚合来自多个数据源的数据帮助医疗实践想象COVID-19-driven变化对运营和财务表现和如何最好地回应。例如,如果一个医疗实践已经交付100远程访问来满足具体的财务目标,领导人将知道有多少虚拟访问为每周的目标。

分析医学Practices-Essential生存

没有准确的数据,医疗实践必须猜他们应该花费宝贵的资源,而不是知道确定的。如果更大的组织滥用资源,他们通常有一个备份池。但是有一个小(如果有的话)安全网、医疗实践不能使用任何资源的方式不是data-informed。每浪费资源成为一个资源,医疗实践不能回去,现在必须从另一个领域的实践。

从全面分析见解,不同数据支持的有效响应任何需求,包括有限的资源最大化或应对全球大流行。然而,医学实践不能单纯依靠分析洞察力来推动改变。分析医疗实践,加上团队成员理解数据,可以把它翻译成实际分析,导致运营、财务和临床长期生存,生存在大流行和VBC景观的关键。访问、团队合作和基础设施是至关重要的在推动分析超出了他们的基本使用,解锁的见解,可以使医学实践的不同的生存,让他们少担心金融未来和更多关于提供一流的医疗服务。

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