Patient Intimacy with Big Data Analytics | बिग डेटा एनालिटिक्स के साथ रोगी अंतरंगता का निर्माण

डॉक्टर कभी-कभी एक ही दिन में दर्जनों मरीजों को देख लेते हैं, जिससे उनके साथ तालमेल बिठाना मुश्किल हो जाता है। एक नियुक्ति की शुरुआत में गहन रोगी डेटा प्राप्त करने के प्रयासों की आवश्यकता होती है, डॉक्टर और नर्सिंग स्टाफ रोगी की स्थितियों और लक्षणों से खुद को भ्रमित कर सकते हैं। यह स्वाभाविक रूप से अस्पताल प्रशासकों और अन्य प्रबंधन के बीच भी अनिश्चितता में बदल जाता है। एक स्वास्थ्य सेवा संगठन के रूप में रोगी के परिणामों और संतुष्टि में सुधार करने का प्रयास करता है, रोगी की अंतरंगता नाटकीय रूप से संगठन के भविष्य को प्रभावित करती है।

रोगी की अंतरंगता प्राप्त करने के लिए रोगी की जरूरतों की एक स्पष्ट तस्वीर खींचने के लिए रोगी डेटा एनालिटिक्स के सावधानीपूर्वक उपयोग की आवश्यकता होती है। ऐसे युग में जहां मरीज और डॉक्टर का समय सीमित है, बड़े डेटा विश्लेषण जैसी तकनीक का उपयोग करना रोगियों के साथ संबंध बनाने का एकमात्र तरीका है।

रोगी अंतरंगता क्यों महत्वपूर्ण है?

एक स्वास्थ्य सेवा संगठन के विकास में रोगी की अंतरंगता एक बड़ी भूमिका निभाती है। जबकि बाहरी विपणन महत्वपूर्ण है, मौजूदा ग्राहक प्रदाता की सिफारिश नहीं कर सकते हैं यदि उनका डॉक्टर या क्लिनिक के साथ मजबूत संबंध नहीं है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि रोगी की अंतरंगता चिकित्सकों में विश्वास पैदा कर सकती है, जो हाल के वर्षों में आम तौर पर कम हुई है। यह निर्देशित उपचार योजनाओं के साथ रोगी अनुपालन को बढ़ा सकता है, जो विशेष रूप से पुरानी स्थितियों वाले व्यक्तियों के लिए महत्वपूर्ण है।

हेल्थकेयर में बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है?

स्वास्थ्य देखभाल में बिग डेटा एनालिटिक्स उपभोक्ता और रोगी डेटा की भारी मात्रा से पैटर्न और अंतर्दृष्टि को इकट्ठा करने, क्यूरेट करने, समृद्ध करने और गतिशील रूप से निर्धारित करने की विधि है। परिणामी जानकारी का उपयोग स्वास्थ्य प्रणालियों द्वारा प्रबंधन, संचालन में सुधार, चल रहे विकास को चलाने और देखभाल की उच्च गुणवत्ता उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है।

हेल्थकेयर डेटा एनालिटिक्स में कुछ बाधाएं क्या हैं?

स्वास्थ्य देखभाल डेटा के साथ चुनौतियों का इसकी मात्रा, वेग, विविधता, सत्यता और मूल्य से कोई लेना-देना नहीं है - इनमें से किसी को भी हल्के में नहीं लिया जाना चाहिए। डेटा के ज़ेटाबाइट्स के माध्यम से छाँटना महंगा और संसाधन-गहन है: यह केवल मात्रा का मुद्दा है। इसके टॉप पर, इस डेटा की शेल्फ लाइफ होती है और इसलिए स्वास्थ्य देखभाल डेटा पेशेवरों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होती है कि इसे समयबद्धता को ध्यान में रखते हुए संसाधित किया जाता है।

