Big data in de gezondheidszorg: betere zorg, minder risico

Blog

Big data in de zorg hebben de kracht om de zorg te verbeteren, kosten te verlagen en levens te redden. Zorgverleners digitaliseren gestaag hun interne bedrijfsvoering, waardoor er dagelijks bergen nieuwe gegevens worden verzameld. Dit wordt nog versterkt door de hoeveelheid informatie die wordt gegenereerd door mensen die Fitbits en andere persoonlijke gezondheids- en fitnessapparaten gebruiken.

Bij Billing Savi vormen gegevens een kernonderdeel van ons bedrijf: we bieden onze zorgcliënten inzichten die hun praktijken transformeren door activiteiten te stroomlijnen, de patiëntenzorg te verbeteren en fouten te verminderen.

Het analyseren van al deze informatie vereist een goed beheer en geavanceerde technologie. In dit artikel gaan we dieper in op enkele van de grootste kansen die gezondheidsgegevens vandaag bieden, de soorten systemen die we nodig hebben om er waardevolle inzichten uit te halen en hoe gegevens de gezondheidszorg kunnen verbeteren en de wereld een betere plek kunnen maken.

Samenwerken met zorgcliënten

De opkomst van zorgdata en digitalisering

Net als veel andere industrieën, vindt de gezondheidszorg zichzelf terug enorme hoeveelheden gegevens​ Deze gegevens zijn afkomstig uit verschillende bronnen:

  • Ziekenhuisverslagen
  • Medische dossiers van patiënten
  • Examenresultaten
  • Biomedisch onderzoek
  • Verzekeringsgegevens

Aanbieders digitaliseren hun zorgactiviteiten snel door elektronische medische dossiers op te nemen waarin medische en klinische gegevens van patiënten worden opgeslagen op computers in plaats van op fysieke kaarten. Met elektronische medische dossiers kunnen zorgverleners een gedigitaliseerde versie van de volledige medische geschiedenis van hun patiënt inzien. Dit omvat hun medische diagnoses, voorschriften, allergieën en testresultaten.

We hebben onze Savi Sense analyseplatform om zorgorganisaties te helpen hun gegevens beter te begrijpen. Het systeem stelt gebruikers in staat om de belangrijkste factoren voor omzetgroei te identificeren en probleemgebieden in de patiëntenzorg en facturering te identificeren. In de juiste handen helpt een robuust analyseplatform zoals Savi Sense providers de resultaten voor hun patiënten drastisch te verbeteren.

Betere resultaten met AI

De enorme hoeveelheden gezondheidsgegevens die elke dag worden gegenereerd, zijn de grootste troef en de grootste uitdaging van de gezondheidszorg. Er zijn geavanceerde analysetools nodig om waardevolle inzichten uit deze enorme gegevensopslag te halen. Vanwege hun enorme volume en schaal is het voor mensen vrijwel onmogelijk om er effectief doorheen te zoeken.

Dit is waar AI van cruciaal belang wordt: AI is (nog) niet overal goed in, maar één plek waar moderne intelligenties schitteren, is het doorzoeken van grote hoeveelheden gegevens en het identificeren van patronen. Door menselijk begrip te koppelen aan inzichten en patronen die worden gedetecteerd door AI-systemen, heeft de gezondheidszorg een enorme kans om operaties te stroomlijnen en meer levens te raken met dezelfde hoeveelheid menselijke tijd en energie.

Door routinematige detectietaken te automatiseren, zoals het identificeren van veelvoorkomende aandoeningen en zelfs tumoren in visuele scans, worden zorgprofessionals vrijgemaakt voor meer uitdagende taken die alleen een mens persoonlijk aankan. De grote kracht van AI-patroondetectie brengt echter een verantwoordelijkheid met zich mee om onbewuste vooringenomenheid uit de wereld te helpen en op verantwoorde wijze te gebruiken.

