Büyük Veri ve Hasta Sonuçlarını Anlamak
Büyük veri analitiği, ölçeklenebilir veri ambarları ve göllerinde sürekli genişleyen veri hacimlerine ilişkin içgörüler sağlar. Güçlü yönleri arasında karışık veri yapılarını etkili bir şekilde ele almak ve birden fazla veri kümesinden ve istihbarat kaynağından gelen bilgileri birleştirmek yer alır. Veri mühendisleri ve mimarlar, büyük veri analistleri için ayıklama-dönüştürme-yükleme (ETL) işlem hatları oluştururken birleşik bir meta veri görünümü sunabilir.
Çoğu tıbbi araştırma enstitüsü ve sağlık tesisi, geniş veri toplamasıyla büyük örneklem boyutlarını kolaylaştıran büyük veri analitiğini tercih etmektedir. Bu büyük örneklem boyutları, sağlık uzmanlarının hasta sonuçlarını tahmin etmek için kullanabileceği tahmine dayalı analitik çözümleri için hayati önem taşımakta ve hastaneler gibi bakım ortamlarında tahmine dayalı ve kuralcı veri modellerinin pratik önemini ortaya koymaktadır.
Sağlık ve yaşam bilimlerinde bir hasta sonucu; iyileşme oranı, alerjik olmayan ilaçlar, fiziksel hareketlerde iyileşme, ruh halinde istikrar veya başarılı sağlık sigortası anlaşmalarını kapsayabilir. Dolayısıyla, alternatif bir bakım stratejisinin hasta sonuçlarına daha hızlı ulaşılmasına yardımcı olup olmayacağının araştırılması, tahmine dayalı, senaryoya bağlı içgörüler gerektirir.
Sağlık Hizmetlerinde Büyük Veri Analitiği Hasta Sonuçlarını Nasıl İyileştiriyor?
1| Sağlık Hizmetleri Faturalama Yükümlülüklerinin Tahmini ve Optimizasyonu
Sağlık hizmetleri, insanların yaşam sürelerini uzatan evrensel bir gerekliliktir. Ne yazık ki hastalar gelişmiş ilaçlar, modern klinik ekipmanlar ve uzman kliniklerden randevu almak istediklerinde maddi zorluklarla karşılaşmaktadır. Aileleri ve doktorları seyahat, hastanede yatış ve sigorta yükümlülüklerine göre birden fazla tedavi stratejisini değerlendirmek zorundadır.
Bu nedenle, finansal planlama tüm klinikler, tıbbi ekipman üreticileri ve ilaç satıcıları için son derece önemlidir. Ayrıca, kamu sağlık hizmetlerinde devlet destek programları nedeniyle mali durumunuz karmaşıktır. Neyse ki, sağlık ekonomisi ve sonuçları araştırması (HEOR), paydaşların, özellikle de bakım sağlayıcıların giderleri tahmin edebilmelerini ve karlılık hususlarını baltalamadan hasta dostu faturalandırma için bunları düzenleyebilmelerini sağlayacaktır.
Örneğin, ithal ilaçların jenerik alternatiflerini keşfedebilirsiniz. Aynı şekilde HEOR, hastanelerin ve sağlık sigortası sağlayıcılarının sigorta dolandırıcılığıyla mücadele etmek için talep meşruiyet değerlendirmelerini hızlandırmalarına yardımcı olabilir. Böylece, gerçek hak sahipleri hızlı ödemelerden faydalanabilir ve daha fazla kişi seçici planlar yerine kapsamlı sağlık sigortası planlarına memnuniyetle kaydolabilir.
Liderler, yetersiz hizmet alan topluluklara, hamilelikle ilgili tedavilere, özel engelli kişilere ve yaşlılara yönelik devlet programlarının faturalandırma bileşenlerini nasıl etkilediğini inceleyebilir. Bunların entegre edilmesi, sağlık ve yaşam bilimleri tekliflerinin daha geniş bir hasta tabanı için daha uygun fiyatlı hale getirilmesine yardımcı olur.
2| Sağlık Hizmetleri Analitiği İlaç Sorunlarını Yakalayabilir ve Düzeltebilir
Yanlış reçeteler, hastaların yaşadığı olumsuz sağlık koşullarını daha da kötüleştirmektedir. Sağlık hizmetlerinde büyük veri analitiğinin öngörüsel içgörülerinin bir faydası, doktorların ve eczacıların hastalara ilaçları nasıl tedarik ettiklerinin daha iyi denetlenmesidir. Sonuç olarak, kurumunuz güvenilir olmayan farmasötik ilaçlarla ilişkili yasal riskleri azaltır.
İlaç yanlışlıklarına neden olan insani ve teknolojik hataları düşünün. Klinik veri tabanındaki aynı hasta isimleri veya güncel olmayan randevu kayıtları gibi birkaç kusur, eczacıların yararsız ilaçlar vermesine yol açabilir.
Sağlık ve ilaç sektörü paydaşları için özelleştirilmiş büyük veri analitiği, hastaların ilaç alımlarını, envanter erişim günlüklerini ve hastaneye yatış özelliklerini sürekli olarak kaydederek reçete hesap verebilirliği ortamı yaratabilir. Bu arada, etkisiz ilaçları belirleyerek ve bunları daha iyi alternatiflerle değiştirerek klinik zekayı yükseltebilirsiniz. Sonuç olarak, yetkililer, hastaneler, ilaç şirketleri ve tıp birlikleri, hasta sonuçlarını gerçekleştirmek için analitik ve büyük veri kullanarak reçete düzenleme yöntemlerini modernize edecektir.
3| Hastaların Geri Kabul Oranlarının Düşürülmesi
Büyük veri analitiği, sağlık hizmeti işletmelerinin ve kurumlarının yüksek geri kabul oranlarını içeren sorunları çözmelerine yardımcı olabilir. Geri kabul, taburcu edilen bir hastanın aynı hastalıklar için daha önceki tedavi rejimlerini tamamladıktan sonra hızlı bir şekilde tıbbi tesise geri dönmesi anlamına gelir. Ayrıca aşağıdaki nedenleri de gösterebilir.
Çok sayıda rahatsızlığı olan hastalar farklı zamanlarda semptomlar göstermiştir.
İlk ziyaretleri sırasında hastaların teşhisleri yanlıştı veya belirlenen tedavi planlarındaki tüm gerekliliklere uymadılar.
Zararlı mikroplar reçete edilen ilaçlara karşı bağışıklık kazanmıştır çünkü hastalar aynı ilacı gözetmen bakıcıları veya doktorları bilgilendirmeden birden fazla kez kullanmıştır.
Çevresel, yaşam tarzı veya işyeri faktörleri, bedenleri ve zihinleri tamamen iyileşmemiş hastaları strese sokmuştur.
Hasta kayıtlarınızı veya tıbbi geçmişinizi analiz etmek yukarıdaki riskleri anlamanıza yardımcı olabilir. Bu nedenle, bu eğilimleri ortaya çıkarmak için güvenilir sağlık analitiğine ve ilgili büyük veri stratejilerine ihtiyacınız vardır.
4 | Sağlık Hizmetlerinde Büyük Veri Analitiği Operasyonel Verimliliği Artıracak
Tanınmış hastaneler ve tıbbi araştırma sağlayıcıları, çok sayıda dokümantasyon sorununu ele almak zorundadır. Büyük veri ve tahmine dayalı analitiğin faydaları göz önüne alındığında, sağlık kurumları hastaneye yatış ve ayakta tedavi operasyonlarının verimliliğini artırabilir.
Sağlık görevlileri, büyük ölçekli hastalık salgınlarının ilerleyişini incelemek, salgınlara müdahale planlamak ve hasta alım gereksinimlerini tahmin etmek için büyük verilerden yararlanabilir.
Aynı zamanda, tıbbi cihaz üreticileri ve hükümet yetkilileri enfeksiyon önleyici politikalar geliştirebilir, bakım altındaki hastaları izleyebilir ve vatandaşları hastalık noktaları hakkında uyarabilir. Ayrıca, sağlık hizmetleri analitiği klinik deneyleri, tıbbi kayıtları ve faturalandırmayı kapsayan veri işlemeyi iyileştirebilir.
Sağlık Hizmetleri Analitiği ve Hasta Sonuçları Araştırmalarındaki Zorluklar
HEOR ve laboratuvar test veri kümeleri, veri yönetimi ve siber güvenlik gereksinimlerini artırmaktadır. Bu nedenle, sağlık hizmeti sağlayıcıları tamamen şifrelenmiş iletişim ve dokümantasyon yöntemleri uygulamalıdır. Güvenli olmayan veri işlemcileri işe alırlarsa, hastaların klinik kayıtlarını kötü niyetli kişilere teslim etme riskiyle karşı karşıya kalırlar.
Benzer şekilde, politika yapıcılar hastanelerin, tıbbi araştırmacıların ve teletıp yazılım geliştiricilerinin veri alışverişini düzenleyen yasaları değiştirmeye devam edecektir. Örneğin, açık ve bilgilendirilmiş onay gibi terminolojileri yeniden tanımlayarak paydaşları klinik onay yönetimi uygulamalarını değiştirmeye yönlendireceklerdir.
Sağlık hizmetleriyle ilgili büyük veri toplama, doğrulama ve raporlama projelerine liderlik edecek doğru yetenekleri ve en iyi araçları bulmakta zorlanabilirsiniz.
Başarılı olması halinde, kurumsal casusluk girişimleri rakiplerinizin sağlık hizmetleri analitiğinizi, deneylerinizi ve tahmine dayalı modelleme sırlarınızı kopyalamasına olanak sağlayabilir.
Sonuç
Büyük veri analitiği, sağlık ve yaşam bilimleri markalarının hasta sonuçlarını iyileştirmek için geniş veri tabanlarını işleyerek değerli içgörüler elde etmelerini sağlar. Sonuçta, paydaşlar verimli raporlamadan yararlandıkça yanlış ilaç riskleriyle mücadele etmek ve tedavi rejimlerini optimize etmek daha yönetilebilir hale gelir.
Düzenleyiciler, sigorta şirketleri ve ilaç işletmeleri de HEOR içgörülerini kullanarak uygun fiyatlı sağlık hizmetleri tasarlayabilir. Bu paydaşlar yenilikçi sağlık ve yaşam bilimleri trendlerine ayak uydurmak istiyor. Raporlar, bütünsel hasta içgörüleri için ölçeklenebilir veri ekosistemlerini benimsemeye istekli olduklarını ve tahmine dayalı analitiğin avantajlarını takdir ettiklerini göstermektedir. Kanıta dayalı bakım planlaması sayesinde, büyük veri analistleri daha sağlıklı ve daha mutlu bir toplum için etkili tedavi rejimleri oluşturmaktadır.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder