Aufgrund steigender Gesundheitskosten und der steigenden Zahl von Patienten, die sich für Pläne mit hoher Selbstbeteiligung anmelden, zahlen Patienten jedes Jahr einen größeren Prozentsatz ihrer Gesundheitskosten. Aufgrund der zunehmenden Komplexität der Krankenversicherungspläne und der steigenden Selbstbehalte stehen Gesundheitsdienstleister vor der enormen Herausforderung, ihre Patienten gleichzeitig bei der Bezahlung der Pflegekosten zu unterstützen Aufrechterhaltung gesunder Umsatzzyklen.

Daher verändern viele Gesundheitsorganisationen ihren herkömmlichen Ansatz zur Patientenfinanzierung, indem sie die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse nutzen. Datenanalysen können für die klinische und betriebliche Leistung verwendet werden, sie bieten aber auch Einblick in die Zahlungsmuster von Patienten und können dazu beitragen, das Risiko zu messen, dass Patienten ihre Pflege nicht bezahlen können, personalisierte Zahlungsoptionen für Patienten basierend auf ihren spezifischen Umständen zu identifizieren und die finanzielle Erfahrung des Patienten insgesamt zu verbessern.

Darüber hinaus nutzen Gesundheitsdienstleister prädiktive Modelle, künstliche Intelligenz und Echtzeit-Finanzinformationen, um ihre aktuellen Ansätze in Bezug auf Erschwinglichkeit und Inkasso drastisch zu ändern. Dadurch entsteht ein Ökosystem zur Gesundheitsfinanzierung, das proaktiver, personalisierter und effizienter wird.

Der Wandel hin zu einer verbraucherorientierten Gesundheitsversorgung

Der heutige Gesundheitsmarkt übernimmt schnell Elemente aus anderen Verbrauchersektoren. Patienten können jetzt ihre Optionen bewerten, Kosten vergleichen und fundierte Entscheidungen treffen, bevor sie eine Behandlung in Anspruch nehmen.

Während der Fokus verstärkt auf dem Patienten als Hauptzahler liegt, werden viele Patienten weiterhin in finanzielle Schwierigkeiten geraten, was zusätzlichen Druck auf die Anbieter ausübt. A aktuelle Studie gaben an, dass nur 31 % der Patientenguthaben tatsächlich ausgezahlt werden, was die finanzielle Belastung sowohl für Patienten als auch für Anbieter noch deutlicher verdeutlicht.

Da der Affected person zum Hauptzahler wird, muss der Anbieter einen besseren Einblick in die Artwork und Weise haben, wie Patienten für Dienstleistungen bezahlen, einschließlich der Identifizierung von Patienten, die möglicherweise Schwierigkeiten bei der Zahlung haben, und der Bereitstellung von Finanzierungsoptionen. Da herkömmliche Zahlungsplanmodelle in diesem neuen Umfeld immer weniger realisierbar werden, ist es wichtig, dass Anbieter Datenanalysen nutzen, um Patienten zu identifizieren, die aufgrund der Finanzierung wahrscheinlich erfolgreich für Dienstleistungen bezahlen werden welche Optionen ihnen zur Verfügung stehen.

Predictive Analytics verbessert Finanzierungsentscheidungen

Predictive Analytics ist eine der wichtigsten Neuentwicklungen in der Finanzierung des Gesundheitswesens. Diese Instruments sammeln große Mengen an Patientendaten, analysieren sie und nutzen diese Informationen, um Zahlungsmuster zu bestimmen und die Wahrscheinlichkeit abzuschätzen, dass ein Affected person seine Arztrechnung bezahlen kann.

Gesundheitsdienstleister können jetzt Vorhersagemodelle nutzen, um verschiedene Faktoren zu bewerten, wie zum Beispiel:

• Vorheriger Zahlungsverlauf
• Versicherungsschutz
• Demografische Informationen
• Einkommensschätzungen
• Kreditbezogene Informationen
• Kosten der Behandlung
• Historische Sammlungstrends

Diese Daten ermöglichen es Gesundheitsdienstleistern, bessere Finanzierungsentscheidungen zu treffen, ohne sich ausschließlich auf einen statischen Kreditscore zu verlassen oder jeden Einzelfall manuell beurteilen zu müssen.

