醫(yī)療服務與數(shù)據(jù)分析——無論何時何地，相逢即會生效

并不是所有醫(yī)療服務業(yè)的分析系統(tǒng)都必須十分復雜。位于阿拉巴馬州莫比爾的斯普林希爾紀念醫(yī)院最近剛剛引進了名為“Pandora Clinicals”的自動化用藥配藥系統(tǒng)，這套分析工具集的加入大大降低了藥品在醫(yī)院內(nèi)傳遞時所耗費的時間。

這款軟件由Omnicell公司打造，能夠以藥房藥柜為起點追蹤藥品的流通情況。它會按月生成報告，幫助醫(yī)院管理者精確對藥物進行分類及離群配比。臨床藥師Joe Adkins表示，雖然在最糟糕的情況下，也許會出現(xiàn)醫(yī)院員工將藥品據(jù)為己有甚至轉(zhuǎn)手銷售的情況，但人積極角度來看，護士或臨床醫(yī)生能夠在該機制的幫助下更快幫助病人根除痛苦。他告訴我們，這款軟件還無法深化各崗位之間的關(guān)聯(lián)性，但它已經(jīng)是第一款引導并促進各崗位之間交互協(xié)作的工具。

更重要的是，Pandora Clinicals對于整體工作流程的影響并不太大，Adkins補充稱。報告會按時被自動發(fā)送到員工郵箱當中，而且采用直觀的條形圖(而非冗長的書面說明)表述信息。簡而言之，閱讀報告的人員不必再通過心算尋找結(jié)果或進行對比：“不用多想，一切結(jié)論盡收眼底，這才是理想的報告形式。”

在另一方面，對于作為付款人的病患，產(chǎn)品的目標應該是改進客戶體驗、讓病人輕松直觀地了解情況，InsightsOne公司預測分析業(yè)務營銷副總裁Bob Dutcher表示。

在2012年的試點活動中(目前仍在持續(xù))，該公司與獨立藍十字(簡稱IBC)共同合作，幫助費城地區(qū)的保險公司確定哪些病人有可能對服務體驗表示不滿，并希望提前將嚴重問題消弭于未然——有時候這種提前量甚至能夠達到三個月之前，Dutcher指出。(該公司同時也幫助IBC識別潛在新客戶，并評估現(xiàn)有客戶是否能從尚未使用的服務中受益。)

為了實現(xiàn)這一點，IBC通過其呼叫中心收集數(shù)據(jù)，旨在了解哪些病人需要進行頻繁查詢，并將其視為可能需要額外關(guān)注的群體。他們還收集來自醫(yī)療服務成員機構(gòu)的數(shù)據(jù)，希望掌握病人普遍需要哪種后續(xù)查詢、為什么個別病患需要進行額外治療。這樣的分析結(jié)論能幫助IBC迅速定位那些“產(chǎn)生負面結(jié)果概率很高的病人”，以此為突破口發(fā)送與預防保健(避免為了同樣的癥狀而反復住院)或者長期家庭保健服務(如果病人即將迎來漫長的身體恢復期)相關(guān)的信息。

這種積極的做法改善了病患的整體體驗，Dutcher指出，同時也幫助家屬告別不必要或重復的診斷流程、變相節(jié)約了大筆資金。InsightOne將這類分析結(jié)果稱為“預測情報”，他表示，其作用是指導分析人士將結(jié)論具體到單一病人的實際狀況。

分析工作需要人才、數(shù)據(jù)倉儲;目前二者的供應仍然緊缺

一般說來，讓保險公司在高級分析方案上投入資金比較容易，敦促醫(yī)療服務機構(gòu)為此投資則相對更難。不過兩大原因已經(jīng)開始扭轉(zhuǎn)醫(yī)療機構(gòu)的消極觀念，IDC醫(yī)療分析部門護理責任IT戰(zhàn)略研究主管Cynthia Burghard表示。

第一條論據(jù)在于，病患更樂于參加健身計劃，而不愿按照醫(yī)生的建議參與健康恢復計劃(盡管后者可能更適合該病人)。

另一條論據(jù)則是上世紀九十年代的醫(yī)療改革努力由于缺乏數(shù)據(jù)支持而招致失敗。“不僅可資利用的信息太過有限，醫(yī)生也不具備充足的歷史記錄及正確的資料格式來幫助自己了解當前表現(xiàn)與治療目標間的差異，”Burghard在最近一份題為《業(yè)務戰(zhàn)略：分析能力成為醫(yī)護責任的優(yōu)先投資點》的報告中指出。“支付方與供應方之間的討論乃至爭議往往是由數(shù)據(jù)準確性及討論及時性所引發(fā)。”

新興ACO模式為醫(yī)療服務領(lǐng)域引入了一場革命性浪潮，即從集中化收費服務模式向分散式協(xié)調(diào)護理模式演變，而且更加強調(diào)分析功能與數(shù)據(jù)倉儲技術(shù)。要達到這個目的，我們先要為患者制定一套足以使其受益的特定護理計劃，從而進一步強化管理并改進病患護理效果，最終將這種護理機制融入到臨床醫(yī)護人員的工作流程當中，Burghard總結(jié)道。

隨著ACO模式的推廣以及協(xié)調(diào)護理理念的擴散，醫(yī)療服務機構(gòu)將越來越多地與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、市場情緒分析及其它數(shù)據(jù)源產(chǎn)生交集——其中也許還包括預測情報、臨床與商務智能的結(jié)合體——從而檢查病患就診情況并通過臨床表現(xiàn)支持運營決策，她補充稱。

這樣的先進分析機制會帶來大量技術(shù)挑戰(zhàn)，Burghard指出。在他看來，醫(yī)療服務供應方將“需要聘請技術(shù)水平極強的人才負責數(shù)據(jù)倉儲管理，只有這樣才能讓自己的投資有所回報，”而那些既無法創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉儲體系、又不能接手管理工作的員工則將被迫合并或劃歸到大型綜合交付網(wǎng)絡當中。

這種對現(xiàn)有技術(shù)群體進行洗牌的行為無疑會給整個行業(yè)帶來動蕩，但歸根結(jié)底，這是一場有所犧牲的重大發(fā)展。“有句俗語，叫做‘我們無法管理那些自己沒能準確了解的事物’。這句話在護理責任領(lǐng)域同樣適用，”Burghard在她的報告中寫道。“在上世紀九十年代，醫(yī)療機構(gòu)對于罹患慢性疾病的患者缺乏了解，不知道該如何針對其特性實施管理。但時代不同了，如今我們手中的信息更加全面，也愿意為了與付款方、醫(yī)護人員以及病人更順暢地共享數(shù)據(jù)而投入資金。”