Industri kesehatan berada pada momen yang krusial. Saat ini, organisasi didorong oleh konvergensi data, teknologi, dan rasa urgensi baru untuk merekrut dan mempertahankan talenta, mengoptimalkan operasi, dan memberikan hasil terbaik bagi pasien.
Namun, banyaknya data layanan kesehatan hampir tidak dapat dipahami. memahami 30 persen data dunia dan diperkirakan akan tumbuh lebih cepat dibandingkan jenis data lainnya.
sembilan puluh tujuh persen data kesehatan saat ini tidak digunakan. Namun hal ini berubah seiring dengan aksesibilitas Bagus Data dan inovasi seperti kecerdasan buatan (AI) membuka jalan bagi transformasi.
Ketika penyedia layanan kesehatan memposisikan diri mereka untuk berhasil dalam perlombaan menuju nilai, kemampuan mereka dalam memanfaatkan data dan teknologi canggih akan menentukan keberhasilan mereka dalam menavigasi lanskap yang kompleks ini dan mencapai pertumbuhan berkelanjutan.
Seorang dokter berpengalaman sedang mendiskusikan berbagai hal dengan administrator rumah sakit atau perwakilan farmasi.
getty
Di bawah ini adalah tiga peluang data dan teknologi layanan kesehatan serta wawasan tentang cara memanfaatkannya untuk mencapai kesuksesan.
Data dan bukti dunia nyata untuk penelitian klinis dan transformasi praktik
Akses cepat ke data dunia nyata (RWD) dan bukti dunia nyata (RWE) menjadi penting untuk mendorong inovasi dalam penelitian klinis, pengembangan produk, dan perawatan pasien. Nyatanya, sembilan puluh persen salah satu eksekutif ilmu hayati global mengatakan bahwa organisasi mereka telah berupaya memanfaatkan RWE untuk mendukung pengambilan keputusan di seluruh siklus hidup produk.
Meskipun terdapat pengakuan atas nilai RWD/RWE, organisasi-organisasi baru mulai menyadari potensi penuhnya. Banyak kumpulan data yang mencampur dan mencocokkan, tanpa kejelasan data yang paling penting untuk mendapatkan wawasan yang membantu meningkatkan penelitian dan uji klinis, menemukan pengobatan baru, dan mempercepat pengembangan obat dan peralatan medis.
Melepaskan kekuatan RWD/RWE dimulai dengan Bagus kumpulan data. Organisasi harus mencari sebuah basis data yang mengintegrasikan data Chargemaster, klinis, dan RWD berkualitas dari ribuan situs. Hal ini memberikan landasan yang kaya dan akurat untuk analisis obat, perangkat, kondisi penyakit, dan perawatan lainnya yang berbasis bukti dan populasi.
Kumpulan data pasien yang kuat dan tidak teridentifikasi, ditambah dengan teknologi yang didukung AI, membawa kinerja ke tingkat berikutnya. Pada bulan November, National Institutes of Health (NIH) menerbitkannya hasil belajar tentang algoritma AI baru yang dikembangkan oleh para peneliti di NIH National Library of Medicine dan National Cancer Institute. Teknologi ini memproses informasi medis dan demografi pasien dan menghubungkannya dengan uji klinis yang memenuhi syarat bagi mereka. Dalam studi percontohan, alat ini mempercepat proses pencocokan lebih dari 40 persen.
Di tempat lain, pembelajaran mesin (ML) dan pemrosesan bahasa alami (NLP) telah dipuji sebagai teknologi AI transformatif untuk inovasi dalam penelitian klinis. (ML) dapat dengan cepat memproses tumpukan data dan mengenali pola, dan (NLP) dapat membaca dan menafsirkan lebih dari itu dua juta catatan per jam.
Secara keseluruhan, kemampuan ini memberikan kecepatan dalam mencapai nilai dengan menghilangkan biaya, waktu, dan variabilitas dari penelitian klinis dan pemberian perawatan, termasuk:
- Identifikasi dini pasien dan faktor risiko penyakit yang sebelumnya tidak teridentifikasi.
