医疗保健的支付者和提供者致力于一个共同的顶峰目标:促进更好的健康结果。实现这一目标的步骤需要效率和洞察力。在本博客中，我将探讨智能自动化(或IA)和高级分析如何结合起来支持医疗保健的目标。
三倍的目标是什么?四倍的目标是什么?
首先，给大家上一节简短的历史课。2007年，医疗保健改进研究所为医疗保健系统制定了三管齐下的目标。七年后，《家庭医学年鉴》提出了第四个目标——因此创造了四倍的目标，优先考虑以下租户:
- 改善健康的人群,
- 降低人均水平成本医疗保健,
- 改善病人经验,
- 改善供应商的经验．
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目标是在美国人均医疗支出是任何工业化国家平均水平两倍的情况下，实现所有四个目标的最佳交叉。考虑到2019年人均医疗保健成本的这些显著差异:
- 美国:10200美元
- 荷兰和法国:低于6000美元
- 英国:4000美元
但医疗成本只是一个激励因素。
医生职业倦怠的危机
医疗保健四重目标的第四点认识到提供者的倦怠率。它的重点是改善医疗保健临床医生和工作人员的工作生活，并提高总体护理人员的经验。
第四个目标——改善供应商体验——仍然是首要任务。就在今年，美国医学协会报告了大约44%的美国医生表现出至少一种精疲力竭的症状．这种耗尽导致了下游问题:
- 医生与患者分享的一对一时间更少，影响了患者的体验。
- 医生离开了他们的执业，影响了病人护理的连续性，再次影响了病人的体验。这通常会导致不同的供应商要求重复或额外的诊断测试，从而推高医疗成本。
- 精疲力竭的医生可能会犯医疗错误，危及患者的健康或安全，并对整体护理质量产生负面影响。
智能自动化支持四大目标
医疗保健领域的许多“忙碌工作”都是基于重复。支持非临床任务需要不断增加的行政工作。有了智能自动化(IA)，其中许多任务可以更快、更准确地完成。
IA结合人工智能(AI)、机器人过程自动化(RPA)和数字过程自动化(DPA)来自动化和丰富任务。这种自动化提高了效率，并创造了解决更高层次问题的能力——这是医疗保健团队喜欢的、能带来更好结果的工作部分。
IA可用于支持:
- 安排病人预约,
- 简化账单和索赔过程，
- 改善收入周期管理功能，
- 提取和优化患者数据，以及
- 优化数据收集和分析。
分析支持四重目标
回到这四个目标，我们传统上开发并使用描述性和预测性分析来评估、处理和监控每个租户的事务状态。
描述性分析评估发生了什么事．例如……
- 使用HEDIS、AHRQ或STARS卫生保健质量指标，我们能够看到每个成员是如何接受治疗的，以及每个提供者或机构是如何提供这种治疗的。
- 通过成本和利用报告，我们可以度量和监控医疗保健支出。
- 通过分析和报告，患者调查、医疗服务提供者的等待时间、专业医疗服务提供者的邻近性和可用性，以及患者在医疗保健系统中的经验的其他代理，提供了潜在理解的额外维度。
预测分析帮助我们理解为什么会发生一些事情．统计模型有助于确定导致某些结果的因果因素(或相关系数)。然后，这些预测模型可以在特定条件下推断未来会发生什么。例如……
- 我们根据具体活动、依从性和预防措施预测个体再次入院治疗的相对风险。
- 考虑到人口规模、年龄、性别和人口的健康严重程度(或病例组合)，我们预测卫生保健成本。
描述性和预测性分析帮助我们理解并开始控制四目标目标的结果。
智能自动化+分析=电源组合
没有高质量的数据，就无法获得可实施的见解。自动化流程可以帮助提升数据质量。
如果我们要确定发生了什么以及为什么发生，源数据必须是完整的、一致的、及时的、有效的，并与其期望的精确度相匹配。换句话说，它必须“为分析做好准备”。智能自动化支持重要的准备步骤和后续的数据接触点。
说明性分析和自动化有助于减轻负载。
- 护理人员。关于向患者提供什么服务的自动化指导建议，为临床服务点的下一个最佳行动提供指导。
- 为病人。自动化护理管理指导和后续工作，提供关于患者或成员应在何时接受何种服务和诊断检测、用药指导和下一步最佳行动的建议。
这些智能自动化和分析功能的支持成本优化——这是医疗机构中反复出现的一个主题——并且可以提供帮助提高患者和成员的预后．
此外，内部分析和分析也可以提供帮助整理护理团队的任务清单通过智能自动化耗时的流程和优化数据管道。IA和分析一起简化并阐明了方向更好的护理经验．
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