Tirer parti de l'intelligence d'affaires des soins de santé pour offrir des soins axés sur le patient

S'il y a une chose que la pandémie nous a apprise, c'est qu'investir dans l'intelligence économique des soins de santé est essentiel pour améliorer les soins aux patients fournis par les organisations. Avec un entrepôt de données de santé En pilotant l'intelligence d'affaires, les organisations peuvent consolider les données de plusieurs terminaux tels que le DSE, les appareils portables et les tests de diagnostic et suivre avec précision les données historiques pour effectuer des analyses et en tirer des informations clés.

En conséquence, l'analyse commerciale des soins de santé permet non seulement aux entreprises de réduire leurs frais généraux et d'optimiser les processus opérationnels tels que la dotation en personnel, mais améliore également les chances de développer de nouvelles méthodes de traitement plus efficaces.

Plongeons plus profondément dans les avantages de l'intelligence d'affaires des soins de santé pour les organisations du secteur et comment elle peut façonner l'avenir des soins axés sur le patient.

Qu'est-ce que l'Intelligence Economique Santé ?

L'informatique décisionnelle dans le domaine de la santé fait référence à l'analyse de sources de données à multiples facettes à partir de plusieurs points de terminaison pour en tirer des informations exploitables. En plus d'ouvrir des portes à des opportunités inexploitées, l'informatique décisionnelle dans le domaine de la santé favorise la collaboration entre les équipes et leur permet d'enregistrer et d'évaluer des données dans divers domaines tels que le diagnostic, la gestion des stocks et même le traitement des réclamations au sein des systèmes de santé au sens large.

Cependant, avant que les organisations puissent exploiter leurs données pour prendre des décisions, elles doivent s'assurer que toutes leurs données sont disponibles dans un référentiel centralisé tel qu'un entrepôt de données de santé. En effet, ces données sont souvent réparties sur plusieurs systèmes transactionnels et restent donc cloisonnées, empêchant les utilisateurs de les exploiter à des fins d'analyse. Une fois que l'entrepôt de données est renseigné avec les données requises, il est beaucoup plus facile pour les organisations de dériver la BI de soins de santé construire des tableaux de bord complets dans un logiciel de business intelligence pour briser le bruit et identifier les tendances clés qui sont cruciales pour la prise de décision.

Applications de l'analyse des données de santé

L'importance d'extraire et d'analyser de larges pans de données sur les soins de santé ne peut être suffisamment soulignée. Étant donné que l'analyse des données de santé affecte toutes les parties prenantes impliquées, des compagnies d'assurance et des fournisseurs aux patients, il n'est pas surprenant que le marché de l'analyse des soins de santé se soit développé rapidement et devrait maintenant atteindre 75.1 milliards USD par 2026.

Voici quelques-uns des principaux cas d'utilisation à l'origine de ce boom :

Identifier les tendances d'hospitalisation pour rationaliser la dotation en personnel

Données de l'American Community Survey (ACS) 2019 du Census Bureau montre que le secteur de la santé aux États-Unis employait à lui seul jusqu'à 22 millions de travailleurs. En exploitant la puissance de l'intelligence économique des soins de santé, les hôpitaux et les cliniques peuvent identifier les périodes de l'année associées à un afflux de patients et prendre de meilleures décisions en matière de personnel pour fournir de meilleures installations et faciliter de meilleurs résultats pour les patients.

Par exemple, l'hôpital de l'Université du Colorado d'UC Health l'analyse prédictive à effet de levier rationaliser les services et le personnel pour créer un environnement propice à la chirurgie dans les blocs opératoires (SOP). Cette efficacité accrue de la salle d'opération s'est traduite par une augmentation annuelle de 4 % de l'utilisation de la salle d'opération, ce qui s'est traduit par un revenu supplémentaire de 10 millions de dollars.

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Planification stratégique pour prévoir et freiner les épidémies

Les données ont a joué un rôle majeur dans la lutte contre la pandémie de covid et d'autres endémies récentes. La collecte et l'analyse de différents types de données sur la façon dont les changements démographiques affectent la transmissibilité des maladies et sur la façon dont le taux d'infection a changé dans différents endroits aide à orienter les efforts de veille stratégique des soins de santé et ouvre la voie à une prise de décision basée sur les données.