Vooringenomenheid in trainingsgegevens verminderen

Een AI-systeem is zo betrouwbaar en nuttig als zijn trainingsgegevens. Dit is waar het combineren van datasets kan resulteren in een slimmere, behulpzamere AI. Door bijvoorbeeld gegevens uit uw CRM-systemen toe te voegen, kunt u enige vertekening uit uw analyses verwijderen.

CRM-systemen helpen bij het beheren van klantgegevens. Ze ondersteunen verkoopbeheer, leveren bruikbare inzichten, integreren met sociale media en vergemakkelijken teamcommunicatie.

Helaas kunnen mensen inherente vooringenomenheid veroorzaken bij het evalueren van informatie en kunnen ze gemakkelijk rode vlaggen missen in hun datasets. Een laboratorium zou bijvoorbeeld kunnen denken dat een bepaalde vertegenwoordiger zeer waardevol is, op basis van het aantal monsters dat ze binnenhalen. AI-gegevensanalyse kan echter aantonen dat de vertegenwoordiger daadwerkelijk onbetaalbaar monsters.

Zoals in bijna alle gevallen, vertelt een enkel datapunt (hoeveelheid verzamelde monsters) niet het hele verhaal. Een goed getraind AI-systeem kan een veel groter plaatje zien, sneller dan een mens, en zou de discrepantie tussen verzamelde monsters en betaalde monsters kunnen benadrukken om het menselijke team te helpen gedrag te veranderen, wat resulteert in betere zorg, gestroomlijnde operaties en hogere inkomsten voor de organisatie.

Nauwkeurigheid van behandelingen verbeteren met gegevens

Zorgverleners kunnen de nauwkeurigheid van de behandeling verbeteren door van gegevens afgeleide inzichten te presenteren in gebruikersworkflows die hen begeleiden om passende maatregelen te nemen. Door de effectiviteit van verschillende vormen van zorg te begrijpen, kunnen zorgverleners betere beslissingen nemen en meer vertrouwen hebben in de door hen gekozen opties.

Steeds meer zorgorganisaties zetten hun gegevens om in bruikbare, bruikbare informatie. Hierdoor wordt de kwaliteit van de patiëntenzorg consequent verhoogd en worden medische professionals geholpen om de nieuwste praktijken voor de behandeling van ziekten, verwondingen of ziekten beter te begrijpen.

Het verminderen van voorschriftfouten

Alleen al in de VS worden miljoenen mensen per jaar getroffen door receptfouten, waarbij jaarlijks duizenden mensen het leven verliezen.

Innovatieve databedrijven zoals MedAware proberen dit probleem aan te pakken door fouten te herkennen voordat ze de patiënt raken. Deze platforms identificeren en voorkomen medicatiegerelateerde fouten door geavanceerde algoritmen voor machine learning en mechanismen voor het detecteren van uitschieters toe te passen.

Door de praktijkpatronen van duizenden artsen die miljoenen patiënten over de hele wereld behandelen te analyseren en te benutten, kunnen deze programma’s nauwkeurig medicijnen markeren die in strijd zijn met het profiel van de patiënt, arts of instelling. De juiste gegevens, geanalyseerd door het juiste systeem, redden nu levens, terwijl u dit leest!

Een gezondere wereld dankzij data

Gezondheidszorggegevens bieden een enorm potentieel om de patiëntenzorg te verbeteren, kosten te verlagen en fouten te minimaliseren. Door AI, CRM-systemen en menselijke analyse te gebruiken, kunnen zorgverleners hun begrip van hoe effectief hun zorgactiviteiten werken enorm verbeteren.

Terwijl de industrie datatechnologieën blijft omarmen, zouden we een enorme transformatie kunnen zien in de kwaliteit van behandelingen en de effectiviteit van ons gezondheidszorgsysteem. Wat de toekomst van de gezondheidszorg ook inhoudt, data zullen er een groot deel van blijven uitmaken.

medische-gegevens-geavanceerde-robotica-blog-cta

Sumit Mahendru is CEO van Savi Group, een landelijk bedrijf voor inkomstencyclus, analyse en beheer van medische dossiers.

Trefwoorden: Big data | gezondheidszorganalyses