医疗服务从业者理应继续使用大数据分析策略将电子健康档案中的信息转换为临床可执行的洞见。
电子健康档案(EHRs)通过病人信息权限的加速获取,工作流程的优化,成本的减少和信息分享的便捷化,成功变革了医疗保健行业。
但是医疗保健行业从业者现在被电子健康档案系统中产生的海量数据所淹没,并在艰难地尝试将这些信息转换成可执行临床指导。
许多从业人员正利用数据分析技术,将这些数据转化为提高服务质量标准和病人预后的有用信息。
医疗保健信息管理决策委员会(CHIME)的调查显示:相比于前些年,超过百分之八十的医疗保健系统认为临床分析日趋重要。
其中87%的机构在质量报告上运用了临床数据分析技术,从而使得他们能战胜同一领域其他竞争对手。
尽管设计和应用数据管理策略似乎有些让人望而生畏,电子健康档案的服务商和第三方公司正在努力提供更易操作的数据获取方法和分析组件。
使用这些工具之前,医疗保健从业者理应确保其电子健康档案系统适用于进一步的数据分析工作。技术和信息管理部门应做好充分准备。尤其是临床和管理部门领导阶层中应全部配备相应系统。
◆ ◆ ◆
助力临床优化
我们公司对HIMSS年度会议参加者的调查发现,51%的健康IT领导人认为,医院数据分析中最重要的障碍是不知道收集何种信息、也不知道收集多大量,而其他人则认为大家对如何分析使用数据、从数据中找什么信息还缺乏明显的共识。
而他们需要明确的是,临床信息分析正是进行改善和优化之间的关键所在。
数据分析与临床优化携手可以鉴别保健服务的有效模式,提高关键绩效指标(KPIs)、并促进系统管理服务中推动工作流程中的文化变革。
通过有效的分析,临床科室能够识别并跟踪这些关键绩效指标(KPI)和趋势数据,持续调节促使服务效率提高。通过数据分析来提高质量指标,进而减少服务管理中文化及行为变革的阻力。
这种积极的势头使得其本身进行不断变革,而逐渐成为管理系统中的一部分。
◆ ◆ ◆
促进预防
无论服务提供者是工作在大型健康系统还是小型诊所,都可以从健康服务趋势的分析数据中,尤其是预防保健中可以带来巨大的成本节约。
例如,来自服务提供者HER系统的数据收集和分析或健康信息交换可以确定哪些病人不能坚持做筛检,如糖尿病患者没有更新数据或糖化血红蛋白测试结果超标。
服务提供者可以使用电子病历实时地监测临床基本数据,更进一步的应用是通过逻辑运算程序进行前瞻性措施。一些管理组织运用分析识别患者的再入院风险、提供病人评分、数据更新,以及当病人风险水平升级时健康管理进行干预预警。
然而,服务机构需要注意的是,他们不应该只单纯针对患者的高风险指标。相反,还需要分析患者信息以确认优化临床治疗的时机和经济效益。
实时指示板可以帮助多方面如健康管理者、医生及临床质量主管之间的患者信息共享,使整个团队信息更新。当移动应用结合了分析工具就可以更方便地获取信息而提供实时患者数据(尽管健康保险流通与责任法案还未通过),以便在需要的时候启动预防保健服务。
◆ ◆ ◆
精准的数据布局
在医疗保健组织中无论是谁收到数据,都要确保每个利益相关者得到的趋势结果是相关的、全面的,根据他或她的角色和目标定制的。
例如,高层领导涉及全民的临床和财务绩效数据,而部门经理更关心的是供应商和设施的具体结果和那些提供医疗服务的需要患者的具体信息。
无论角色如何,越是量身定制的数据报告,越有可能转化为临床实际行动。
随着医疗卫生行业的不断朝着结果驱动的财务机制迁移,分析将不再仅仅是流行语。然而,挑战仍然是医疗机构如何解释结果和理解这些结果的意义。
一旦解决,这些可以导致行动的分析结果是临床优化和人口健康管理的一个重要机会拥抱临床数据分析并把洞察整合到临床工作流程,最终会使整个医疗领域超越疾病治疗的反应性医学,真正成为基于价值的预防医学。
原文发布时间为:2016-04-24