تحسين الرعاية القائمة على القيمة مع مراقبة الأداء

قياس تأثير استراتيجية الرعاية القائمة على القيمة بدقة

ظل قطاع الرعاية الصحية في حالة تحول مستمر منذ السبعينيات. في عام 2001، أصدر Institute of Medicine كتاب "Crossing the Quality Chasm" ونظام الهدف الثلاثي، سعيًا إلى معالجة تحسين صحة السكان، وتجربة المرضى، ونتائج الجودة، فضلاً عن خفض تكلفة الرعاية الصحية للفرد. منذ ذلك الحين، حدث تحول زلزالي في طريقة تقديم الرعاية الصحية. بدلاً من التركيز على الأنشطة المستندة إلى الحجم التي تكافئ المزيد من الزيارات والمزيد من الإجراءات والمزيد من عمليات القبول، انتقلت صناعة الرعاية الصحية صوب نظام قائم على القيمة للرعاية المتكاملة، ويعترف بالأنشطة التي تركز على المرضى، ويحسن الموارد، ويحسن النتائج لكل من صحة المرضى والمركز المالي للمؤسسة.

لتعزيز نموذج قائم على القيمة، لا يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية الاعتماد ببساطة على الأنظمة السريرية لتحديد أوجه القصور في التكلفة وتخفيفها. إنها بحاجة إلى رؤية عبر المؤسسة بأكملها لإجراء نوع من التحليل المتوازن الذي يساعدهم على تحديد فرص التحسين من خلال تقييم عوامل مثل نماذج التعويض والجودة والنتائج واستخدام الموارد والتكلفة وتعديلها. مع ذلك، تجد العديد من مؤسسات الرعاية الصحية صعوبة في تحقيق هذا المستوى من الرؤية، وعدم القدرة على دمج البيانات السريرية من السجلات الطبية والصحية الإلكترونية باستخدام البيانات غير السريرية وغير المنظمة وهو الذي يمثل أحد العقبات الرئيسة التي تمنعهم من تبني الرعاية القائمة على القيمة بشكل كامل.

يجب أن يكون التغلب على هذا العجز أولوية لمؤسسات الرعاية الصحية، ويمكن لحسن الحظ أن تساعد التكنولوجيا في ذلك. تسمح المنصة الحديثة للبيانات لمقدمي الرعاية الصحية بجمع البيانات اللازمة وتقييمها وإعداد تقارير عنها باستخدام مزيج من التحليلات الراقية والذكاء الاصطناعي، واستخدام تلك البيانات لتحديد المشاكل المحتملة—سواء في حلقة محددة من الرعاية أو في جانب أوسع من الأعمال—كذلك الفرص.

تبسيط تطوير مؤشرات الأداء الرئيسة

مع نشر مؤسسات الرعاية الصحية لمبادرات لدعم الرعاية التي تركز على المرضى، من المهم للغاية إنشاء نماذج تسليم أقل تكلفة وتحديد طرق لتقليل التكاليف الثابتة وتحسين جودة الرعاية ومعالجة المحددات الاجتماعية للصحة. بمجرد تنفيذ هذه المبادرات، يجب على مؤسسات الرعاية الصحية تقييم فعاليتها استنادًا إلى العديد من مؤشرات الأداء الرئيسة (KPI)، مثل النتائج التي أبلغ عنها المريض ومعدلات إعادة القبول. في الوقت نفسه، لا يحتاج العاملون داخل المؤسسة إلى الوصول إلى جميع البيانات ذات الصلة فحسب، بل يحتاجون أيضًا إلى أن يكونوا قادرين على فهم تلك البيانات وتفسيرها والعمل وفقًا لذلك.

توفر منصة بيانات Oracle جميع الإمكانات التي تحتاج إليها مؤسسات الرعاية الصحية لتسجيل جميع البيانات المتاحة والعمل عليها بنجاح مع توفير ميزات مؤتمتة لتبسيط العملية.

