數據驅動的數字醫療技術正在開始給醫療保健行業帶來巨大的變化,帶來更好的結果,更高的效率和更低的成本。
改進數據收集和分析可以節省醫療行業總成本的25%。我們知道,不完整或不正確的記錄會影響患者的安全并阻止以患者為中心的無縫護理。這也可能對索賠過程產生負面影響,而且重復的記錄或未做數據處理的記錄無形中也會增加一大筆患者維護成本。
數據驅動的數字醫療技術正在開始給醫療保健行業帶來巨大的變化,帶來更好的結果,更高的效率和更低的成本。更深遠的意義是,以數據為驅動的進步將帶來醫患關系的根本轉變,并帶來真正聯合醫療的潛力。無論您是患者,提供者還是付款者,數據都可以改變醫療保健體驗。
數字數據跟蹤在醫療保健生態系統中的每個地方(就像我們的名字一樣)跟蹤著我們,如果衛生組織可以利用這些數據,他們可以改善結果,提供個性化治療,提供以患者為中心的護理,提高效率并為患者提供更好的服務。我們所有人都將從中受益:患者,醫院和第三方機構。
當前醫療數據問題的規模很明顯。據估計,改進數據收集和分析可以節省醫療行業總成本的25%。我們當然知道,不完整或不正確的記錄會影響患者的安全并阻止以患者為中心的無縫護理。這也可能對索賠過程產生負面影響。
通過更好的數據提高患者身體素質
近年來,隨著健身,健康和健康監控應用程序的成功,患者對跟蹤健康統計信息越來越熟悉和自在。他們也越來越成為“醫療保健消費者”,對從其提供者那里獲得最佳服務和價值感興趣。協調一致的以患者為中心的體驗,從即時訪問的記錄到改善患者匹配,一直到咨詢,治療和隨訪,都可以幫助實現這一點。
患者數據不僅使個人受益。正如我們在疫情中所看到的那樣,如果將它們匯總起來,就有可能影響公共健康,這凸顯了數據在幫助政府和其他組織應對COVID-19中的關鍵作用。對人們健康數據的監視和分析使科學家能夠收集有關該疾病的重要見解,并確定那些特別脆弱的人。由于有了預測性分析和建模,它使我們對病毒將來如何影響人群有了更深入的了解。它已被用來跟蹤和通知處于危險之中的人。如果適當地匿名化,大多數人都為他們的數據以這種方式使用而感到高興。
用數據重塑醫療保健
數字醫療的進步也正在重新定義醫療服務提供者如何處理醫療服務。一個例子是遠程醫療使遠離診所或醫院的人們能夠獲得醫療服務的方式。當研究人員檢查遠程監控對應關系時,就證明了遠程監控并沒有提供一種非人道的、標準化的護理方法,而是提供了更好地了解患者的機會。糖尿病患者和他們的醫生之間的關系中,傳統上,糖尿病患者很少會與醫生見面,而血糖管理則由患者掌握。在該試驗中,每當患者的血糖水平不理想時,醫生都會收到警報。由此產生的包含身體各項指標數據的溝通提高了他們對患者的了解,他們能夠提高的護理質量以及甚至諸如壓力之類的觸發因素如何影響胰島素水平,從而更好的治療患者以及研究疾病。
實時數據洞察力還有許多其他示例,它們改變了患者和提供者之間的互動方式,并且前景一片光明。未來,由于認知AI系統能夠提供細微的,上下文相關的見解以及篩選大量數據的能力,期望認知AI系統能夠越來越多地幫助醫療保健提供者進行決策。
運營效率的提高將帶來更好的護理
在現代化的醫院這樣的廣闊而復雜的環境中,能夠收集數據是管理能力的關鍵。從患者到達之日起便對其進行管理,例如通過停車位指示器和有關如何到達正確部門的準確指導。由于跟蹤了他們的訪問,因此,如果患者是早或晚,則可以重新安排約會,并根據患者和醫療保健提供者的可用性實時優化資源。可以減少等待時間以及部門之間的轉移延遲。結果?更低的成本,更好的患者護理和更高的客戶滿意度。同樣,利用和解釋龐大數據集的能力有助于計劃提供商提供更具競爭力的報價,更快地解決索賠并提高其競爭優勢。
但是,任何基于分析的解決方案都僅與其數據輸入一樣好。解決圍繞數據訪問,完整性和偏見的問題應該是數字醫療先驅者的當務之急。正如高質量的集成數據可以提供實時個性化護理一樣,不正確的數據也可能導致不良后果。保護健康數據也至關重要,這意味著組織需要通過采用符合HIPAA要求的平臺對數據隱私和保護進行數字化工程設計到其系統中,以作為驅動數據的一部分。如果2020年教給我們任何東西,那就是數據驅動的高質量遠程護理的價值。考慮到大數據管理的好處-改善結果、轉變醫療保健、簡化運營,將數據投入醫療工作應該是2021年衛生組織明確的優先事項。
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