Predictive Analytics ermöglicht es Gesundheitsorganisationen nicht nur, bessere Finanzierungsentscheidungen zu treffen, sondern hilft ihnen auch, viel früher im Versorgungskontinuum zu erkennen, welche Patienten finanzielle Hilfe benötigen. Durch die frühere Erkennung des Bedarfs können medizinische Fachkräfte proaktiv Finanzierungsoptionen anbieten, bevor Patienten in finanzielle Schwierigkeiten geraten.

Experian Well being fanden heraus, dass Modelle mit Zahlungsbereitschaft die Fähigkeit von Gesundheitsorganisationen verbessern, Konten zu priorisieren, zu weniger uneinbringlichen Forderungen führen und den Inkassoprozess sowohl aus Anbieter- als auch aus Patientensicht effizienter machen.

Durch den Einsatz dieser Artwork von prädiktiven Analysetools können Gesundheitsorganisationen eine strategischere Geschäftsabwicklung schaffen und gleichzeitig die Hürden für Patienten beim Zugang zur Gesundheitsversorgung verringern.

Personalisierte Zahlungspläne werden zum Normal

Analysen ermöglichen auch eine individuellere Finanzierung der Patienten. Traditionell stellten Anbieter standardisierte Zahlungspläne mit einem festgelegten Zeitrahmen und sehr geringer Anpassungsfähigkeit bereit. Allerdings entsprachen diese allgemeinen Zahlungspläne häufig nicht dem, was sich ein Affected person tatsächlich leisten konnte, und waren oft erfolglos.

Datenanalysen bieten nun die Möglichkeit, Patienten individuelle Zahlungspläne auf der Grundlage ihres tatsächlichen Finanzverhaltens bereitzustellen und können so eine realistischere und nachhaltigere Möglichkeit für Patienten bieten, ihre finanziellen Verpflichtungen gegenüber ihren Gesundheitsdienstleistern zu verwalten. Diese bedeuten:

• Die monatlichen Zahlungsbeträge können geändert werden
• Die Rückzahlungsfristen könnten verlängert werden
• Zahlungsaufschuboptionen könnten zur Verfügung gestellt werden
• Es konnten Patienten identifiziert werden, die möglicherweise Anspruch auf niedrigere Zinssätze haben
• Den Patienten könnten different, erschwingliche Programme empfohlen werden

Es hat sich gezeigt, dass die Bereitstellung personalisierter Zahlungspläne in diesem Maße die Patientenzufriedenheit erhöht und die Rückzahlungsraten erhöht.

Die Gesundheitssysteme haben erkannt, dass es bei der Finanzierung nicht nur um den Einzug von Zahlungen geht. Die Finanzierung ist ein Teil der Gesamterfahrung für Patienten im Gesundheitssystem, und die Patientenfinanzierung wurde in Untersuchungen von gezeigt HandelGesundheitswesen nun mit anderen größeren Zielen im Zusammenhang mit Wachstum, Patientenzugang und Gerechtigkeit im Gesundheitswesen in Einklang gebracht werden.

Wenn ein Affected person das Gefühl hat, von einem Anbieter finanziell unterstützt zu werden, ist es wahrscheinlicher, dass er den Empfehlungen seines Anbieters entspricht und eine langfristige Beziehung zu ihm pflegt.

KI und Automatisierung beschleunigen Finanzabläufe

KI verändert das Umsatzzyklusmanagement im Gesundheitswesen, indem sie den Einsatz von Analysen erhöht. KI-basierte Lösungen werden von vielen Gesundheitsorganisationen genutzt, um ihre finanzierungsbezogenen Prozesse zu automatisieren, einschließlich der Identifizierung finanzieller Risiken und der Verbesserung der Patientenkommunikation. KI kann es Gesundheitsorganisationen ermöglichen, große Datenmengen schnell zu analysieren, deren manuelle Überprüfung normalerweise viel Zeit in Anspruch nehmen würde.

Jüngsten Umfragen zufolge ist eine Zunahme von Gesundheitsdienstleistern zu verzeichnen, die KI-basierte Lösungen in ihre Umsatzzyklen integrieren. Beispiele für den Einsatz von KI im Umsatzzyklusbetrieb umfassen Berechtigungsprüfungen, Patientenzugang, Schadensbearbeitung usw Vorhersage des Cashflows.

Mithilfe von Analysen können KI-gesteuerte Finanzierungslösungen Gesundheitsorganisationen dabei helfen, den besten Zeitpunkt für Gespräche mit Patienten über Finanzierungsoptionen zu ermitteln. Analysen können Aufschluss darüber geben, wann Patienten eher einer Finanzierung ihrer Leistungen zustimmen, bevor diese durchgeführt werden, wohingegen Patienten einer Finanzierung nach erfolgter Behandlung aufgrund erhöhter finanzieller Ängste weniger wahrscheinlich zustimmen.

