病院は、業務を最適化し、患者ケアを改善するために、リアルタイム分析への依存度を高めている。
病院は需要の増加に対応し、業務を改善し、より良い患者管理を提供する必要に迫られている。かつては多くの医療機関が新技術の導入に保守的なアプローチをとっていましたが、今日の需要には革新的なソリューションが必要です。
病院の運営を最適化し、患者の流れを改善するためには、リアルタイム分析が重要になってきている。
医療データアナリティクスは、データの収集、解釈、適用方法を変革することで、医療業務の運営とサービスの提供方法を強化することを約束する。
患者ケアに革命を起こすために不可欠なのは、人工知能（AI）などの強力なテクノロジーを活用し、診断の改善、パーソナライズされた治療プランの提供、スタッフのスケジューリングの最適化など、多くのことを行うことである。
病院運営と患者フローの課題
ニュースソースは、病院のERの状況は危機的であると指摘している。「アメリカ全土で、入院が必要なER患者は、さらなる治療を受ける前に、廊下や待合室で、時には数日から数週間、身動きがとれなくなっている」とNBCニュースは指摘する。
この統計は憂慮すべきものである。調査対象となったER医師の約28％が、患者が病院のベッドを得るまでに2週間以上ERに滞在せざるを得なかったと主張している。
もちろん、資金不足と人員不足はこうした問題に一役買っている。しかし、非効率的なベッド管理や資源配分もまた、タイムリーな意思決定を妨げる手作業によるプロセスに依存していることと同様に、罪がある。
病院向けのリアルタイム・アナリティクスは、より良い患者ケアを提供し（そして患者が自らのケアにより関与できるようにし）、プロセスや意思決定を自動化して改善するために利用できる。
リアルタイム分析がこれらの課題にどのように対処するか
リアルタイムのデータアナリティクスにより、病院は業務プロセスを最適化し、患者の治療を改善し、戦略的な意思決定を促進することができます。医療機関は、以下の4種類のアナリティクスを活用できます：
- 記述的分析：これは、過去のデータを活用して、傾向やパターンに関する洞察や理解を得るものである。例えば、患者の治療履歴、転帰、医療記録を利用して、一般的な入院理由を特定したり、特定の感染症が異なる診療科でどのように発生しているかを追跡したりする。
- 診断分析：データを深く掘り下げ、特定の結果が発生した理由を特定する。例えば、特定の集団が特定の疾病のリスクが高い理由を調べる。
- 予測分析： データ、統計アルゴリズム、機械学習（ML）技術を活用して将来の結果を予測する。このアプローチにより、健康記録や生活習慣の要因に基づいて慢性的な症状を発症するリスクの高い個人を特定するなど、潜在的なシナリオに関する洞察が得られる。さらに、予測分析は、ボトルネックを予測し、予想される需要急増時の人員配置を最適化することで、業務効率を高めることができる。
- 処方的分析：このデータにより、医療提供者はより良い患者ケア、治療戦略、資源配分の決定を行うことができる。例えば、患者の記録や同じような症状の患者からデータを収集し、特定の症状に苦しむ患者にとって最善の治療法を決定することができる。
病院におけるリアルタイム分析の主な利点
病院のためのリアルタイム分析は、いくつかの重要な利点を提供します。以下がその例です：
患者ケアの向上
病院向けのリアルタイム分析は、患者の電子カルテ（EHR）を調査し、医師が治療の推奨を導くために使用できる貴重な洞察を得るために使用することができます。看護記録や経過報告書などのデータは、診断パターンの特定、小さな病状の変化の検出、さらには健康状態が悪化している患者の優先順位付けに使用することができます。予防診断では、高血圧や糖尿病など特定の疾患のリスクが高い患者を特定することができる。
より良い患者エンゲージメント
新しい技術によって、患者は自分自身のケアにより重要な役割を果たすことができるようになった。様々なポータブル・デジタル・モニターによって、患者は自宅で快適に療養しながら、健康状態の経過を追跡し、状態変化が迅速な介入を必要とする場合には医療提供者に警告を発することができる。
これには以下のようなものがある：
- バイタルサインモニター
- 血圧計
- グルコメーター
- パルスオキシメーター
- 睡眠モニター
- 神経モニタリング装置
- ウェアラブル機器（フィットビットなど）
モニタリング機器からのデータは、より適切な診断や予防的治療の推奨に利用できる。
患者ポータルはまた、患者が自分の医療データにアクセスできるようにするために使用することもでき、患者が自分のケアにより積極的に参加できるようにするのに役立つ。
業務効率の向上
リアルタイム・アナリティクスを活用することで、病院運営の最適化、非効率性の浮き彫り、プロセスの合理化、リソース配分の改善が可能になります。例えば医療機関は、患者の需要がピークに達する時間帯を予測することで、人員を確保することができます。ケアの向上は、データ主導の意思決定によってタイムリーなケアを受けられる患者の幸せにもつながる。
病院はプロセスを改善し、無駄を省くことに集中できる。データは、不必要な医療処置の発生を減らし、再入院を減らすためにも利用できる。
NRIのリアルタイムヘルスケアアナリティクスソリューション
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