डेटा की अविश्वसनीय विविधता भी एक संभावित चुनौती है: सूचना के इतने सारे स्वरूपों (अल्फ़ान्यूमेरिक टेक्स्ट, ऑडियो, वीडियो, छवि) के साथ, डेटा को प्रभावी, एकीकृत तरीके से संसाधित करना मुश्किल है। बेशक, अगर डेटा को गलत तरीके से इकट्ठा या विश्लेषण किया जाता है, तो परिणामी अंतर्दृष्टि सटीक या भरोसेमंद नहीं हो सकती है - इसलिए डेटा स्वरूपण, संग्रह, अवधि और संवर्धन को मानकीकृत करने के लिए सावधानीपूर्वक कदम उठाना अविश्वसनीय रूप से महत्वपूर्ण है।

स्वास्थ्य सेवा में डेटा एनालिटिक्स क्यों महत्वपूर्ण है?

हेल्थकेयर डेटा एनालिटिक्स का उपयोग रोगी-चिकित्सक संबंधों को खिलाने के लिए किया जा सकता है, जिससे रोगी-केंद्रित देखभाल की अनुमति मिलती है। हालांकि बड़े डेटा का विश्लेषण हमेशा राजस्व पर तत्काल प्रभाव नहीं डालता है, इसके कई अनुप्रयोग हैं, स्वास्थ्य सेवा विपणन रणनीति को सूचित करने से लेकर नैदानिक अनुभव को निजीकृत करने तक।

चिकित्सक उन व्यक्तियों को इंगित कर सकते हैं जिनके पास पुरानी बीमारी है, उन्हें अनुमानित और अनुमानित आवश्यकताओं के आधार पर उनसे संपर्क क्यों करना चाहिए, उनकी वर्तमान देखभाल के साथ उनके पास क्या समस्याएं हो सकती हैं, और उस विशिष्ट व्यक्ति को अपना संदेश कैसे तैयार किया जाए। यह अवसर पुरानी बीमारी के बाहर भी मौजूद है - जब तक एक स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर जानता है कि किसे ध्यान देने की आवश्यकता है, उनके मुद्दे क्या हो सकते हैं और रोगी के लिए प्रासंगिक संदेश कैसे तैयार किया जाए।

अंत में, रोगी डेटा का लाभ उठाने का लक्ष्य रोगी की समस्या होने से पहले उसकी भविष्यवाणी करना और संचार के पसंदीदा चैनल द्वारा एक समाधान या संदेश देना है।

एआईजी डेटा एनालिटिक्स रोगी की अंतरंगता और जुड़ाव को कैसे प्रभावित करता है?

रोगी की अंतरंगता बनाए रखने के लिए रोगियों और स्वास्थ्य देखभाल प्रदाताओं के बीच एक मजबूत संबंध की आवश्यकता होती है। रोगी की जरूरतों को बेहतर ढंग से समझने और वफादारी चलाने के लिए एक स्वस्थ दो-तरफा संचार धारा स्थापित करना महत्वपूर्ण है। रोगियों को उनकी देखभाल में कुशलता से शामिल करने के लिए रोगी की अंतरंगता भी महत्वपूर्ण है। समस्या यह है कि कई चिकित्सक निराश महसूस करते हैं कि उनकी तंग समय सारिणी उनके रोगियों के साथ बढ़ते और विकसित संबंधों के लिए सहायक नहीं है। एक डॉक्टर के साथ औसत मुलाकात केवल 17 मिनट की होती है - और एक अध्ययन के अनुसार, पिछले एक साल में 44% रोगियों ने अपने डॉक्टर से मुलाकात नहीं की, और 13% ने पिछले पांच वर्षों में अपने प्राथमिक देखभाल चिकित्सक से मुलाकात नहीं की।

