
Подготовка ваших данных к росту ценностно-ориентированной медицинской помощи
Ценностно-ориентированная помощь (VBC) становится все более важной в здравоохранении, фокусируясь на измерении и управлении качеством, результатами и расходами медицинской помощи. В отличие от традиционных моделей оплаты за услуги, которые вознаграждают объем, VBC стремится привязать возмещение к показателям качества и результатам для пациентов. Этот сдвиг требует от поставщиков медицинских услуг принятия подхода, основанного на данных. Чтобы добиться успеха в VBC, руководители здравоохранения должны гарантировать, что их инфраструктура данных готова соответствовать строгим требованиям отчетности и анализа данных. Однако многие системы здравоохранения сталкиваются с трудностями при интеграции и оцифровке своих данных, что затрудняет усилия по достижению целей VBC. Вот несколько способов, которыми новые технологии могут помочь подготовить данные для этой новой парадигмы оказания помощи.
Рост ценностно-ориентированной медицинской помощи
Системы здравоохранения быстро внедряют модели VBC из-за их потенциала для улучшения результатов лечения пациентов при одновременном контроле расходов. Благодаря таким моделям возмещения, как подушевые, пакетные и оплата по результатам, организации отходят от традиционных структур оплаты за услуги. Основные заинтересованные стороны, такие как Центры услуг Medicare и Medicaid (CMS), теперь в значительной степени подчеркивают количественную отчетность о качестве, результатах и расходах на лечение. Для того чтобы организации могли продемонстрировать, что они достигают клинических и финансовых целей, данные должны свободно распространяться по всему предприятию и легко интерпретироваться с помощью панелей мониторинга и других аналитических инструментов.
Консалтинговые компании, такие как McKinsey, прогнозируют удвоение числа пациентов, проходящих лечение по моделям VBC, в течение следующих пяти лет с предполагаемым темпом роста в 15% в год. Bain & Company также сообщает о сильной приверженности среди заинтересованных сторон VBC, приписывая это росту расходов на здравоохранение, который, как ожидается, превзойдет рост ВВП. Системы здравоохранения, которые могут достичь превосходных клинических и финансовых показателей в VBC, не только улучшат уход за пациентами, но и обеспечат финансовую устойчивость.
Преодоление разрозненности данных посредством цифровой трансформации
Достижение целей VBC зависит от возможности доступа к комплексным данным о пациентах и их интерпретации. Однако многие организации здравоохранения испытывают трудности из-за фрагментированных, неструктурированных и нестандартизированных данных. Данные часто разбросаны по нескольким системам, что затрудняет получение целостного представления о здоровье пациентов. По оценкам отрасли, до 80% данных здравоохранения остаются неструктурированными, состоящими из изображений, аудио, клинических заметок и текста в свободной форме. Это создает проблемы при использовании этих разнообразных наборов данных для получения действенных идей.
Отсутствие стандартизированных форматов данных еще больше усложняет усилия по обмену и интерпретации информации в рамках организации. Даже когда существуют такие стандарты, как HL7, FHIR и x12 EDI, их реализация сильно различается, что создает препятствия для интеграции. Внешние источники данных, такие как социальные детерминанты здоровья (SDoH) и общественные организации, часто исключаются, что является упущенной возможностью. Эти источники данных предоставляют ценный контекст для процесса лечения пациента, помогая проактивно решать факторы, влияющие на результаты лечения.
Разрозненные и неструктурированные хранилища данных мешают организациям здравоохранения создавать продольные медицинские записи и информацию об оплате в режиме реального времени, которые имеют решающее значение для принятия эффективных решений в месте оказания помощи. Это приводит к неэффективности ухода за пациентами и задержкам в циклах получения доходов, не давая организациям полностью реализовать потенциал VBC.
Использование новейших технологий для интеграции данных
К счастью, новые технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и обработка естественного языка (NLP), преобразуют управление данными в здравоохранении. Инструменты ИИ помогают оцифровывать неструктурированные данные и интегрировать разрозненные источники, позволяя поставщикам услуг получать полезные сведения и повышать производительность VBC. NLP может преобразовывать клинические заметки свободной формы в структурированные данные, в то время как компьютерное зрение помогает извлекать данные из изображений. Алгоритмы МО также играют важную роль в повышении точности выставления счетов за счет обнаружения ошибок, тем самым сводя к минимуму отказы в исках. Такая автоматизация снижает административную нагрузку на поставщиков услуг и позволяет им больше сосредоточиться на предоставлении качественной помощи.
ИИ и МО не только облегчают оцифровку данных, но и позволяют проводить предиктивную аналитику. Обрабатывая большие наборы данных, эти технологии могут помочь поставщикам медицинских услуг прогнозировать риски и планировать вмешательства соответствующим образом. Хорошо интегрированная инфраструктура данных, поддерживаемая ИИ и МО, создает единую карту пациента, что позволяет получить полное представление о пути лечения каждого пациента и принимать обоснованные решения.
Кроме того, принятие API, Data as a Service (DaaS) и Platform as a Service (PaaS) может еще больше рационализировать усилия по интеграции данных. Эти технологии помогают синтезировать различные источники данных, выявлять ошибки и беспрепятственно включать новые типы данных в существующие рабочие процессы.
С текущим развитием моделей VBC готовность инфраструктуры данных организации становится критически важным фактором ее успеха. Поставщики медицинских услуг должны принять цифровую трансформацию, чтобы унифицировать и стандартизировать свои данные, преодолевая разрозненность, которая препятствует 360-градусному обзору ухода за пациентами. Новые технологии, такие как ИИ и NLP, предлагают путь вперед, позволяя системам здравоохранения автоматически обрабатывать и эффективно анализировать большие наборы данных. Развиваясь в сторону надежной стратегии управления данными, системы здравоохранения могут переключить свое внимание с соответствия данным на предоставление высококачественной, экономически эффективной помощи, которая приносит пользу как пациентам, так и поставщикам. Принятие этого подхода, основанного на данных, имеет решающее значение для процветания организаций здравоохранения в среде ухода, основанной на ценностях.
Источник: HIT Consultant