Implementierung von best practices: Erste healthcare analytics Recht

Daten und Analysen werden zunehmend entscheidend für den Betrieb eines erfolgreichen healthcare-Organisation. Und mit dem Aufkommen der Gesundheitsversorgung imperative wie Wert-basierten Sorgfalt und die Gesundheit der Bevölkerung management, analytics-Technologie ist wichtiger geworden als je zuvor.

Hier werden vier Experten im healthcare-analytics-Technologie bieten Ihre Ratschläge und Anregungen für das Gesundheitswesen CIOs Umsetzung der Analyse in der provider-Organisation. Diese sind eine Vielzahl von best practices für die Analysen-Umsetzung in der Gesundheitsversorgung.

Akteure und erforderliche Daten

Implementieren Sie ein analytics-system benötigt zunächst Ergebnisse definiert, die von mehreren Akteuren, die zweite-Laufwerke Ausrichtung auf das, was Datenelemente erforderlich sind, sagte Bradley Hunter, research director bei KLAS-Forschung.

„Die Zusammenarbeit ist ein Eckpfeiler zu helfen Laufwerk Ergebnisse,“ Hunter sagte. „In der Abwesenheit der Zusammenarbeit unter den wichtigsten Akteuren in der Organisation gibt es keine Ausrichtung auf die Ergebnisse konzentriert werden sollten, und unnötige Anstrengung wird aufgewendet werden.“

Die beste Vorgehensweise ist, bringt alle wichtigen Akteure zusammen, um gemeinsam und die Debatte über die Ergebnisse wird der Schlüssel für den Erfolg der Organisation, Hunter sagte. Sobald diese beschlossen sind, dann eine Strategie für die Erreichung der Ergebnisse können genutzt werden – dann kann man gehen und sich die Daten, fügte er hinzu.

Das Ziel, sich die Daten zu sagen, die richtige Geschichte, den richtigen Leuten zur rechten Zeit, so können Sie die besten Entscheidungen treffen, sagte Ryan Pretnik, research director bei KLAS.

„Gute Daten-Laufwerke große Entscheidungen zu treffen“, Pretnik angegeben. „Das ist der Grund, warum die Ausrichtung auf die Ergebnisse ist also der Schlüssel – es-Laufwerke, welche Daten gebracht werden muss vor den Entscheidungsträgern. Sobald die Ergebnisse sind definiert, die erforderlichen Daten erkennbar wird.“

Dies ermöglicht die Implementierung der data-Plattform sein, viel einfacher, erklärte er und fügte hinzu, dass es gibt eine Vielzahl von verfügbaren Datenquellen und zu wissen, welche Datenelemente benötigt, die vor der Einführung hilft, um den Prozess zu optimieren.

„Diejenigen, die zu implementieren ist ein analytics-tool beinhalten sollte Ihre Anwender frühzeitig in den Prozess,“ Pretnik sagte. „Dies wird helfen Organisationen, sich für eine Lösung entscheiden, die für Ihre Benutzer einfach zu navigieren und zu verstehen. Mit end-Benutzer früh in den Prozess gewährleistet eine hohe adoption führt zu einer konsistenteren Ergebnisse.“

Eine gemeinsame vision, und AI

In den vergangenen zehn Jahren neue Anreize und Wert-basierte Programme, belohnen, Kostenträgern und Anbietern zur proaktiven Verwaltung der Gesundheit der Mitglieder verstärkten Ihre Zusammenarbeit und schufen eine noch größere Notwendigkeit für Daten und Analysen zu erhalten, die richtige Pflege für den richtigen Patienten zur richtigen Zeit.

„CIOs bei provider-Organisationen implementieren wollen analytics-Technologie stehen vor einer großen Vielzahl von Wahlen und konkurrierende Prioritäten, nicht zu schweigen von der Arbeit, geht in die Einrichtung und Verwendung von analytics“, sagt Mark Morsch, vice president of technology bei Gesundheits-IT und analytics-Anbieter Optum. „Die Zusammenarbeit mit einer gemeinsamen vision. Um erfolgreich zu sein in einem business-Umfeld, Investitionen in die moderne Analytik und die AI muss einen definierten Zielsetzung und richten Sie Ihre gesamte Technologie-Strategie.“

Weiter wird im Gesundheitswesen, die so spezialisiert sind, dass es wichtig ist zu bauen ein team von interdisziplinären Profis, die erweiterte analytics-Technologie gepaart mit medizinischem know-how braucht man zu fahren, klinische und finanzielle Leistung, Morsch Hinzugefügt.

