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ヘルスケア分析 | Watson Health
ヘルスケア分析とは、収集された膨大なデータを使用して、実用的な洞察を組織に提供することです。 これらの洞察は分析を積み重ねることによって進化し、事実に基づいた意思決定を促進できます。 そして、そのような意思決定によって、計画、管理、測定、学習が向上することになります。
世界中の医療機関がコストの削減、看護チームとの連携の強化、リソースの削減と成果の拡大、患者ケアの改善への注力を課題としている中において、分析は特に重要です。 かかりつけ医と看護師の不足は、 すでに過労の医師や看護師に、より一層の生産性向上を強いています。 さらに、市場に新たに参入するビジネスや、医療提供の新たなアプローチの出現により、業界内の競争が激化しています。 分析能力を構築することで、医療機関はビッグデータを活用して実用的な洞察を得ることができます。医療提供者、病院や医療システムのリーダー、および行政の社会福祉機関のリーダーは、その洞察を利用して成果を改善し、彼らのサービスを受ける人に対して価値をもたらします。
現在でも大きく混乱している医療現場は、今後数年間でさらに複雑化することが予想されます。 進化する市場力学、行政による規制の強化、患者の要求の高まりなどの課題に直面する中、組織が競争力を維持し、コミュニティーに価値を提供し続けるには、よりスマートで確かな情報に基づいた意思決定が必要になります。
世界中の医療機関は、長年にわたってコストの削減、連携の改善、リソースの削減と成果の拡大という課題を抱えてきました。 しかし現在は、このようなプレッシャーがより洗練された人々からもかけられ、より価値のある質の高い治療を求められています。
この新しいパラダイムでは、医療活動全体での分析主導の意思決定をサポートする戦略が必要不可欠です。 現在、需要が高まっているものとして、次のものが挙げられます。
患者が医療費を負担し続け、このデジタル時代において簡単に体験を共有できるようになるにつれ、質への期待は高まります。
集団には医療とサポートが必要であるため、集団分析や予測医療分析がさらに重要になります。
不正が露呈したり医療費が明示されるようになり、規制が強化されるにつれて、さらなる高いレベルでの透明性が求められています。
よりスマートな医療に向けた第一歩は、スマートなツールを追求することです。 クラウドやヘルスケア分析などのソリューションは、医療データの管理、プロセスの自動化、およびデータに基づいた意思決定にとって非常に有用です。
人工知能（AI）ソリューションと機械学習プラットフォームを活用すれば、さらに次のステップに進むことができます。 これらのツールは、（構造データも非構造化データも含めて）膨大な量のデータを処理することができ、さらに音声、動画、画像などのさまざまな種類のデータから学習することができます。
膨大な数の異なる情報源から得られた情報やアイデアを比較検討し、ユーザーが検討できるような仮説や予測分析を提供します。 各応答とともに、プラットフォームはすべての洞察の信頼性レベルを割り当てます。
これらの分析結果をもとに、医療提供者、研究者、リーダーたちは、自分が解決に向けて取り組んでいる課題に関連するつながりや相関関係、パターンをより簡単に特定し、可能性のある対処方法を見つけることができます。
医療機関では、分析によってデータから新たな洞察を引き出し、適用するケースが増えています。 これらのツールを使用すれば、臨床的改善や業務の改善が促進され、ビジネス課題に対処できます。
医療機関は、予測分析を組み込んだモデルにますます移行しています。 情報収集とレポート生成の能力から、データの分析と予測の能力への移行は、分析を次の論理レベルに進めます。 予測分析ツールでは、シミュレーションおよび予測を使用したモデル・シナリオと組み合わせて、過去の情報から将来のアクティビティーを予測します。 これにより組織は、健康エンゲージメントと意思決定に対する個別化したアプローチが可能になり、また不正の検知や消費者行動の予測も可能になります。
最終的に組織は意思決定を下すための高度なツールを意思決定者に提供するための予測分析の機能を、最大限に活用したいと考えるでしょう。 スピード、スケール、通用性、幅広さと深さを備えた洞察であれば業務の成果を向上し、患者ケア、業務パフォーマンス、財務体質の改善を実現できる可能性があります。
Population health management（PHM）とは、より質の高い、より低コストの、より良い患者ケアを実現するための取り組みです。 このPHMを業務に生かすには、医療システムに従事するスタッフの業務により多くのテクノロジーを活用したり、パフォーマンスのベンチマークを実施するなどのステップを組み込むことを検討する必要があります。 その他の重要なステップは、以下のとおりです。
このアプローチでは、さまざまな種類のデータを統合して、品質測定基準が満たされている場所とギャップが存在する場所を示すレポートを生成します。
患者の社会経済的地位、環境、交通手段の情報を蓄積することで、特定のサブグループのニーズを特定できる場合があります。
医療ITシステムの機能を使用して使用率のメトリックを抽出することで、企業は事前にコストを管理することができます。
複雑な公衆衛生データを分析、可視化、レポートします。
データから洞察を引き出し、脆弱な患者により効果的なプログラムを積極的に提供できます。
長期にわたって収集した患者レベルのデータを活用して、効率的かつ確実にエビデンスと洞察を生み出します。
IBMは、米国の数千の医療機関の病院の業績とリーダーシップを評価しています。
洞察から成果まで、分析能力の構築はビッグデータを活用するのに役立ちます。 （PDF、1.5 MB）
変化する医療市場に直面する支払者を、分析がどのように支援できるかを紹介します。 （PDF、76 KB）
IBM Flexible Analytics は、支払者が強力な分析コンテンツを組み込むためのソフトウェアとサービスを提供します。
Watson Healthは、医療機関や政府機関に特化した最高レベルのデータ、分析、AI 機能を提供します。
医療給付の決定は、すべての雇用者と従業員にとって、財政的にも健康的にも深刻な結果をもたらす可能性があります。