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成本降了,事故少了,再入院率真的低了,5个方法用好大数据

作者:动脉网 2015-11-04 08:10

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从历史上来看,把病人的治疗体验作为一种治疗结果在很大程度上是一直被忽视的。造成这种现象的主要原因与医生认为他们的主要职责是客观地、有效地治疗病人的观点密切相关。但是,医生们也逐渐意识到治疗病人的过程与单纯地治疗疾病本身还是有很大区别的。治疗病人的过程应当包括如何让病人感受到情感上的关怀,例如医疗人员的言行举止,面部表情,整洁的设施,详细的住院开支明细以及医生对病人进行换位思考,这些因素共同组成了病人的治疗体验。

同时医院也在尝试用大数据量化病人的体验。数据显示,病人在医院的体验不单单是保证医疗效果,还包括综合的情感体验,轻松愉快地预约看病时间,友善的医疗人员,守时,与病人同感和整洁等因素。下图展示了影响病人治疗体验的众多因素。

Figure-1
病人体验的数据来自于不同的地方,如下图所示。

Figure-2

下面有五种用大数据提升病人的治疗体验和效果的方法。

克利夫兰诊所模式
克利夫兰诊所借助数据分析学显著提升了病人的治疗体验。早在2009年,克利夫兰诊所在患者满意度指数上并没有得到高分。诊所的首席执行官Delos Cosgrove博士决定使用数据分析学来改善对病人的治疗服务。为了把这个愿景变成现实,诊所聘用James Merlino博士为首席体验官。James Merlino博士聘请了第三方机构来执行定性和定量的数据分析,研究病人对诊所服务到底有哪些期望和诉求。分析学结果表明现实中的病人诉求与诊所原来以为的病人诉求存在很大的不同。分析学数据显示,病人希望得到尊敬,希望与医生明确而一致地交流,希望看到开心的医疗工作人员。这些期望与病人的情绪状态密切相关。病人希望从医疗工作者那里得到关心和共鸣。

从大数据中获得领悟
具备洞察力是提升病人体验的第一个重要步骤,有很多办法可以让我们来实现这一步骤。举个例子,社交媒体和网站的评论揭示出病人开始对某些医院在收费方面的低效率表现出诸多抱怨。先进的分析学可以确定病人的情绪范围。分析引擎可以对网络进行检索,例如搜索Twitter等网站,识别其在医疗健康方面的热门话题并且对内容进行分析。最重要的是要找出病人最在意的那一点,它可能是医院可用的停车位,与医生缺乏清晰的沟通,医院不洁净的浴室,甚至是乱收费。

这个想法是为了确定热门话题的趋势并给它们评级。例如,积极的情绪可以被授予绿色和消极情绪可以给红色。先进的分析学能够基于数据本身生成真实可信的评级。这个数据也可以为医疗机构提供有价值的信息来创建关键绩效指标(KPI)。相比传统的调查方法,这种方法可以更快地收集和分析数据。

创建行动计划和目标
在确定趋势和热门话题后,下一步工作就是确定让病人产生不满情绪的一组变量数据。例如,这组变量可能是收费错误,在检查科室的等待太久,缺乏正规程序,对病人的态度冷漠,或是看病预约困难。这组变量数据被确定后,医院就可以决定把变量值控制在什么范围内病人是可以接受的。例如,医院可以把目标设定为一个月内收费错误数控制在总收费数的1%。数据科学也同样能够合理评估变量值的变化对整体病人体验的影响。

降低再入院率
据惠普首席软件营销者保罗•穆勒表示,美国医院的住院费用约占全年医疗费用总额的30%,并且20%的住院病例发生在出院30天内。

穆勒表示,“换句话说,我们可能让病人在没有完全解决疾病问题的情况下让他们出院。 更好地利用大数据技术可以产生一个非常现实的影响,例如,,关于你所爱的人的健康结果数据。”

大数据帮助降低再入院率的关键在于对病人的医疗和健康数据的访问和分析,并制定相应的治疗计划。如果一个病人在30天内再次入院,那可能院后护理出了一些问题。因此,对病人可能发生的风险,活动,紧急情况,药物治疗,病史等都应该进行准确地分析。

减少不必要的开支
穆勒表示, 医疗事故是美国可避免医疗费用的最大贡献者之一,这项费用可能高达美国GDP的17.6%。医疗事故例如在手术结束后把海绵遗漏在胃部或者用药过量导致感染,这些都提高了医院承担的治疗成本和社会保险费用。工作效率低下同样会导致更高的开支。此外,医疗事故和低效率的工作都让病人不满,降低了病人对医院的评分。大数据分析学结合正确的技术,可以更加客观地揭示出医院存在的问题。

患者的治疗体验在很长一段时间被忽略掉了,但是,患者体验最终还是得到了应有的重视和关注。我们面临的挑战是建立一个基于病人反馈数据的行动计划,并且把它付诸实践。

本文原作者Kaushik Pal,其在企业应用与产品开发方面有超过16年的咨询服务经验。

编译|陈坤

责编|黄佳

 

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