ما هي تحليلات الرعاية الصحية؟
البيانات تقدم رؤى قابلة للتنفيذ
البيانات تقدم رؤى قابلة للتنفيذ
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.
يمكن أن تساعد التحليلات في خفض مجموعات البيانات المعقدة، وتقديم معلومات أساسية لتحقيق نتائج أفضل في وقت أقل.
يمكن أن تساعد التحليلات في استكشاف المشاكل وتحديد أفضل الطرق لتحقيق تقدم فعال.
التحليلات يمكنها قياس وتقييم البيانات بعناية لقيادة التحسينات السريرية والتشغيلية.
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:
مع استمرار المرضى في المساهمة في تكاليف الرعاية الصحية لديهم وتبادل الخبرات بسهولة أكبر في العصر الرقمي، سترتفع توقعات الجودة.
فالسكان المسنين يحتاجون الى الرعاية والدعم، مما يجعل السكان والتحليلات الصحية التنبؤية أكثر أهمية.
مع كشف تكاليف الاحتيال والرعاية الصحية وتطور التشريعات التنظيمية، فان الأمر يتطلب درجة أكبر من الشفافية.
توظيف قوة البيانات الضخمة لمواجهة تحديات الرعاية الصحية. اتخذ الخطوة التالية اليوم.
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.
تستخدم مؤسسات الرعاية الصحية التحليلات بشكل متزايد لفتح وتطبيق رؤى جديدة من البيانات. يمكن استخدام هذه الأدوات لدفع التحسينات السريرية والتشغيلية لمواجهة تحديات الأعمال.
تتجه مؤسسات الرعاية الصحية بشكل متزايد نحو نموذج يتضمن تحليلات تنبؤية. ان الانتقال من جمع المعلومات وانشاء التقارير الى تحليل البيانات والقدرات التنبؤية ينتقل بالتحليلات الى المستوى المنطقي التالي. الأدوات التحليلية التنبؤية تستخدم المعلومات من الماضي للتنبؤ بالأنشطة المستقبلية جنبا الى جنب مع سيناريوهات نموذجية باستخدام المحاكاة والتنبؤ. وهذا من شأنه أن يمكن المؤسسات من وضع نهج أكثر خصوصية للتعامل الصحي وصنع القرار، فضلا عن مساعدتها في الكشف عن حالات الغش والتنبؤ بتصرفات المستهلك.
في النهاية، سترغب المؤسسات في أن تكون قادرة على الاستفادة من القدرات الكاملة للتحليلات التنبؤية لتزويد صانعي القرار بأدوات متطورة لصنع القرار. وقد تؤثر الرؤى التي تم انشاؤها بالسرعة والنطاق والعملة واتساع النطاق والعمق على النتائج وقد تؤدي الى نتائج محسنة في مجالات رعاية المرضى والأداء التشغيلي والنجاح المالي.
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:
يتضمن هذا النهج أنواعا مختلفة من البيانات لانشاء تقارير توضح مكان تحقيق مقاييس الجودة والفجوات الموجودة.
من خلال تجميع الحالة الاجتماعية والاقتصادية للمرضى، والبيئة وامكانية الوصول الى وسائل النقل، يمكن للمرء تحديد احتياجات مجموعات فرعية محددة.
باستخدام امكانيات أنظمة تكنولوجيا المعلومات للرعاية الصحية لاستخراج مقاييس الاستخدام، يمكن للشركة ادارة التكاليف بصفة مقدمة.
تتيح حلول IBM® Watson Health™ نظاما للرعاية الصحية أكثر ذكاءا وأكثر ارتباطا يمكن أن يساعد الأطباء في تقديم رعاية أفضل وتمكين الأشخاص من اتخاذ خيارات أفضل. وبالاضافة الى استثمارات الشركة في بحوث وابتكارات التكنولوجيا الصحية، فان حلول الرعاية الصحية لشركة IBM يمكن أن تساعد المؤسسات على تحقيق قدر أكبر من الكفاءة في عملياتها، والتعاون بشكل أفضل لتحسين النتائج، والاندماج مع الشركاء الجدد لبناء نظام أكثر استدامة، وذو طابع شخصي، ويتمحور حول المريض ويركز على القيمة.
الكشف عن الاحصائيات والرؤى من البيانات للدفع نحو برامج أكثر فعالية لصالح الفئات الضعيفة من السكان.
الاستفادة من قواعد البيانات الطولية وبيانات المرضى من أجل استخراج الأدلة والرؤى بكفاءة وثقة.
IBM تقيس أداء المستشفى وقيادته للآلاف من الموردين الأمريكيين.