توضح هذه الصورة كيف يمكن استخدام منصة بيانات Oracle للرعاية الصحية لدعم الرعاية القائمة على القيمة مع مراقبة الأداء. وتشمل المنصة الدعائم الخمس التالية:

1. 1. مصادر البيانات، الاكتشاف
2. 2. الاستيعاب، التحويل
3. 3. الاحتفاظ، التوقع، الإنشاء
4. 4. التحليل والتعلم والتنبؤ
5. 5. القياس، العمل

تتضمن دعامة الاكتشاف ومصادر البيانات أربع فئات من البيانات.

1. 1. تتألف التطبيقات من سجلات إدارية للمرضى.
2. 2. تتضمن السجلات الصحية استبيانات عامة وخاصة بكل حالة وبيانات سريرية، مثل البيانات المستمدة من مسارات سجلات EHR وEMR والرعاية الصحية.
3. 3. تضم بيانات الجهات الخارجية نتائج تم الإبلاغ عنها من المرضى.
4. 4.تشمل الإدخالات التقنية بيانات من أنظمة EMR وePrescribing.

تضم دعامة الاستيعاب، التحويل أربع قدرات.

1. 1. يستخدم النقل المجمع OCI FastConnect ونقل بيانات OCI وMFT وOCI CLI.
2. 2. يستخدم استيعاب الدفعة OCI Data Integration وOracle Data Integrator وData Studio.
3. 3. يستخدم تسجيل بيانات التغيير OCI GoldenGate وOracle Data Integrator.
4. 4. يستخدم استيعاب التدفق Kafka Connect.

تتصل جميع الإمكانات الأربع بشكل أحادي الاتجاه بمخزن بيانات الخدمة والتخزين السحابي ومخزن بيانات المعاملات داخل ركيزة الاستمرار والدقة والإنشاء.

تتكون دعامة الاستمرار والدقة والإنشاء من خمس قدرات.

1. 1. يستخدم مخزن بيانات الخدمة Autonomous Data Warehouse وExadata Cloud Service وExadata Cloud@Customer.
2. 2. تستخدم Hadoop المُدارة خدمة Oracle Big Data Service.
3. 3. يستخدم تخزين السحابة تخزين كائنات OCI.
4. 4. تستخدم المعالجة الدفعية تدفق بيانات OCI.
5. 5. تستخدم الحوكمة OCI Data Catalog.

هذه القدرات مرتبطة بالركيزة. يتم توصيل التخزين السحابي بشكل غير مباشر بمخزن بيانات الخدمة وHadoop المُدار؛ كما أنه متصل بشكل ثنائي بمعالجة الدفعة.

يتم توصيل نظام Hadoop المُدار بشكل غير مباشر بمخزن بيانات الخدمة.

تتصل إمكانيتي "التحليل والتعلم والتنبؤ": يرتبط مخزن بيانات الخدمة بكل من إمكانية التحليلات والتمثيل المرئي ومنتجات البيانات وإمكانية واجهات برمجة التطبيقات. يتصل التخزين السحابي بإمكانية التعلم الآلي.

تشتمل دعامة التحليل والتعلم والتنبؤ على ثلاث إمكانات.

1. 1. تستخدم التحليلات والتمثيل المرئي Oracle Analytics Cloud وGraphStudio وموردي البرامج المستقلين (ISV).
2. 2. تستخدم منتجات البيانات وواجهات برمجة التطبيقات بوابة OCI API ووظائف OCI.
3. 3. يستخدم التعلم الآلي علوم بيانات OCI، وأجهزة Oracle ML، وأجهزة ML.
4. 4. ترتبط منتجات البيانات وإمكانية واجهات برمجة التطبيقات (API) بشكل غير مباشر بإمكانية التعلم الآلي.
5. 5. بيانات تعريف توريد مخزن بيانات الخدمة ومخزن الكائنات لـ OCI Data Catalog.

تسجل ركيزة القياس، والعمل طريقة تطبيق تحليل البيانات لدعم نموذج تقديم الرعاية القائم على القيمة ومراقبة الأداء.

1. تشمل المجموعة الأولى مراقبة تخصيص الموارد واستخدامها وتقييم النتائج والمجموعات القائمة على بروتوكول مخاطر المرضى وعلاجهم، ومقارنات الأقران، ووضع المعايير الدولية، وإعداد تقارير بالتكاليف.
2. تتضمن المجموعة الثانية تنبؤات بنتائج المرضى.

الركائز الأساسية الثلاثة - الاستيعاب، والتحويل؛ والاستمرار، والدقة، والإنشاء، والتحليل، والتعلم، والتنبؤ - مدعومة بالبنية الأساسية، والشبكة، والأمان، وIAM.

تمنح بنية منصة بيانات Oracle للرعاية الصحية المؤسسات القدرة على الحصول على رؤى وتخزينها وإدارتها والحصول عليها من البيانات التي يتم جمعها من النتائج التي يتم الإبلاغ عنها بواسطة المرضى والسجلات الإدارية للمرضى والعديد من مصادر البيانات الأخرى لمساعدتها على تحقيق هدفها في الانتقال إلى نظام رعاية صحية قائم على القيمة.

• لبدء عمليتنا، علينا أن نفهم كل ما نستطيع بشأن المريض. للقيام بذلك، نستخدم OCI GoldenGate لتمكين تغيير تسجيل البيانات من استيعاب البيانات التشغيلية في الوقت الفعلي القريب، مثل السجلات الإدارية للمرضى ومسارات الرعاية الصحية، من أنظمة إدارة الصحة المختلفة.
• يمكننا الآن إضافة مجموعات بيانات تثري ما نعرفه عن المريض وتساعدنا على فهم سبب تقييمه وما تم وصفه. تتكون غالبًا مجموعات البيانات هذه من أحجام كبيرة من البيانات، وفي معظم الحالات، يكون استيعاب المجموعات أكثر طرق الاستيعاب فعالية. تعد هذه أيضًا الطريقة الأكثر كفاءة لاستهلاك البيانات من موفري سجلات الصحة الإلكترونية المختلفين، مثل Epic وOracle
• يمكننا أيضًا استخدام استيعاب التدفق لاستيعاب بيانات التدفق، مثل "الوصفات الإلكترونية" وحتى السجلات الصحية الإلكترونية، وفقًا للموفر. بالإضافة إلى ذلك، في دراسة الحالة هذه، نعتزم تحليل مشاعر المرضى والاستجابة لها بسرعة من خلال تحليل رسائل الوسائط الاجتماعية، والاستجابات لمنشورات الطرف الأول، ورسائل الاتجاهات. سيتم استيعاب رسائل/أحداث الوسائط الاجتماعية (التطبيق) وتخزينها في التخزين السحابي لاستخدامها لاحقًا لمساعدتنا على فهم تجربة المرضى بشكل كامل.
• اختياريًا، إذا كانت توجد كمية كبيرة من البيانات القديمة المحلية، فقد يكون من الحكمة استخدام عملية النقل المُجمع لتحميل النتائج التاريخية التي أبلغ عنها المريض، ومقاييس التجربة التي أبلغ عنها المريض، وشروط العقد المستندة إلى النتائج مع شركات التأمين.

يتم بناء استمرارية البيانات ومعالجتها على أربعة مكونات.

• يتم تخزين البيانات الأولية المستوردة في تخزين السحابة. بالنسبة لمعالجة الدفعات لهذه البيانات المستمرة الآن، مثل "الوصفات الإلكترونية" وبيانات سجل الصحة الإلكترونية والاستبيانات المكتملة والنتائج التي تم الإبلاغ عنها بواسطة المرضى وبيانات الوسائط الاجتماعية، نستخدم OCI Data Flow. يتم إرجاع مجموعات البيانات التي تمّت معالجتها هذه إلى التخزين السحابي للاستمرارية، والطول، والتحليل، وفي النهاية للتحميل في نموذج محسّن إلى مخزن بيانات الخدمة. بدلاً من ذلك، بناءً على التفضيل الهيكلي والرغبة في استخدام خيارات مفتوحة المصدر، يمكن تحقيق ذلك باستخدام Oracle Big Data Service كمجموعة Hadoop المُدارة.
• لقد أنشأنا الآن مجموعات بيانات معالجة جاهزة للاستمرار في نموذج العلاقات المحسّن لأداء الاستعلام والمدة في مخزن بيانات الخدمة. يمكننا ذلك من تحديد مؤشرات الأداء الرئيسة وإرجاعها، مثل معدل إعادة القبول، ونتائج المرضى، ومعدل معالجة المطالبات، ومعدل رفض المطالبة.

