Fremtidens helse Analytics for å forbedre Disease Management
Det helsetjenester industrien har blitt etterfølgende sine kolleger i detaljhandel, bank, teknologi og andre sektorer i adopsjon og bruk av data for å forbedre effektiviteten og forutsi utfall. Som Obama regjeringen beveger seg i retning av økt helse adopsjon, betalere i dag er opptatt av å implementere avanserte teknologier, vedta helsetjenester analytics rammeverk og bygge interoperable plattformer, med sikte på å øke vesenet kvalitet og redusere helseutgifter. I tillegg har tilgang til kliniske data, viktige interessenter ieprovider, betalere og andre omsorgspersoner ville være i stand til å løse sykdomsstyringsutfordringer som reinnleggelser, risikojustering, etc ..
La oss se på noen viktige områder hvor avanserte helsetjenester analytics kan spille en avgjørende rolle i å møte sykdom ledelse utfordringer:
• en fersk AHRQ statistikk sier at kroniske tilstander utgjør nesten 70 prosent av alle helsetjenester utgifter. Et flertall av disse utgiftene kan avverges ved å ha tilgang til kliniske data. I sitt fravær, omsorgspersoner ofte ender opp med utsikt over mange høyt forebygges forhold som har et potensial for å slå kronisk. For eksempel: en person som er diagnostisert med marginale nivåer av blodsukker og trykknivåer er ofte la seg uten umiddelbar behandling. Men disse fungerer som yngleplasser for ødeleggende, livs fett og kostbare kroniske sykdommer. Unified helsetjenester analyseverktøy, i ovennevnte scenario kunne ha hjulpet i sortering og rapportering av kliniske og hevder data og dermed redusere helserisikoen.
• Aggregering av data også hjelper på identifisering av pasienter som er i den høyeste risikoen av tilbaketaking. Ved hjelp av avansert prediktiv analyse programvare, kan helsesystemer presist forstå som pasienten er på det høyeste risiko for hjertestans eller epileptiske slag. En Texas-baserte helsevesenet var i stand til å redusere tilbaketaking renten med mer enn halvparten ved hjelp av prediktiv analyse programvare for å forstå hvilke pasienter er på høyeste risikoen for hjertesvikt. I tillegg kan betalere også bli involvert i omsorgs prosessen på et tidlig stadium for å optimalisere behandlingstilbud basert på pasientjournaler. Dette kan hjelpe i behandlingen av kroniske sykdommer som diabetes, som kan fungere som en betydelig kostnad saver mens på samme tid sikre bedre kvalitet på pleien til pasienten gjennom tidlig oppdagelse.
• Arealet av befolkningens helse går mot verdien baserte betalinger og ansvarlig omsorg gjør det en nødvendighet å ha verktøy for å måle den. Prediktiv og normative analyser gjennom sin visuelle grafiske trender og oversikter kan hjelpe omsorgspersoner i å gjenkjenne og handle på hull i omsorg og om nødvendig foreskrive 'retning, tolkning og anbefalte tiltak ». Prediktiv analyse presenterer bevis som inkrementelle normative analyser kan brukes. En slik grad av prognoser ville ikke vært mulig uten de kraftige egenskapene til helsetjenester analytics.
I løpet av årene har bevisstheten og adopsjon av helsetjenester analyse og beslektede business intelligence plattformer blir mer uttalt for helsepersonell, betalere og andre viktige interessenter. Health Analytics rammer, gjennom sine varierte tilbud i kliniske, regulatoriske, økonomiske, operasjonelle og prediktiv analyse plass har definitivt fanget øyet av de viktigste helse interessenter som effektive verktøy for å optimalisere pasientbehandlingen, mens på samme tid sikre de tilsvarende helsekostnader holdes lav og effektivitet er ved maksimal
Forfatter Bio: -. sujay Pal er et Health Senior manager på CitiusTech. CitiusTech tilbyr et bredt spekter av helseteknologi tjenester, inkludert helsetjenester programvareutvikling, helsevesen interoperabilitet, meningsfull bruk compliance, BI /helse analytics. Han er ansvarlig for den verdensomspennende markedsføring og Corporate Communication innsats i organisasjonen. Han har mer enn 10 års erfaring rundt teknologi markedsføring, merkevareledelse, produktledelse og markedsundersøkelser.
