轉帖|行業資訊|編輯:況魚杰|2020-05-14 16:27:13.740|閱讀 308 次
概述:在本文,您將了解如何:讓醫療工作者能夠使用數據提出和回答自己的問題、使用細分數據測量人群健康、使用數據可視化協調整個體系的醫療服務、跟蹤和理解人群及個人的風險和積極管理患者關系。
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在醫療改革的推動下,按服務收費的模式正在轉變為按效果計酬、以價值為基礎的醫療范式。為了成功實現過渡,醫療組織急需以能夠指導行動的方式對單個患者及各種人群的數據進行分析。要顯著提升臨床、財務和運營效果,醫生、醫療機構和支付機構都需要獲得更好的數據見解。
如果您的組織希望采用基于價值的新型醫療模型,并將人口健康管理集成到自己的流程、工作文化和技術系統中,您必須以數據為起點。在本白皮書中,您將了解如何:
實現自助式分析
在大數據年代,舊醫療分析系統形成的“報告制造廠”效率低下,根本無法滿足當前的需求。新一代的技術專家希望讓個人獲得探索數據的能力,從而擺脫這種現狀。這不僅會更快產生更深刻的決策,還可讓 IT 主管將精力重新放在維護數據基礎設施安全及可靠的核心任務上。自助式分析可以讓每位醫生和業務分析師大受裨益,還可以為整個組織提供單一事實來源。
分析功能的最佳實施效果是在 IT 管理的基礎架構上運行用戶創建的儀表板,因此針對自助服務進行優化至關重要。
為了提高運營報告質量,美國第二大醫療系統 Providence Health(普羅維登斯健康)實施并啟動了名為 Vantage 的自助式分析計劃。Vantage 由一系列儀表板構成,其中的數據來自 EPIC、Lawson、Press Ganey 和其他一些醫院系統。它包含 40 個可視化交互式報告,為 20,000 多名自助用戶提供服務。
所有財務、供應鏈和臨床職能(包括醫生記分卡)部門都統一使用這些標準化報告,從而讓管理人員可以監控企業財務狀況、運營供應鏈效率以及醫生的基準利用率和績效。
因為 Vantage 是一個自助式模型,Providence Health 用戶很快就開始使用該平臺,醫生的效率在 12 個月內提高了 8%。通過實施該模型,Providence Health 還大幅增加了挽救生命的癌癥篩檢,顯著降低了患者的 30 天再入院率。
提高采用率的最佳方法是讓用戶輕松地過渡。讓用戶可以在無需 IT 支持的情況下輕松訪問數據并提出和回答自己的問題,讓自助式分析戰略發揮最大效用。
以下是Tableau做的儀表板,Providence Health 的用戶可以查看和理解 30 天再入院率,從而更好地進行人口健康管理。他們還可以對數據進行下鉆,在醫院層級進行根本原因分析。
對人群數據進行細分
根據《責任制醫療法案》,大多數醫療機構每三年必須進行一次社區風險評估。社區健康需求評估 (CHNA) 的實施讓醫療機構可以全面了解社區人群的風險及相關成本。
疾病控制中心 (CDC) 確定和推薦了用于分析人群健康的 42 項具體指標,這些指標旨在幫助醫療機構為自己服務的人群繪制準確的藍圖。
按照這 42 個因素進行數據細分,就可以根據風險和相關成本,了解組織負責的人群的健康狀況。這些研究結果可以幫助組織以最低的成本提供質量最高的醫療服務。
Centra Force 是一家人群健康智能和社區健康評估領域的專業組織,該組織使用數據細分和可視化,按類別(例如疾病類型和支付機構類型)進行人群量化。醫療和支付機構可以使用這些細分數據來發現關于具體人群的深層見解,包括行為、態度、人口統計、地理、疾病、病癥和醫療機構數據。
以下Tableau儀表板是一個社區健康需求評估示例。這些數據經過細分,可以確定某個人群中面臨乳腺癌風險的女性患者,用于監測主動干預需求。
通過可視化對整個體系的醫療服務進行協調
在不同團隊、服務提供商和門診服務部之間進行醫療服務協調可能是一項非常艱巨的任務。因為許多醫療機構的主要分析工具仍然是電子表格,他們可能想到了很多問題,但多半只能回答其中一小部分。
然而,具有遠見的醫療機構正在積極采用交互式數據可視化,讓自己的醫療服務經理獲得協調和管理整個體系的醫療服務所需的實時見解。