- Perekrutan uji klinis yang lebih akurat dan efisien serta pemilihan lokasi yang optimal, “membalikkan alur” untuk merekrut berdasarkan lokasi pasien dan di mana terdapat hubungan.
- Prediksi kinerja obat-obatan dan perangkat pada populasi pasien untuk pengobatan dan perawatan yang tepat.
- Efektivitas perangkat dan terapi pasca-pasar untuk mendukung persetujuan peraturan dan penggantian biaya yang efektif.
titik tes: RWD yang dipadukan dengan teknologi AI memungkinkan sponsor uji klinis meningkatkan perekrutan sebesar 1.800 persen dan pendaftaran tiga kali lipat dibandingkan dengan proyeksi awal, sehingga secara signifikan mengurangi waktu dan biaya pendaftaran.
Kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti untuk kinerja yang berpusat pada pasien
sembilan puluh persen sejumlah eksekutif penyedia layanan kesehatan mengatakan konsumerisme layanan kesehatan adalah prioritas utama bagi organisasi mereka. Ketika pasien semakin “memilih dengan kaki mereka” berdasarkan faktor-faktor seperti mengaksesKeterjangkauan, Keamanan, dan Kualitas Layanan: Organisasi layanan kesehatan yang berfokus pada konsumen menghasilkan pertumbuhan pendapatan lebih dari dua kali lipat dibandingkan organisasi industri lainnya yang memiliki skor kepuasan pasien lebih rendah.
Untuk meningkatkan kinerja yang berpusat pada pasien, penyedia layanan harus: Fokus pada hal yang penting dan ukurlah.
Untuk menunjukkan nilai kepada pembayar, pasien, dan komunitas lokal, penyedia layanan saat ini menggunakan tolok ukur dan data dari program pemeringkatan kuantitatif terkemuka sebagai bintang utara untuk analisis persaingan dan peningkatan kinerja. Balanced scorecard yang mencakup metrik klinis, finansial, dan operasional memungkinkan peningkatan kualitas berkelanjutan, pemasaran layanan, rekrutmen talenta dan aktivitas manajemen, dan banyak lagi.
Selain itu, integrasi tolok ukur dan data real-time dari sumber seperti catatan kesehatan elektronik (EHR) dan sistem perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) menciptakan pandangan terpadu mengenai kinerja dan hasil keuangan, operasional dan klinis.
Hal ini mencakup kemampuan analitik lini layanan yang menyatukan data biaya pemanfaatan, klinis, dan akuisisi untuk memvisualisasikan biaya dalam kaitannya dengan hasil, mengurangi variasi dalam perawatan, dan menentukan produk mana yang menawarkan nilai terbaik. Peningkatan tenaga kerja adalah peluang lain dengan kemampuan benchmarking dan pemantauan untuk meningkatkan produktivitas karyawan dan mengembangkan pendekatan kepegawaian yang dapat melayani organisasi dan pasiennya dengan lebih baik.
Analitik tingkat lanjut yang dipadukan dengan alat berkemampuan AI meningkatkan manajemen data dan kinerja, mengintegrasikan model prediktif, menerapkan otomatisasi, dan dengan cepat menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk mempercepat waktu menuju nilai.
Pertimbangkan dukungan keputusan klinis (CDS) yang didukung AI yang memanfaatkan RWD dan pedoman berbasis bukti. Teknologi ini menawarkan peluang besar untuk mengoptimalkan alur kerja, melibatkan dokter, dan menghindari kesalahan dan pemborosan. Teknologi ini menggunakan ML untuk memasukkan peringatan real-time ke dalam EHR dan mengintegrasikannya ke dalam alur kerja rutin, sehingga penyedia layanan menerima diagnosis yang dapat ditindaklanjuti atau rekomendasi pengobatan untuk pasien yang tepat pada saat perawatan.
titik tes: Penggunaan CDS menghemat ~$1.000 per pertemuan pasien dan menghasilkan hasil pasien yang lebih baik, termasuk masa rawat inap yang lebih pendek, kemungkinan rawat inap kembali dalam 30 hari yang lebih rendah, dan kemungkinan komplikasi yang lebih rendah.
