Healthcare-Organisationen steigern die Ausgaben für predictive analytics, wie Sie Ihren Wert unter Beweis stellen

Healthcare-Organisationen steigern die Ausgaben für predictive analytics, wie Sie Ihren Wert unter Beweis stellen

Einsatz von predictive analytics zwischen Kostenträgern und Anbietern gesehen hat, eine 13-Punkt Steigerung von 47 Prozent im Jahr 2018 auf 60 Prozent im Jahr 2019, eine neue Umfrage von der Gesellschaft der Versicherungsmathematiker zeigt.

WARUM ES WICHTIG IST
Der Bericht wird ferner festgestellt, dass 89 Prozent der Führungskräfte im Gesundheitswesen planen den Einsatz von predictive analytics in den nächsten fünf Jahren, wie die Gesundheitssysteme und Krankenversicherungen gleichermaßen wissen, wie wichtig gute klinische und business intelligence ist es, den organisatorischen Erfolg.

Das ist die übersetzung in große Investitionen, wie der healthcare-Organisationen planen zur Steigerung Ihrer Ausgaben für predictive analytics-software und-Initiativen, die Gesellschaft der Versicherungsmathematiker Forschung zeigt: 60 Prozent sagen, Sie werden upping Ihre budgets um 15 Prozent oder mehr.

Weitgehend, denn „Führungskräfte, die Umsetzung von predictive analytics erleben, sind Ergebnisse, die im Einklang mit den Ergebnissen, die Sie sind targeting“, so der Bericht, das sieht, Kostenreduktion und Zufriedenheit der Patienten als die oben gesuchten Ergebnisse. Erhöhte Rentabilität, interessanterweise wurde nur Dritter auf der Liste, angeführt von 33 Prozent der healthcare-Führungskräfte befragt.

Wie nehmen Sie diese neuen tools, Krankenhäuser und Zahler Organisationen erwarten, dass Sie sich im kommenden Jahr mit Verbesserungen in der Daten-Visualisierung, Verbesserungen in den Methoden der Datenerhebung, Innovationen im machine learning und natural language processing.

Immer noch, trotz der Vorteile, die Sie aktiviert haben, Führungskräfte sagen, Sie sind in der Auseinandersetzung mit Herausforderungen zu. Sie „zitieren Verlagerung Hindernisse für die Einführung, was darauf hindeutet, dass neue Probleme entstehen, wie Sie navigieren, predictive analytics, Umsetzung,“ so der Bericht. Hürden zitiert Mangel an budget, rechtliche Fragen, unvollständige Daten, zu viele Daten, und der Mangel an Mitarbeitern mit den erforderlichen Qualifikationen.

DER GRÖßERE TREND
Trotz dieser Herausforderungen, die Organisationen im Gesundheitswesen in allen Formen und Größen können und sollten den nutzen von predictive analytics. Das im vergangenen Jahr Sprachen wir mit Michael Johnson, ein decision support data scientist in Bend, Oregon St. Charles Health Systems, die bot einige Ratschläge, die beim starten von DIY-analytics-Projekten.

„Ich werde nicht das Kind, das du,“, sagte Johnson. „Sie müssen die ärmel hochkrempeln und einige Entscheidungen treffen. Sie werden wahrscheinlich brauchen, um einige Investitionen, auch in die Technik und in die Schulung der Mitarbeiter.“

Aber der Vorteil, sagte er, ist schwer zu schlagen. „Es gibt viele greifbare Vorteile, es zu tun im Haus, aber es gibt noch mehr immaterielle Vorteile. Dinge wie, dass in der Lage, Spin-Off-Modelle sind eng verwandt, aber nicht genau das gleiche, kann die Antwort eine ähnliche Frage. Oder enger Einbeziehung der Stakeholder, so dass Sie haben mehr Vertrauen in den Weg, das Modell erstellt wurde und wie es verwendet werden soll.“

AUF DER PLATTE
„Diese Daten unterstreicht die Bedeutung der Verwirklichung der Dreifach-Ziel für beide Zahler „und Anbieter“ bottom lines: zwei der drei Säulen vertreten sind Führungskräfte „top-Prioritäten“, sagte Sarah Osborne, Mitglied der Gesellschaft der Versicherungsmathematiker, in einer Erklärung. „Und die gute Nachricht ist, dass Organisationen, die mit predictive analytics sind tatsächlich der Erreichung Ihrer gewünschten Ergebnisse. Unsere Hoffnung ist, dass sich dieser trend fortsetzen und durch zusätzliche predictive analytics-Implementierung in der gesamten Branche.“

„Durch die effiziente Verwendung der neuen Technologien zu analysieren komplexer Datensätze und entdecken Sie umsetzbare Erkenntnisse, die letztlich lösen die Herausforderungen der Branche, Experten sind versiert in der Füllung der Rollen, die Arbeitgeber suchen“, sagte Osborne. „Ein Beispiel dafür ist die Verwendung von machine learning Analyse der Daten zu erhöhen Effizienz. Durch die Ausbildung eines Algorithmus zur Identifizierung medizinischen Bedingungen im Gesundheits-Daten, der Aktuar ist in der Lage, schnell aufzudecken Daten mit großer Tragweite für den Patienten, Kosten und Ergebnisse der Gesundheitsversorgung.“

Twitter: @MikeMiliardHITN
E-Mail der Autorin: [email protected]

Healthcare-IT-News ist eine Publikation der HIMSS Medien.