„Der richtige partner ist diese Kombination von Erfahrung in der Branche und Technologie und Geschäftssinn zu helfen, CIOs strategische Investitionen tätigen, die aufbauen kann im Laufe der Zeit“, sagte er.

„Ein effektiver Ansatz sein kann, um den Fokus auf die Prozesse in beiden Bereichen – der klinischen bzw. administrativen – , haben eine gut definierte business-Bedarf und zur Verfügung stehenden Daten.“

Mark Morsch, Optum

Ein weiteres Bewährtes Verfahren ist zum start mit Anwendungen von Daten und Analysen, die zeigen können unmittelbare Auswirkungen durch Freisetzung von Zeit und Kosten, Morsch sagte.

„Diese Anwendungen umfassen sowohl klinische als auch administrative Prozesse, die innerhalb eines Gesundheits-system-Operationen“, sagte er. „Ein effektiver Ansatz sein kann, um den Fokus auf die Prozesse in beiden Bereichen – der klinischen bzw. administrativen – , haben eine gut definierte business-Bedarf und zur Verfügung stehenden Daten. Eine der interessantesten neueren Entwicklungen ist mehr angewendet, verwendet der künstlichen Intelligenz, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache für Einnahmen-cycle-management oder deep-learning-Modelle, die support-Krankheit Prognose.“

Die Anwendung mit der Verarbeitung natürlicher Sprache kann helfen, den Sinn der riesigen Menge an unstrukturierten Informationen, die in EHR-klinische Hinweise, Erkenntnisse zu gewinnen über Kosten, Qualität und des Zugangs und der Möglichkeiten, fügte er hinzu.

„In eine eher praktische Mode, mit der Verarbeitung natürlicher Sprache kann helfen, verwandeln, Einnahmen-Zyklus-Operationen mit intelligenten Assistenz-Code und klinische Dokumentation-Spezialisten zu finden, die wichtige Diagnose-und Therapie-Informationen in eine Krankenakte“, sagte er.

„Die Kombination der erfassten Informationen mit der Verarbeitung natürlicher Sprache mit der Maschine lernen ist auch sich als eine effektive Technik, die zu erkennen, Indikatoren von nicht diagnostizierten Bedingungen und Erleichterung der verbindungen zwischen den Anbietern zu identifizieren, Lücken in der Pflege“, ergänzte er.

Diese use-cases werden muss, unterstützt durch einen business case definiert und problem, wo Technologie erweitern kann der Mensch – Patienten, provider oder administrator – Erfahrung, fügte er hinzu.

Change management

Analytics – und IT-Infrastruktur – Anforderungen werden gemäß eines business-case: Das Unternehmen treibt jede Technologie in Erster Linie, und das erfordert eine stakeholder-Analyse der bestehenden Bedingungen, so kann man am besten verstehen, wie das change-management wird Auswirkungen auf den betroffenen, so Dr. Alan Pitt, chief medical officer bei CloudMedx, eine big-data-Gesundheit analytics-Unternehmen.

„Das geschäftliche Zwecke ist in der Regel definiert, in a pre-state und post-state,“ sagte Pitt. „Prozesse, Menschen und Technik etwas zu tun. Eine bessere Betreuung der Patienten, kürzere Verweildauer, füllen Lücken in der Pflege, eine Vielzahl von Gründen für die Rechtfertigung der Menschen, Prozess und Technologie. Der Benutzer von höheren analytics und die KI ändern, den Prozess und die Technologie für den geschäftlichen Zweck.“

Ein zweites best-practice wäre, dass Technologie-Anbieter und CIOs sollten arbeiten hand in Hand mit einer klinischen sponsor für alle neuen Initiativen, erklärte er.

„Sie sollten nicht vorgenommen werden, in isolation“, sagte er. „Wie es speziell bezieht sich auf analytics und AI, aktuelle Probleme, die in Angriff genommen werden könnten, zählen die überwältigende Menge an Dokumentation und Berichterstattung, dass die Anbieter verpflichtet sind, führt zu burnout. Und dass die Analyse und AI bieten die Chance zur Veränderung unserer Beziehung zum Meer der Daten, die wir zu bewältigen haben, auf einer täglichen basis, wie Anbieter.“

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