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利用预测分析技术来进行辅助医疗

发表于: 2015-07-06   作者:蓝儿唯美   来源:转载   浏览:
摘要: 2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。  克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗

2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。 

克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗主任Steven Spalding提到,他的团队开发了对医院电子医疗记录进行评估的功能,这些医疗记录涉及到内置膝关节置换患者可能的住院时长以及出院后手术并发症的发 生概率。分析师与外科专家合作,将有助于外科医生考虑患者所面临的个体危险性,以此为基础来提供相应的保健策略。

在部署了预测模型之后,其对患者住院时间和手术并发症概率产生了一些影响。医疗系统收集到所有采用规定护理方式的外科医生反馈的数据后,结果确实有所改善,这在之前并没有发生过。 

 “我们取得了一些进展,但我们意识到这不是工具或分析带来的,“Spalding表示:“这是普通医生和患者以及正确的流程所带来的。除非将这些事物依次展开,否则谁在乎你已经集成大数据并建立了一个完善的模型?你必须让更多的人都支持新流程。”

最后,通过来自高层的持续压力,每个员工都参与其中。整形外科诊所的部门致函所有外科医生解释说,医生遵循医院制定的护理规则是强制性的,这最终将使所有医生都参与其中。

高收益为分析技术的广泛应用铺平了道路 

现在有越来越多的业务理由促使医疗服务提供者使用预测分析软件和相关应用。获取哪些患者可能经历感染或损伤等病痛、哪些患者可能因为手术并发症回到医院等 信息将有助于改善预防治疗,改善患者的健康情况,减少其再次入院的可能性。院方对患者看待护理的态度保持清醒的认识变得比以往任何时候都重要,因为医疗行 业已逐步摒弃传统的收费模式,转为采用按护理流程数量和护理效果收费的新模式。

2010年,新医保法案的签署对积极参与计划的医院给予奖励,并惩罚二次入院率高的医院,对医疗行业产生了不小的影响,此外,越来越多的私人保险公司正准备提供基于医疗质量的保险报销业务。

Spalding表示,克利夫兰诊所越来越倾向于与保险公司签订基于医疗质量的支付合同,这是卫生系统热衷于推动使用更多的分析技术,以帮助其医疗团队更积极地管理病人健康的一个主要原因。“很明显,如果我们要扩大规模,就将不得不考虑如何规范护理。”他说。

为分析数据准备业务用例

但医疗机构需要注意其使用预测分析的价值所在。Johns Hopkins HealthCare医疗主管Robert Kritzler说到,他曾见到医生被要求使用新的预测模型来辅助医疗,但这些医生甚至不知道这些预测分析模型所提供的数据到底该如何使用。在花费时间和 金钱来发展医疗预测分析之前,他建议道,供应商应该询问他们为什么需要这个功能。

 “事实上,其他医疗系统正在做的一切并非是正确的答案,“Kritzler说:“那只是亦步亦趋罢了。我们一直在努力的找到真正的答案。”

在Johns Hopkins HealthCare中,数据分析师已开发出一种模型,www.tjzyfdc.com    博狗体育,来预测每位病人的住院时间以及其二次入院的可能性,这两个因素与医疗系统的收益密切相关。他们还跟踪的医疗质量指标,以确保机构并没有在不必要和不被推荐的护理上花费太多。

了解分析行为的受众 

满足医生的需求也十分的必要。通过使用预测分析技术,医疗机构可以预测病人很多方面的信息,但医生通常没有时间去筛选冗长的报告以及自助服务软件中的数据。因此,对分析结果进行针对性的分析和简化十分有必要。

NorthShore University HealthSystem公司副总裁AriRobicsek说,他已构建模型,来调查潜在引起关注的问题,例如患者对特定治疗方法的反应,最后只意识到, 没有可行的方法将分析结果应用到临床工作中。“我们在我们构建模型之前,需要做到对用户充分的了解,”Robicsek说。 

这是Kritzler已经处理一个问题。他说,他希望给临床医生展示的数据分析结果立刻发生作用,比如估计患者二次入院的风险等。“当你这么做的时候,他 们却并不想要数据,“Kritzler说:“他们想要知识,想要可行的信息。如果你给他们大量的数据,你将一无所获。”

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