Criando intimidade com o paciente com Big Data Analytics

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Os médicos às vezes atendem dezenas de pacientes em um único dia, o que dificulta o relacionamento com eles. Exigindo esforços para obter dados detalhados do paciente no início de uma consulta, os médicos e a equipe de enfermagem podem ficar confusos com as condições e os sintomas de um paciente. Isso naturalmente se transforma em incerteza entre os administradores do hospital e outros gestores também. À medida que uma organização de saúde se esforça para melhorar os resultados e a satisfação do paciente, a intimidade do paciente afeta drasticamente o futuro da organização.

Alcançar a intimidade do paciente requer o uso cuidadoso da análise de dados do paciente para traçar uma imagem mais clara das necessidades do paciente. Usar tecnologia como análise de big data é a única maneira de construir um relacionamento com os pacientes em uma época em que o tempo do paciente e do médico é limitado.

Por que a intimidade do paciente é importante?

A intimidade do paciente desempenha um papel enorme no crescimento de uma organização de saúde. Embora o marketing externo seja importante, os clientes existentes podem não recomendar o fornecedor se não tiverem um forte relacionamento com o médico ou a clínica. Ainda mais importante, a intimidade do paciente pode construir confiança nos médicos, que geralmente diminuiu nos últimos anos. Isso pode aumentar a adesão do paciente aos planos de tratamento orientados, o que é especialmente crítico para indivíduos que vivem com condições crônicas.

O que é Big Data Analytics na Saúde?

A análise de big data na área da saúde é o método de coleta, curadoria, enriquecimento e determinação dinâmica de padrões e insights de grandes quantidades de dados de consumidores e pacientes. As informações resultantes podem ser usadas pelos sistemas de saúde para melhorar o gerenciamento, as operações, impulsionar o crescimento contínuo e gerar uma maior qualidade de atendimento.

Quais são alguns obstáculos no Healthcare Data Analytics?

Os desafios com dados de saúde têm a ver com sua quantidade, velocidade, variedade, veracidade e valor - nenhum dos quais deve ser tomado de ânimo leve. Classificar zettabytes de dados é caro e consome muitos recursos: é simplesmente uma questão de volume. Além disso, esses dados têm um prazo de validade e, portanto, exigem que os profissionais de dados de saúde garantam que sejam processados com pontualidade.

A incrível variedade de dados também é um possível desafio: com tantos formatos de informação (texto alfanumérico, áudio, vídeo, imagem), é difícil processar os dados de forma eficaz e unificada. Obviamente, se os dados forem coletados ou analisados de forma inadequada, os insights resultantes podem não ser precisos nem confiáveis - por isso é extremamente importante tomar medidas cuidadosas para padronizar a formatação, a coleta, a curadoria e o enriquecimento dos dados.

Por que o Data Analytics é importante na área da saúde?

A análise de dados de saúde pode ser usada para alimentar a relação médico-paciente, permitindo cuidados centrados no paciente. Embora a análise de big data nem sempre tenha um impacto imediato na receita, ela tem muitas aplicações, desde informar a estratégia de marketing de saúde até personalizar a experiência clínica.

Os médicos podem identificar indivíduos que têm uma doença crônica, por que devem contatá-los com base nos requisitos previstos e previstos, quais problemas eles podem ter com seus cuidados atuais e como elaborar sua mensagem para essa pessoa específica. Essa oportunidade também existe fora das doenças crônicas - desde que um profissional de saúde saiba quem precisa de atenção, quais podem ser seus problemas e como elaborar uma mensagem relevante para o paciente.

Por fim, o objetivo de aproveitar os dados do paciente é prever um problema do paciente antes que ele ocorra e entregar uma resolução ou mensagem pelo canal de comunicação preferido.

Como o Aig Data Analytics afeta a intimidade e o envolvimento do paciente?

Manter a intimidade do paciente precisa de um forte relacionamento entre pacientes e profissionais de saúde. Estabelecer um fluxo de comunicação bidirecional saudável é importante para entender melhor as necessidades do paciente e gerar lealdade. A intimidade do paciente também é vital para envolver os pacientes de forma eficiente em seus cuidados. O problema é que muitos médicos se sentem frustrados porque seus horários apertados não são úteis para um relacionamento crescente e evolutivo com seus pacientes. A consulta média com um médico é de apenas 17 minutos - e de acordo com um estudo, 44% dos pacientes não visitaram seu médico no ano passado e 13% não visitaram seu médico de atenção primária nos últimos cinco anos.

Com a ajuda de informações pessoais, os profissionais de saúde podem prever os problemas futuros de um paciente e enviar mensagens da forma e onde forem mais relevantes para esse indivíduo. Por exemplo, alguns pacientes podem querer que essa mensagem seja entregue por celular ou SMS, enquanto outros preferem um e-mail. É importante ter uma compreensão clara não apenas dos dados do consumidor, mas também das preferências de comunicação.

Ao alavancar insights preditivos enriquecidos juntamente com um EHR, a combinação de grandes quantidades de dados do paciente com os dados disponíveis no EHR fornece aos médicos informações já agregadas para antecipar as necessidades dos pacientes e se envolver com eles.

Fornecendo Informações de Cuidados Preventivos

Muitos pacientes não visitam seus médicos primários anualmente e podem perder a chance de cuidados preventivos. As consultas de cuidados preventivos são medicamente necessárias e uma grande oportunidade para construir a confiança e a intimidade do paciente. Fornecer dados de cuidados preventivos personalizados aos pacientes pode motivá-los a visitar seu médico novamente, aumentando as chances de eles obterem os cuidados de que precisam. Essas informações podem ser adaptadas com base no número de crianças na família, renda, idade e outros fatores que afetam o tipo de cuidado de que precisam.

Resumo

O impacto da análise de big data na saúde é multifacetado e, à medida que a tecnologia muda, podemos ver ainda mais maneiras de usar a análise de big data. Os provedores de assistência médica precisam iniciar o processo de análise de big data o mais rápido possível para melhorar os resultados dos pacientes e o crescimento organizacional.

O mundo da análise de dados é uma maratona, e sua equipe de saúde não se tornará inovadora no campo da análise da noite para o dia. Em vez disso, veja seu envolvimento com a análise como um ciclo de vida contínuo. Começa com a aquisição e integração de dados e continua com a atualização de perfis de pacientes, avaliação de riscos, identificação de lacunas no atendimento e personalização de um plano de engajamento.

Se usado de forma eficiente, o big data tem um enorme potencial para impactar positivamente o setor de saúde. Por fim, investir em soluções de agregação, integração, curadoria e enriquecimento de dados beneficia a infraestrutura de uma empresa de saúde. Os médicos estão mais bem informados para fazer seu trabalho e alcançar os pacientes de maneira significativa - e cultivar relacionamentos íntimos com os pacientes significará que um negócio de saúde é mais relevante e competitivo a longo prazo.