Visibilitas data dan analisis prediktif untuk optimalisasi rantai pasokan
Menurut Survei Ketahanan Premier 2024Empat dari lima penyedia layanan kesehatan dan organisasi pemasok memperkirakan tantangan rantai pasokan akan memburuk atau tetap sama pada tahun depan, hal ini meningkatkan kekhawatiran responden dibandingkan tahun sebelumnya.
Gangguan yang terus berlanjut dan kekurangan produk menciptakan tekanan besar bagi para pemangku kepentingan di industri layanan kesehatan. Misalnya, lebih dari itu 86 persen pemasok AS mengalami kekurangan cairan infus, kebutuhan pokok untuk perawatan pasien sehari-hari, setelah badai pada bulan Oktober 2024.
Dalam lingkungan ini, tidak mengherankan jika optimalisasi rantai pasokan menjadi prioritas utama bagi pemasok dan pemasok.
Berinvestasi dalam rantai pasokan yang berketahanan bukan hanya masalah keselamatan dan kualitas pasien, namun juga merupakan pilihan strategis yang secara signifikan mempengaruhi kesehatan keuangan organisasi. Misalnya, data Premier menunjukkan bahwa separuh pemasok kehilangan lebih dari 2,5 persen pendapatan mereka karena kekurangan pasokan mereka sendiri, sementara seperempat pemasok kehilangan antara 2,5 dan 6 persen pendapatan mereka antara Februari 2023 dan Februari 2024.
Organisasi mulai memasukkan strategi ketahanan dan optimalisasi ke dalam rantai pasokan. Namun, mereka sering kali kesulitan mendapatkan dan memanfaatkan data dan teknologi untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti guna menyederhanakan operasi, mengelola biaya rantai pasokan, dan melindungi dari gangguan dan kekurangan pasokan.
Gunakan model prediktif yang didukung ML (dan data kuat yang dibagikan antara penyedia dan pemasok) untuk membantu memberikan visibilitas yang sangat dibutuhkan ini. Konsolidasi data real-time di seluruh fasilitas menghasilkan gambaran lengkap dan akurat tentang dinamika pasokan dan permintaan nasional serta strategi optimalisasi.
Berbekal pengetahuan ini, pemasok dapat mengantisipasi peningkatan permintaan dengan merencanakan produksi, mengelola inventaris, dan mencegah kekurangan. Pemasok menerima pemberitahuan waktu nyata ketika produk yang dibeli berisiko mengalami kekurangan. Sistem prediksi yang paling inovatif dapat mengidentifikasi kekurangan produk dengan akurasi lebih dari 90 persen dan secara otomatis merekomendasikan produk setara yang disetujui secara klinis, sehingga menghemat waktu staf yang berharga dan meminimalkan gangguan rantai pasokan untuk kesinambungan layanan kepada pasien.
Analisis rantai pasokan semakin memberdayakan pengambilan keputusan dengan data real-time mengenai kepatuhan, pelacakan penghematan, rasionalisasi SKU, dan tolok ukur – semuanya penting untuk wawasan yang mendorong pengendalian biaya, standarisasi klinis, dan peningkatan hasil.
titik tes: Sebuah sistem kesehatan menggunakan model prediktif berbasis AI untuk secara proaktif mengatasi ratusan potensi kekurangan sebelum layanan pasien terkena dampaknya.
Kemajuan data dan teknologi layanan kesehatan mengantarkan era baru inovasi dalam penelitian dan perawatan klinis, ketahanan rantai pasokan, dan sejumlah peningkatan operasional dan kinerja yang belum pernah mungkin terjadi sebelumnya.
Penerapan strategis dari Bagus Aset dapat memisahkan organisasi di pasar, memposisikan mereka untuk pertumbuhan jangka panjang dan memberikan nilai optimal bagi pasien dan komunitas yang mereka layani.
Layanan kesehatan yang lebih baik, lebih cerdas, dan lebih cepat berada dalam jangkauan kita. Kita hanya memerlukan alat dan pola pikir yang tepat untuk mewujudkannya.
Untuk informasi lebih lanjut, dapatkan salinan gratis Anda panduan lengkap.