克里夫蘭診所是美國最大的非營利醫院之一,這家醫院需要主動鑒別面臨心臟病和癌癥風險的患者。過去,他們的醫療服務協調團隊需要耗費大量的時間來查看單純以電子表格記錄的數據—ACO 成員列表、14 種標準 CMS 報告、來自 EPIC 電子健康記錄的臨時數據以及初級醫療協調服務當前覆蓋的患者,所有數據均顯示在行和列中。
克里夫蘭診所的商業智能團隊利用數據可視化工具,制作了幫助醫生查看和跟蹤高風險患者的儀表板。借助這些儀表板,醫療經理可以對他們負責的 54,000 名患者中的每一名進行詳細研究。
在此Tableau交互式儀表板中,醫療經理可以使用地理和病癥篩選器進行數據下鉆。借助此儀表板,醫療機構已經迅速鑒別出當前沒有接受醫療協調服務的 1,000 多名當地高風險患者。
克里夫蘭診所使用的這個儀表板讓醫療協調員可以主動地鑒別和聯系高風險患者、與醫生預約、監測患者用藥依從性,從而減少 30 天再入院率。
了解自己的風險
要實現人口健康管理,在整個細分群體和個體患者水平上了解人群風險特征的能力至關重要。了解細分群體的風險后,醫院服務提供者就可以主動鑒別最危險的患者。隨后,他們可以有針對性地調配資源,預約醫生,在控制相關成本和風險的同時提供最高等級的醫療服務。
借助先進的機器學習技術,高級預測分析軟件可以對復雜的模型進行可視化,在人群總體水平和單個患者水平進行風險預測。在分析患者-醫療服務提供者比例的基礎上,紐約市的西奈山醫療中心了解了為患者人群提供的服務水平,以此進行風險管理。
以下Tableau儀表板是一個患者-醫療服務提供者分析,西奈山醫療中心將其用于確定醫療服務不足的患者群體面臨的風險。用戶可以找出具有吸納潛力的醫生診所,以及為新增的西奈山設施尋找位置。
他們還使用數據來找出具有吸納潛力的初級醫療診所,并尋找適合建設下一個醫院的新位置。為了推動自己的戰略,他們將來自多個醫療 IT (HIT) 系統的數據聚合到同一個交互式儀表板中。
西奈山醫療中心還使用來自其電子健康系統的數據,對疾病登記信息進行可視化,并能根據各種指標進行效果監測和跟蹤。該中心還可以使用血壓和 BMI 之類的公共數據制作預測分析算法,根據具體疾病風險對患者進行分層,以便進行醫療協調和基于風險的干預。
此Tableau儀表板利用標準疾病登記數據來跟蹤身體質量指數和血壓等 PHM 風險因素。
積極管理患者關系
要改善人群健康,醫療團隊必須與患者建立良好的在線和離線關系。此類交互可以培養用藥依從性,提高預防性服務的效果。
作為這些醫療團隊的成員,醫生、護士、技術人員、助理醫生和社工人員必須相互協作,最大程度提高服務的質量和等級。
為了成功地通過協作加強患者關系,必須合并電子登記庫(利用 EHR 和其他臨床系統的臨床數據)和患者門戶,實現最佳的患者參與效果。
數據驅動型觸發機制可以通過多種方式自動聯系患者,例如網外呼叫、安全文本消息和電子郵件,從而確保患者定期接觸醫療團隊和醫生。
Blue Cross and Blue Shield of North Carolina(北加利福尼亞藍十字和藍盾)通過為案例經理引入患者全方位視圖儀表板來管理患者關系。該解決方案從原型設計到投入使用只花了 90 天,并且有一個貼切的名字:Minerva。Minerva 儀表板聚合了來自 13 個離散數據源的多指標(例如人口統計信息、福利、風險信息、索償歷史、計劃報名和醫療缺口)患者數據。護士案例經理過去需要花15 至 30 分鐘來準備與成員的首次通話,而現在只需要幾秒鐘就可以從儀表板訪問這些數據。
以下Tableau儀表板是 Blue Cross and Blue Shield 的原型 Minerva 示例,它通過提供具體的患者記錄信息來改善案例管理。
結語:
人群數據中的可操作見解不但會改善成本和風險管理,還將為患者提供更好的效果。人口健康管理醫療模型尚處于初創階段,我們需要徹底地對現狀進行重新思考。要在醫療組織、文化、業務模型、人員、流程和 IT 層面全面應用這種協作方式,自助式分析和數據可視化至關重要。
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文章轉載自:Tableau