व्यक्तिगत जानकारी की मदद से, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर रोगी के भविष्य के मुद्दों की भविष्यवाणी कर सकते हैं और संदेश वितरित कर सकते हैं, हालांकि वे उस व्यक्ति के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक हैं। उदाहरण के लिए, कुछ रोगी चाहते हैं कि यह संदेश मोबाइल या एसएमएस के माध्यम से वितरित किया जाए, जबकि अन्य एक ईमेल पसंद करते हैं। न केवल उपभोक्ता डेटा बल्कि संचार वरीयताओं की भी स्पष्ट समझ होना महत्वपूर्ण है।

EHR के साथ समृद्ध भविष्य कहनेवाला अंतर्दृष्टि का लाभ उठाकर, EHR में उपलब्ध डेटा के साथ रोगी डेटा की भारी मात्रा को मिलाकर चिकित्सकों को रोगियों की ज़रूरतों का अनुमान लगाने और उनके साथ शामिल करने के लिए पहले से ही एकत्रित जानकारी प्रदान करता है।

निवारक देखभाल की जानकारी देना

कई मरीज़ सालाना अपने प्राथमिक डॉक्टरों के पास नहीं जाते हैं और निवारक देखभाल के अवसरों से चूक सकते हैं। निवारक देखभाल नियुक्तियाँ चिकित्सकीय रूप से आवश्यक हैं और रोगी के विश्वास और अंतरंगता को बनाने का एक बड़ा अवसर हैं। मरीजों को कस्टम-अनुरूप निवारक देखभाल डेटा देने से उन्हें फिर से अपने डॉक्टर के पास जाने के लिए प्रेरित किया जा सकता है, जिससे उन्हें अपनी ज़रूरत की देखभाल मिलने की संभावना में सुधार होगा। यह जानकारी घर में बच्चों की संख्या, आय, उम्र और अन्य कारकों के आधार पर तैयार की जा सकती है जो उनकी देखभाल के प्रकार को प्रभावित करते हैं।

सारांश

स्वास्थ्य सेवा पर बिग डेटा एनालिटिक्स का प्रभाव बहुआयामी है, और जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी में बदलाव होता है, हम बड़े डेटा विश्लेषण का उपयोग करने के और भी तरीके देख सकते हैं। हेल्थकेयर प्रदाताओं को रोगी परिणामों और संगठनात्मक विकास में सुधार के लिए जल्द से जल्द बड़े डेटा एनालिटिक्स की प्रक्रिया शुरू करने की आवश्यकता है।

डेटा एनालिटिक्स की दुनिया एक मैराथन है, और आपका हेल्थकेयर स्टाफ रातों-रात एनालिटिक्स के क्षेत्र में इनोवेटर्स नहीं बन जाएगा। इसके बजाय, एनालिटिक्स के साथ अपने जुड़ाव को एक सतत जीवनचक्र के रूप में देखें। यह डेटा प्राप्त करने और एकीकृत करने के साथ शुरू होता है और रोगी प्रोफाइल को अपडेट करने, जोखिमों का आकलन करने, देखभाल में अंतराल की पहचान करने और एक सगाई योजना को वैयक्तिकृत करने के साथ जारी रहता है।

यदि कुशलतापूर्वक उपयोग किया जाता है, तो बड़े डेटा में स्वास्थ्य सेवा उद्योग पर सकारात्मक प्रभाव डालने की बहुत बड़ी क्षमता होती है। अंत में, डेटा एकत्रीकरण, एकीकरण, क्यूरेशन और संवर्धन समाधानों में निवेश करने से स्वास्थ्य सेवा व्यवसाय के बुनियादी ढांचे को लाभ होता है। डॉक्टरों को अपना काम करने और सार्थक तरीकों से रोगियों तक पहुंचने के लिए बेहतर तरीके से सूचित किया जाता है - और रोगियों के साथ अंतरंग संबंधों को पोषित करने का मतलब होगा कि स्वास्थ्य सेवा व्यवसाय लंबे समय में अधिक प्रासंगिक और प्रतिस्पर्धी है।