10.10.2024

Observe

Насолоджуйтесь тільки актуальною інформацією

Оптимизация операций здравоохранения с помощью аналитики данных

Аналитика данных дает организациям здравоохранения мощный механизм для оптимизации операций и улучшения ухода за пациентами. Анализ клинических, операционных и финансовых данных может раскрыть идеи, которые позволяют руководителям здравоохранения принимать более быстрые и обоснованные решения относительно распределения ресурсов, затрат, соответствия, опыта пациентов и результатов лечения. В этой статье будет рассмотрено, как можно оптимизировать операции здравоохранения с помощью аналитики данных.

Оглавление

Улучшение ухода за пациентами

Аналитика данных предоставляет информацию, которая помогает выявлять закономерности в данных пациентов для улучшения результатов и опыта лечения. Выявление тенденций в ответах на лекарства, прогрессировании заболевания, повторных госпитализациях и оценках удовлетворенности пациентов помогает выявить области возможностей для повышения качества лечения. Анализ электронных медицинских карт, результатов лабораторных исследований, записей о лекарствах, показателей жизнедеятельности и других данных здравоохранения может выявить, какие варианты лечения дают наилучшие результаты для определенных состояний или сегментов населения. Эти данные позволяют организациям здравоохранения принимать более обоснованные решения по уходу и улучшать результаты лечения. Например, аналитика данных может показать, что у пациентов с диабетом результаты лечения лучше при лечении определенными комбинациями лекарств или вмешательством в образ жизни. Или анализ показателей повторной госпитализации может указать на определенные группы пациентов, которым будет полезно наблюдение после выписки для предотвращения повторной госпитализации.

Сокращение затрат

Аналитика здравоохранения предоставляет основанные на данных сведения о возможностях сокращения расходов, которые не ставят под угрозу качество обслуживания. Анализируя операционные и финансовые данные, организации здравоохранения могут сократить ненужные расходы и перераспределить ресурсы для улучшения результатов и опыта. Аналитика данных позволяет организациям здравоохранения видеть расходы по всем отделам и направлениям обслуживания. Руководители могут точно видеть, где деньги тратятся впустую или нерационально, и принимать меры по сокращению или устранению этих расходов. Экономия, полученная за счет сокращения расходов, затем может быть реинвестирована в инициативы по росту и улучшению обслуживания. Например, анализ данных цепочки поставок может выявить определенные клинические принадлежности, которые заказаны сверх нормы или не используются, что указывает на возможность скорректировать уровни запасов и сократить отходы. Оценка моделей кадрового обеспечения и производительности может выявить области избыточных или ненужных расходов. Анализ данных о кредиторской задолженности может обнаружить дублирующие или ошибочные платежи поставщикам.

Оптимизация кадрового обеспечения

Аналитика данных обеспечивает основанное на данных понимание кадровых потребностей и того, как оптимизировать кадровое обеспечение для улучшения результатов в области здравоохранения, экономической эффективности и баланса между работой и личной жизнью. Анализ показателей производительности, объемов дел, остроты состояния пациентов и оценок удовлетворенности персонала помогает определить соответствующие уровни кадрового обеспечения и модели по всем направлениям обслуживания. Оптимизация кадрового обеспечения использует данные и аналитику для согласования кадрового обеспечения со спросом. Оценивая ключевые показатели, организации здравоохранения могут определить, являются ли уровни кадрового обеспечения в отделении слишком высокими или слишком низкими на основе объема и сложности дел. Затем они могут скорректировать работу, чтобы предотвратить выгорание, сократить избыточные расходы или удовлетворить возросший спрос. Например, оценка графиков операций и продолжительности случаев может показать, что в предоперационных и послеоперационных зонах в определенные дни или время требуется дополнительный персонал для предотвращения задержек начала или плохо скоординированного ухода. Напротив, анализ посещений отделения неотложной помощи по часам может указать на избыточные потребности в персонале в определенные смены на основе типичного объема посещений.