Cela dit, étant donné que ces données peuvent être extrêmement volatiles, en particulier dans les cas de maladies hautement transmissibles, le stockage de vos données dans un entrepôt de données est d'une importance capitale pour vous assurer que vous pouvez également suivre les dossiers médicaux historiques et en tirer des informations rapidement. De plus, la nature des données de santé nécessite que l'entrepôt de données soit capable de gérer de gros volumes de données et puisse prendre en charge l'interrogation en temps quasi réel. Une architecture évolutive est donc nécessaire.

Détection des anomalies dans les scans

L'automatisation de l'analyse et, en fin de compte, la détection d'anomalies dans les analyses diagnostiques telles que les IRM, les tomodensitogrammes et les rayons X à l'aide de l'analyse des données accéléreront non seulement le processus de traitement des patients, mais auront également une relation directe avec résultats positifs pour la santé.

Les avantages de l'intelligence d'affaires de la santé pour les hôpitaux

L'informatique décisionnelle dans le domaine de la santé offre une gamme d'avantages aux organisations, allant de la réduction des coûts en analysant les dépenses de traitement à l'amélioration de la satisfaction des employés. Voyons comment investir dans l'informatique décisionnelle des soins de santé peut aider les organisations du secteur.

Réduire les dépenses en ressources en élaborant des plans d'éducation et de traitement efficaces

Les données de l’American Hospital Association montrent que le coût des ressources nécessaires à chaque hospitalisation, qui englobe tout, des dispositifs médicaux aux médicaments, augmente depuis des années. Les organisations peuvent donc investir dans la business intelligence des soins de santé pour développer des programmes éducatifs sur la prévention des maladies et minimiser les risques d’étouffement des ressources.

Dans les cas où les hospitalisations sont inévitables, les hôpitaux peuvent utiliser les données historiques d'un entrepôt de données d'entreprise pour développer des plans de traitement efficaces afin d'accélérer le processus de récupération. Les médecins d'un service de cardiologie, par exemple, pourraient exploiter les données d'anciens patients pour identifier les tendances de la progression des symptômes grâce à un outil d'informatique décisionnelle et, en fin de compte, créer un plan de traitement pour empêcher l'aggravation de l'état de leurs patients.

Tirer parti de tableaux de bord complets pour minimiser le risque de fraude dans les réclamations d'assurance

L'Association nationale de lutte contre la fraude dans le domaine de la santé estimations que la fraude en matière de soins de santé à elle seule pourrait entraîner des pertes de plus de 300 milliards de dollars chaque année. Non seulement cela, mais présenter aux hôpitaux et autres organisations de soins de santé des réclamations d'assurance frauduleuses peut également exercer une pression inutile sur des ressources qui pourraient être utilisées beaucoup plus efficacement.

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Grâce à l'intelligence économique des soins de santé, les hôpitaux et les compagnies d'assurance peuvent approfondir toutes les réclamations et repérer facilement les incohérences telles que la facturation fantôme, le surcodage ou le dégroupage, etc. En mappant les données des diagnostics et des plans de traitement proposés par rapport aux factures. La prévention de la fraude au niveau de l'entreprise permet également aux patients qui en ont besoin d'accéder plus facilement à des soins de qualité sans être submergés par des coûts déraisonnables.

L'inverse est également vrai lorsque les compagnies d'assurance sont présentées avec documents frauduleux par les organismes de santé. Dans de tels cas, les incohérences peuvent être identifiées par cartographier les données des sinistres par rapport à certaines dimensions prédéfinies telles que les prix des médicaments pour développer un plan d'action approprié.

Analyser les options d'équipement médical pour prendre de meilleures décisions d'approvisionnement

Les données d'un article de journal clinique écrit à partir de 2018 montrent que les hôpitaux aux États-Unis dépensent environ 200 milliards de dollars en équipement médical chaque année. Les cycles de ces achats sont également assez longs, c'est pourquoi il est extrêmement important de s'assurer que vous prenez la bonne décision.

