ما هي تحليلات الرعاية الصحية؟

تشير تحليلات الرعاية الصحية الى استخدام كميات هائلة من البيانات المجمعة لتزويد المؤسسات برؤى قابلة للتنفيذ. ويتم تطوير هذه الرؤى من خلال التخصصات التحليلية لدفع عملية صنع القرار القائمة على الحقائق. وبدورها، تؤدي هذه القرارات الى تحسين التخطيط والادارة والقياس والتعلم.

ونظرا لأن مؤسسات الرعاية الصحية في جميع أنحاء العالم تواجه تحديات في خفض التكاليف، وتحسين التنسيق مع فرق الرعاية، وتوفير المزيد بموارد أقل، والتركيز على تحسين رعاية المرضى، فان التحليلات ستكون مهمة بشكل خاص. ان نقص الأطباء في مجال الرعاية الأولية والتمريض يتطلب من المتخصصين العاملين في مجال الرعاية الصحية المثقلون بالفعل بأن يكونوا أكثر انتاجية. وبالاضافة الى ذلك، فان الشركات الجديدة التي تدخل السوق والنهج الجديدة لتقديم الرعاية الصحية ستزيد المنافسة في هذه الصناعة. يمكن أن يساعد بناء الكفاءات التحليلية مؤسسات الرعاية الصحية على تسخير البيانات الضخمة لانشاء رؤى قابلة للتنفيذ يمكن استخدامها من قبل مقدمي الرعاية الصحية وقادة المستشفيات والنظام الصحي، وأولئك العاملين في الخدمات الصحية والانسانية الحكومية لتحسين النتائج التي تقدم قيمة للأشخاص الذين تخدمهم.

وعلى الرغم من أن بيئة الرعاية الصحية الحالية تتسم بالاضطرابات، فمن المتوقع أن تصبح أكثر تعقيدا على مدى الأعوام العديدة المقبلة. ان التحديات مثل ديناميكيات السوق المتطورة، وزيادة التشريعات الحكومية، وزيادة الطلب من قبل المستهلكين، ستتطلب قرارات أكثر ذكاءا واطلاع المؤسسات لكي تتمكن من الحفاظ على قدرتها التنافسية وتحقيق القيمة في مجتمعاتها.

لطالما واجهت مؤسسات الرعاية الصحية في جميع أنحاء العالم تحديا لخفض التكاليف وتحسين التنسيق وتقديم المزيد بتكلفة أقل. لكن هذه الضغوط يتم تقديمها الآن من قبل عدد أكبر من السكان بتعقيدات أكثر، وهم يصرون على الحصول على قيمة أعلى ورعاية أفضل. في هذا النموذج الجديد، تعد الاستراتيجيات التي تدعم اتخاذ القرارات القائمة على التحليل على نطاق المؤسسة أمرا بالغ الأهمية. وهناك طلب قوي حاليا على ما يلي:

الخطوة الأولى نحو صحة أكثر ذكاءا هي البحث عن أدوات ذكية. الحلول مثل البيئات السحابية وتحليلات الرعاية الصحية لا تقدر بثمن بالنسبة لادارة البيانات الصحية، والتشغيل الآلي للعمليات، وصنع القرار المدعوم بالبيانات في مجال الرعاية الصحية.

حلول الذكاء الاصطناعي ومنصات التعلم الآلي تذهب خطوة أبعد من ذلك. هذه الأدوات قادرة على استيعاب كميات هائلة من البيانات - سواء كانت منظمة أو غير منظمة - ويمكن أن تتعلم من العديد من أنواع البيانات بما في ذلك الصوتيات والفيديو والصور والكثير غير ذلك.

حيث يتم تقييم المعلومات والأفكار من عدد كبير من المصادر المختلفة، ثم يتم تقديم فرضيات وتحليلات تنبؤية للمستخدم للتفكير فيها. والى جانب كل استجابة، تقوم المنصة بتعين مستوى ثقة لكل رؤية.

باستخدام نتائج هذه التحليلات، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية والباحثين والقادة التعرف بسهولة أكبر على الروابط والارتباطات والأنماط المرتبطة بالتحديات التي يعملون على حلها ورؤية الطرق المحتملة لمعالجتها.

ادارة صحة السكان (PHM) هو جهد يبذل في سبيل تحقيق جودة أعلى وتكاليف أقل ورعاية أفضل للمرضى. لمعالجة ادارة صحة السكان PHM، يجب أن تأخذ أنظمة الرعاية الصحية في الاعتبار خطوات مثل زيادة عدد الموظفين الذين لديهم المزيد من التكنولوجيا والأداء المعياري. تتضمن الخطوات القيمة الأخرى التي يمكن اتخاذها ما يلي: