3 مزیت طلایی تجزیه و تحلیل داده های کلان در مراقبت های بهداشتی

با نگاهی به لیست بهترین برنامه های کاربردی کلان داده پزشکی، باید تصور کنید که استفاده از تجزیه و تحلیل چقدر می تواند برای این صنعت مثبت باشد. اگر این هنوز برایتان روشن نیست، در اینجا ما با ذکر چند مزیت داده های بزرگ در مراقبت های بهداشتی می توانیم به شما در درک این امر کمک کنیم.

همانطور که گفته شد، به ویژه به دلیل افزایش هزینه ها در کشورهایی مانند ایالات متحده، نیاز زیادی به داده های بزرگ در این حوزه وجود دارد. همانطور که در گزارش مک کینزی آمده است: “پس از بیش از 20 سال افزایش مداوم هزینه های بهداشتی، اکنون این هزینه 17.6 درصد از تولید ناخالص داخلی را تشکیل می دهد . تقریبا 600 میلیارد دلار بیشتر از معیار مورد انتظار برای کشوری با اندازه و ثروت ایالات متحده.” این نقل قول ما را به اولین فایده گفته شده هدایت می کند.

1.کاهش هزینه ها

کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی

کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی

همانطور که در بالا گفته شد، هزینه ها بسیار بالاتر از آنچه باید باشد، هستند و در 20 سال گذشته افزایش یافته اند. واضح است که ما در این زمینه به تفکری هوشمندانه و مبتنی بر داده نیاز داریم.

بسیاری از شرکت‌های بیمه از طرح‌های پر خرج برای خدمات (که پاداش استفاده از درمان های پرهزینه و گاه غیر ضروری و درمان سریع حجم زیادی از بیماران را به همراه دارد.) به طرح‌هایی تغییر می‌کنند که نتایج بیماران را در اولویت قرار می‌دهند.

همانطور که نویسندگان کتاب‌های محبوب Freakonomics استدلال کرده‌است، انگیزه‌های مالی مهم و مشوق‌هایی که سلامت بیماران را بر درمان تعداد زیادی از بیماران اولویت می‌دهند، چیز خوبی هستند.

 چرا این مهم است؟

خب، در طرح قبلی، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی هیچ انگیزه مستقیمی برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات بیمار با یکدیگر نداشتند، که استفاده از قدرت تجزیه و تحلیل را دشوارتر می کرد. اکنون که تعداد بیشتری از آنها بر اساس نتایج بیمار دستمزد دریافت می کنند، انگیزه مالی برای به اشتراک گذاشتن داده هایی دارند که می تواند برای بهبود زندگی بیماران و در عین حال کاهش هزینه های شرکت های بیمه مورد استفاده قرار گیرد.

2.کاهش خطاهای پزشکی

کاهش خطاهای پزشکی

کاهش خطاهای پزشکی

تصمیمات پزشکان بیشتر و بیشتر مبتنی بر شواهد است ، یعنی آنها بر بخش‌های بزرگی از تحقیقات و داده‌های بالینی تکیه می‌کنند، نه صرفاً به مدرک تحصیلی و حرفه‌ای.

 با این حال، خطر خطای انسانی همیشه یک تهدید پنهان است. با وجود اینکه پزشکان متخصصان بسیار آموزش دیده و حرفه ای هستند، اما همچنان انسان هستند و خطر انتخاب دارو یا درمان نادرست به طور بالقوه می تواند زندگی یک فرد را به خطر بیندازد. با استفاده از داده های بزرگ ، می توان به راحتی در صورت ارائه دارو، آزمایش، درمان یا موارد دیگر، به متخصصان هشدار داد و بلافاصله آن را اصلاح کرد. با گذشت زمان، این می تواند به طور قابل توجهی میزان خطاهای پزشکی را کاهش دهد و شهرت مرکز درمانی را بهبود بخشد.

مانند بسیاری از صنایع دیگر، جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها در حال بزرگ‌تر شدن است و متخصصان در این زمینه به کمک نیاز دارند. این نگرش درمانی جدید به این معنی است که تقاضای بیشتری برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در مراکز مراقبت بهداشتی نسبت به قبل وجود دارد، و ظهور ابزارهای BI نیز به این نیاز پاسخ می دهد.

3.بهینه سازی مدیریت سازمانی و پرسنلی

بهینه سازی مدیریت سازمانی و پرسنلی

بهینه سازی مدیریت سازمانی و پرسنلی

در حالی که استفاده از داده ها برای اطمینان از ارائه بهترین مراقبت به بیماران ضروری است، حوزه های عملیاتی دیگری نیز وجود دارد که می تواند به صنعت سلامت کمک کند. بخشی از ارائه مراقبت با کیفیت، حصول اطمینان از عملکرد بهینه تسهیلات است، و این نیز می تواند با کمک داده های بزرگ به دست آید.

با استفاده از نرم‌افزار مناسب BI ، متخصصان می‌توانند داده‌های سریع درباره عملکرد سازمان خود در زمینه‌هایی مانند عملیات و امور مالی و همچنین مدیریت پرسنل جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کنند. برای مثال، فناوری‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توانند اطلاعات مرتبطی را در مورد نرخ پذیرش ارائه دهند. این آگاهی ها می تواند به تعریف برنامه های کارکنان برای پوشش تقاضا و همچنین موجودی تجهیزات پزشکی کمک کند. به این ترتیب، امکانات مراقبتی می توانند یک قدم جلوتر باشند و اطمینان حاصل کنند که بیماران بهترین خدمات ممکن را دریافت می کنند.

دریافت این سطح از آگاهی به روش بصری، به مدیران اجازه می‌دهد تا منابع را به جایی که بیشتر مورد نیاز هستند هدایت کنند و مناطقی را که عملکرد خوبی ندارند برای اطمینان از بازگشت سرمایه ممکن، بهینه کنند.

منبع: www.datapine.com

هوش تجاری
نوشتهٔ پیشین
5 روش کلیدی و مهم برای بهبود بخشیدن به مهارت های سازگاری
نوشتهٔ بعدی
مزایا و معایب سازگاری و 8 روش مفید برای تقویت سازگاری در محل کار
برای نوشتن دیدگاه باید وارد بشوید.

آخرین مطالب


گوگل با معرفی مدل جدید زبان بزرگ خود (LLM)، Gemini…
گوگل بارد Bard یک چت بات، انقلابی برای هوش مصنوعی…
چگونه یک متخصص BI تبدیل؟ این یک مسیر خطی نیست،…
برنامه Microsoft Power BI خود را به عنوان یک ابزار…
Api‌های POWER BI REST (رابط‎‌های برنامه نویسی برنامه) یک مجموعه…
فهرست