تعتمد القدرة على التحليل والتعلم والتنبؤ على تقنيتين.

• تقدم خدمات التحليلات والتمثيل المرئي عدة فئات من التحليلات. تصف التحليلات الوصفية الاتجاهات الحالية باستخدام الرسوم البيانية والتخطيطات البيانية، وكمثال على ذلك، يمكنها تقديم معلومات عن النتائج، مثل معدلات البقاء لمدة خمس سنوات، والعمليات المتكررة، وعمليات القبول غير المخطط لها، والانحرافات عن خطط العلاج. تهدف التحليلات التشخيصية إلى شرح سبب وقوع أحداث معينة وما هي العوامل التي أدت إليها. على سبيل المثال، يمكنك استخدام التحليلات التشخيصية لفهم الأسباب المحتملة وراء الانحراف عن المدة القياسية للوقت الذي يستغرقه المرضى للانتقال من الإحالة إلى زيارة العيادة الأولى لمنطقة محددة من البلاد أو سبب حدوث زيادة في أيام التمريض لكل مريض لحالة محددة. تقترح التحليلات التوجيهية إجراءات مناسبة لدعم اتخاذ القرارات المثلى. على سبيل المثال، يمكنك استخدام التحليلات التوجيهية لاقتراح تعديلات إجرائية وإكلينيكية يمكن أن تؤدي إلى تحسينات في نتائج جودة الحياة المُعد بها تقارير (مثل تحسين الأداء أو انخفاض مستويات الألم).
• إلى جانب التحليلات المتقدمة، يتم تطوير نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها. يمكن الوصول إلى هذه النماذج من خلال واجهات برمجة التطبيقات أو نشرها في مخزن بيانات الخدمة.
• يمكن أن تحتوي البيانات والنماذج المُعالجة والمختبرة وعالية الجودة لدينا على قواعد وسياسات الحوكمة المطبقة ويمكن عرضها كمنتج بيانات (واجهة برمجة التطبيقات) داخل بنية شبكة بيانات للتوزيع عبر مؤسسة الرعاية الصحية.

مزايا الرعاية القائمة على القيمة

يعد فهم مدى أداء مبادرات الرعاية القائمة على القيمة أمرًا أساسًا لقدرة مؤسسة الرعاية الصحية على تطوير استراتيجياتها وتكييفها لتحقيق النجاح المستمر. توفر استراتيجية الرعاية القائمة على القيمة المنشورة والمقيّمة بنجاح لمؤسسات الرعاية الصحية العديد من المزايا والقدرات المعززة التي تفيد مرضىها وموظفيها وأطباءها في نهاية المطاف، بالإضافة إلى نتائجها النهائية. تشمل الأمثلة

• جمع المعلومات من المرضى وتطبيقها على أنفسهم بكفاءة لمعرفة مدى جودة الخدمة الصحية المقدمة إليهم
• اعتماد نهج عادل ومستدام وشفاف لاستخدام الموارد لتحقيق نتائج وتجارب أفضل للمرضى
• مكافحة التشخيص المفرط، والإفراط في الوصفات الطبية، وضعف تخصيص الموارد، وإدخال علاجات غير كافية
• تحديد التباينات غير المبررة المرتبطة بالإفراط في استخدام أو نقص استخدام التكنولوجيات والرعاية الصحية
• الحد من مقاومة مضادات الميكروبات
• مكافحة أزمة إدمان المواد الأفيونية