Улучшение распределения ресурсов

Аналитика данных предоставляет основанные на данных сведения о том, как распределять критически важные ресурсы, такие как бюджетные средства, медицинское оборудование, помещения и информационные технологии, для достижения наибольшего эффекта. Анализ использования ресурсов по направлениям обслуживания помогает обеспечить пропорциональное распределение ресурсов на основе потребностей и приоритетов отдела. Оптимизация распределения ресурсов использует данные для определения того, как следует распределять ресурсы для максимальной эффективности и выгоды. Руководители здравоохранения могут оценивать такие показатели, как объем дел, затраты, результаты и доход по отделу, чтобы увидеть, где могут потребоваться дополнительные инвестиции или где ресурсы используются не в полной мере или тратятся впустую. Затем они могут вносить коррективы в уровни распределения на основе информации, полученной из данных и аналитики. Например, анализ может показать, что конкретная операция имеет высокую маржу вклада, что указывает на возможности для роста. На эту операцию могут быть выделены дополнительные бюджетные средства и время операционной, чтобы стимулировать увеличение объема и доходов. Оценка расходов на технологии может выявить определенные системы, которые используются редко, что сигнализирует о возможности сокращения или перераспределения этих средств на инструменты, которые обеспечивают лучшие результаты или опыт.

Повышение эффективности работы

Аналитика здравоохранения предоставляет основанные на данных сведения об эффективности работы и возможностях улучшения производительности. Анализ процессов, производительности, затрат, доходов и результатов помогает обнаружить области потерь, переделок или трений в операциях системы здравоохранения, которые можно оптимизировать для повышения эффективности и сокращения затрат. Оптимизация операций приводит к улучшению качества обслуживания пациентов за счет более скоординированного, бесперебойного ухода. Оценка операционных данных помогает организациям здравоохранения определить, где дублируется работа или ресурсы, откуда берутся избыточные расходы, как можно лучше координировать уход между отделениями, возможности внедрения автоматизации для рутинных задач и способы предотвращения переделок за счет повышения качества с первого раза. Благодаря аналитике, обеспечивающей наглядность производительности по всему континууму ухода, руководители могут принять меры по оптимизации операций и повышению эффективности. Например, анализ переходов между больничными и амбулаторными учреждениями может выявить необходимость в большем обмене информацией, что приводит к дублированию тестирования или повторным госпитализациям. Внедрение скоординированного процесса после выписки повысит эффективность и результаты в отношении здоровья. Оценка процессов управления циклом доходов может выявить области, в которых необходима автоматизация или реструктуризация рабочего процесса для предотвращения переделки и ускорения денежного потока.

Улучшение управления циклом доходов

Аналитика данных предоставляет информацию, помогающую оптимизировать цикл доходов за счет понимания эффективности возмещения, тенденций плательщиков и финансовых утечек. Анализ дебиторской задолженности, отказов, методов кодирования и сроков помогает выявить возможности для ускорения денежного потока и максимизации законного получения дохода. Хорошо управляемый цикл доходов имеет важное значение для финансовой устойчивости и успеха любой организации здравоохранения. Анализ сквозного процесса цикла доходов позволяет руководителям финансов здравоохранения точно определить, где происходит утечка доходов или где могут потребоваться дополнительные инвестиции для повышения производительности. Благодаря данным, обеспечивающим видимость таких показателей, как показатели отказов, дни в AR, точность кодирования и платежи пациентов, руководители могут вносить целевые улучшения для восстановления потерянного дохода, ускорения денежного потока и оптимизации законного возмещения. Например, оценка показателей отказов страховыми компаниями может указывать на проблемы с определенными плательщиками, которые можно решить путем переговоров по контракту или изменений в процессе. Анализ сроков от выписки до выставления счета может показать, что необходимы дополнительные ресурсы кодирования для предотвращения отставания в кодировании и ускорения темпов выставления счетов. Аналитика платежей пациентов может раскрыть возможности для улучшения процесса или цифровых инструментов, которые делают платежи более удобными, тем самым сокращая безнадежную задолженность.

Заключение

Подводя итог, аналитика обеспечивает основанный на данных подход к выявлению неэффективности, сокращению отходов и улучшению ухода за пациентами. Использование аналитики данных позволяет организациям здравоохранения повышать качество ухода, снижать затраты, оптимизировать кадровое обеспечение, лучше распределять ресурсы, повышать операционную эффективность, улучшать функции цикла доходов и многое другое. Может показаться, что техно в здравоохранении развивается быстро, но это только начало.