Afin de prendre de meilleures décisions, les hôpitaux peuvent tirer parti de l'intelligence d'affaires et améliorer leur visibilité sur le processus d'approvisionnement grâce à des tableaux de bord personnalisés. Grâce à ces tableaux de bord, les entreprises peuvent ensuite suivre à la fois l'inventaire actuel et les tendances des prix pour effectuer des achats d'équipements médicaux au meilleur moment possible.

Comment l'informatique décisionnelle dans le domaine de la santé peut aider les organisations à fournir des soins basés sur la valeur

L'analyse des données et l'informatique décisionnelle ont des effets plus importants que la simple réduction du coût par hospitalisation et la minimisation du risque de fraude à l'assurance. Voyons comment les organisations de soins de santé peuvent tirer parti de l'analyse des données pour fournir des soins axés sur le patient.

Suivi des données historiques pour fournir des services de télésanté

Le recours aux soins de santé à distance a considérablement augmenté ces dernières années avec données montrant une augmentation de 63 fois entre 2019 et 2020 seulement. Étant donné que la télésanté est là pour rester, les organisations de soins de santé peuvent tirer parti d'un entrepôt de données pour suivre avec précision les données des patients et les informations de diagnostic, permettant aux médecins non seulement de fournir des consultations à distance, mais également de prendre des décisions basées sur les données pour minimiser le risque de maladie grave.

Accélérer la recherche et le développement de nouveaux médicaments

La pandémie de COVID-19 nous a montré à quel point il peut être important d'investir dans la recherche et le développement de médicaments vitaux. Les fabricants de médicaments peuvent rationaliser le processus de recherche, de développement et de test en stockant et en analysant de grandes quantités de données afin de réduire considérablement les délais de mise sur le marché. Au cours du processus de R&D, ces entreprises peuvent traiter les données des médicaments existants pour mieux comprendre leur fonctionnement et pourquoi certaines données démographiques sont plus sujettes aux effets secondaires.

La création d'un référentiel central de toutes les nouvelles données concernant un médicament permet également aux fabricants d'éviter les problèmes de réglementation et de conformité et de s'assurer que les informations personnelles identifiables ne sont pas entre de mauvaises mains.

Analyser les données de l'expérience client pour fournir de meilleurs soins

Données de Gartner révèle que plus des deux tiers des entreprises se font concurrence principalement sur l'expérience client. Les organismes de santé peuvent utiliser les données sur l'expérience client recueillies par des sondages, des appels téléphoniques et même des courriers électroniques pour comprendre comment ils peuvent améliorer leurs services.

Par exemple, le personnel administratif peut envoyer un formulaire de rétroaction aux patients après chaque consultation, comprenant des questions telles que « La signalisation à l'hôpital était-elle adéquate ? » et "Combien de temps avez-vous dû attendre avant d'être vu par un médecin?" pour mieux comprendre le type de problèmes auxquels les patients sont généralement confrontés. Une fois que suffisamment de données sont recueillies, elles peuvent être analysées pour élaborer un plan visant à répondre aux préoccupations communes.

Boostez l'intelligence d'affaires des soins de santé avec Astera Constructeur DW

Astera DW Builder est un outil d'automatisation d'entrepôt de données conçu pour aider les organisations à créer un entrepôt de données agile de bout en bout. Comprendre la complexité de l'industrie médicale, Astera DW Builder est livré avec un certain nombre de fonctionnalités allant des dimensions à évolution lente au suivi des enregistrements historiques qui peuvent aider à fournir des services de télésanté de haute qualité, modifier la capture de données (CDC) pour un chargement de données incrémentiel afin de minimiser le temps et les ressources consacrés à la consolidation des résultats des essais de nouveau médicament, et même le contrôle de version pour revenir à une itération précédente si nécessaire.

Avec un composant Odata intégré, Astera DW Builder peut également être utilisé pour se connecter à des outils de BI tels que PowerBI et Tableau pour une visualisation améliorée. De cette façon, vous pouvez extraire des informations avec des tableaux et des graphiques faciles à comprendre pour prendre des décisions basées sur les données.

Vous voulez en savoir plus sur le rôle de l'analyse de données et de l'intelligence d'affaires dans les soins de santé ? Découvrez notre blogue sur le rôle de l'entreposage de données et de l'analyse des données de santé pendant la pandémie de COVID-19.