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Construyendo intimidad con el paciente con Big Data Analytics

14 de marzo de 2021 - Parul Saini, equipo de Webmedy


Los médicos a veces ven a docenas de pacientes en un solo día, lo que dificulta establecer una relación con ellos. Al requerir esfuerzos para obtener datos detallados del paciente al comienzo de una cita, los médicos y el personal de enfermería pueden sentirse desconcertados por las condiciones y los síntomas de un paciente. Esto, naturalmente, se convierte en incertidumbre entre los administradores del hospital y otros gerentes también. Como una organización de atención médica se esfuerza por mejorar los resultados y la satisfacción del paciente, la intimidad con el paciente afecta dramáticamente el futuro de la organización.

Lograr la intimidad con el paciente requiere un uso cuidadoso del análisis de datos del paciente para dibujar una imagen más clara de las necesidades del paciente. El uso de tecnología como el análisis de big data es la única forma de establecer una relación con los pacientes en una era en la que el tiempo del paciente y del médico es limitado.

¿Por qué es importante la intimidad con el paciente?

La intimidad con el paciente juega un papel muy importante en el crecimiento de una organización de atención médica. Si bien el marketing externo es importante, es posible que los clientes existentes no recomienden al proveedor si no tienen una relación sólida con el médico o la clínica. Aún más importante, la intimidad con el paciente puede generar confianza en los médicos, que en general ha disminuido en los últimos años. Esto puede aumentar el cumplimiento del paciente con los planes de tratamiento guiados, lo cual es especialmente crítico para las personas que viven con enfermedades crónicas.

¿Qué es Big Data Analytics en el sector sanitario?

El análisis de big data en el cuidado de la salud es el método para recopilar, curar, enriquecer y determinar dinámicamente patrones e información a partir de cantidades masivas de datos de consumidores y pacientes. La información resultante puede ser utilizada por los sistemas de salud para mejorar la gestión, las operaciones, impulsar el crecimiento continuo y generar una atención de mayor calidad.

¿Cuáles son algunos obstáculos en el análisis de datos de atención médica?

Los desafíos con los datos de atención médica tienen que ver con su cantidad, velocidad, variedad, veracidad y valor, ninguno de los cuales debe tomarse a la ligera. La clasificación de zettabytes de datos es costosa y requiere muchos recursos: es simplemente una cuestión de volumen. Además de esto, estos datos tienen una vida útil y, por lo tanto, requieren que los profesionales de datos de atención médica se aseguren de que se procesen teniendo en cuenta la puntualidad.

La increíble variedad de datos también es un posible desafío: con tantos formatos de información (texto alfanumérico, audio, video, imagen), es difícil procesar los datos de manera efectiva y unificada. Por supuesto, si los datos se recopilan o analizan incorrectamente, es posible que la información resultante no sea precisa ni confiable, por lo que es muy importante tomar medidas cuidadosas para estandarizar el formato, la recopilación, la conservación y el enriquecimiento de los datos.

¿Por qué es importante el análisis de datos en el cuidado de la salud?

El análisis de datos de atención médica se puede utilizar para alimentar la relación médico-paciente, lo que permite una atención centrada en el paciente. Aunque el análisis de big data no siempre tiene un impacto inmediato en los ingresos, tiene muchas aplicaciones, desde informar la estrategia de marketing de atención médica hasta personalizar la experiencia clínica.

Los médicos pueden identificar a las personas que tienen una enfermedad crónica, por qué deberían comunicarse con ellos en función de los requisitos anticipados y previstos, qué problemas podrían tener con su atención actual y cómo redactar su mensaje para esa persona específica. Esta oportunidad también existe fuera de las enfermedades crónicas, siempre que un profesional de la salud sepa quién necesita atención, cuáles podrían ser sus problemas y cómo elaborar un mensaje que sea relevante para el paciente.

Finalmente, el objetivo de aprovechar los datos del paciente es predecir un problema del paciente antes de que ocurra y entregar una resolución o mensaje por el canal de comunicación preferido.

¿Cómo impacta Aig Data Analytics en la intimidad y el compromiso del paciente?

Mantener la intimidad con el paciente requiere una relación sólida entre los pacientes y los proveedores de atención médica. Establecer un flujo de comunicación bidireccional saludable es importante para comprender mejor las necesidades de los pacientes e impulsar la lealtad. La intimidad con el paciente también es vital para involucrar de manera eficiente a los pacientes en su atención. El problema es que muchos médicos se sienten frustrados porque sus horarios ajustados no son útiles para una relación creciente y en evolución con sus pacientes. La visita promedio a un médico es de solo 17 minutos y, según un estudio, el 44 % de los pacientes no visitó a su médico en el último año y el 13 % no visitó a su médico de atención primaria en los últimos cinco años.

Con la ayuda de la información personal, los profesionales de la salud pueden predecir los problemas futuros de un paciente y enviar mensajes como y donde sea que sean más relevantes para esa persona. Por ejemplo, algunos pacientes pueden querer que este mensaje se entregue a través del móvil o SMS, mientras que otros prefieren un correo electrónico. Es importante tener una comprensión clara no solo de los datos del consumidor, sino también de las preferencias de comunicación.

Al aprovechar los conocimientos predictivos enriquecidos junto con un EHR, la combinación de cantidades masivas de datos de pacientes con los datos disponibles en el EHR proporciona a los médicos información ya agregada para anticipar las necesidades de los pacientes e involucrarse con ellos.

Brindar información sobre atención preventiva

Muchos pacientes no visitan a su médico de cabecera todos los años y pueden perder la oportunidad de recibir atención preventiva. Las citas de atención preventiva son médicamente necesarias y una gran oportunidad para generar confianza e intimidad con el paciente. Brindar datos de atención preventiva personalizados a los pacientes puede motivarlos a visitar a su médico nuevamente, mejorando las posibilidades de que obtengan la atención que necesitan. Esta información podría adaptarse según la cantidad de niños en el hogar, los ingresos, la edad y otros factores que afectan el tipo de atención que necesitan.

Resumen

El impacto del análisis de big data en el cuidado de la salud es multifacético y, a medida que cambia la tecnología, es posible que veamos aún más formas de utilizar el análisis de big data. Los proveedores de atención médica deben comenzar el proceso de análisis de big data lo antes posible para mejorar los resultados de los pacientes y el crecimiento organizacional.

El mundo del análisis de datos es un maratón y su personal de atención médica no se convertirá en un innovador en el campo del análisis de la noche a la mañana. En cambio, vea su compromiso con el análisis como un ciclo de vida continuo. Comienza con la adquisición e integración de datos y continúa con la actualización de los perfiles de los pacientes, la evaluación de riesgos, la identificación de brechas en la atención y la personalización de un plan de participación.

Si se usa de manera eficiente, los grandes datos tienen un enorme potencial para impactar positivamente en la industria de la salud. Finalmente, invertir en soluciones de agregación, integración, conservación y enriquecimiento de datos beneficia la infraestructura de un negocio de atención médica. Los médicos están mejor informados para hacer su trabajo y comunicarse con los pacientes de manera significativa, y fomentar relaciones íntimas con los pacientes significará que un negocio de atención médica es más relevante y competitivo a largo plazo.

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