Neben der Verbesserung der betrieblichen Leistung durch den Einsatz von KI zur Durchführung sich wiederholender Analysen, deren Durchführung andernfalls erhebliche Ressourcen erfordern würde, trägt die Automatisierung dazu bei, die betriebliche Effizienz in Gesundheitsorganisationen zu verbessern, da sie die Verwaltungsüberlastung reduzieren kann. Da die Mitarbeiter weniger Zeit mit der Erledigung von Routineaufgaben verbringen, können sie mehr Zeit für die Bereitstellung einer qualitativ hochwertigen Patientenversorgung aufwenden und gleichzeitig Analysetools nutzen, um routinemäßige Finanzanalysen durchzuführen.

Da Gesundheitsorganisationen unter Personalmangel und zunehmendem finanziellen Druck leiden, wird die betriebliche Effizienz durch den Einsatz von KI und Analysen weiterhin von entscheidender Bedeutung für ihren anhaltenden Erfolg sein.

Echtzeitdaten verbessern die finanzielle Transparenz

Einige Anbieter nutzen Analysetools, um Patienten klare und genaue Kosteninformationen bereitzustellen, da finanzielle Transparenz ein wichtiger Schwerpunkt im Gesundheitswesen ist. Diese Anbieter haben die Möglichkeit, ein Echtzeit-Datensystem zu nutzen, um vor der Durchführung des eigentlichen Verfahrens eine genaue Kostenschätzung für Verfahren zu erstellen. Ihre Schätzungen umfassen die Krankenversicherung des Patienten (dh Versicherungsleistungen, Selbstbehalt, Zuzahlung) sowie die voraussichtlichen (dh tatsächlichen) Auslagen des Patienten.

Indem Patienten vor einem Eingriff Zugang zu genauen Kostenschätzungen erhalten, können sie fundiertere Entscheidungen hinsichtlich ihrer finanziellen Verpflichtungen treffen und eher früher als später Finanzierungsmöglichkeiten prüfen.

Durch die Bereitstellung genauer Kostenvoranschläge für Patienten vor der Behandlung werden Überraschungen bei der Abrechnung für den Patienten reduziert. Die häufigste Ursache für unzufriedene Patienten sind Rechnungsüberraschungen. Wenn ein Affected person vor der Behandlung eine genaue Schätzung dessen erhält, was er dem Anbieter schulden wird, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass der Affected person dem Anbieter vertraut und einen Zahlungsplan abschließt, erheblich.

Darüber hinaus wird die prädiktive Kostenmodellierung es Anbietern ermöglichen, finanzielle Risiken zu identifizieren, die mit bestimmten Verfahren oder Patientengruppen verbunden sind. Durch das Verständnis dieser finanziellen Risiken können Gesundheitsorganisationen Ressourcen entsprechend zuweisen und Einnahmeverluste verhindern.

Datenanalyse unterstützt einen besseren Zugang zur Gesundheitsversorgung

Neben der Verbesserung der betrieblichen Effizienz können Strategien, die Analysen für Finanzierungslösungen nutzen, dazu beitragen, den Zugang zu Gesundheitsdiensten zu verbessern. Viele Menschen haben aus Kostengründen die notwendige Gesundheitsversorgung verspätet oder gar nicht in Anspruch genommen. Anbieter können fortschrittliche Analysen nutzen, um Patienten zu identifizieren, die wahrscheinlich das Gesundheitssystem verlassen, weil sie sich eine Behandlung nicht leisten können; Sie können den Patienten dann schneller mit einer Finanzierungsoption erreichen.

Einige Organisationen haben damit begonnen, neue, auf künstlicher Intelligenz basierende Underwriting-Modelle zu entwickeln, die über den Einsatz herkömmlicher Kredit-Rating-Systeme hinausgehen. Dieses neue Underwriting Modelle Nutzen Sie ein breiteres Spektrum an Finanzereignissen, um Patienten mit eingeschränkter Bonität Finanzierungsoptionen anzubieten.

Diese Entwicklung könnte dazu beitragen, Unterschiede beim Zugang zur Gesundheitsversorgung zu minimieren und gleichzeitig die Behandlungsmöglichkeiten für unterrepräsentierte Bevölkerungsgruppen zu verbessern. Mit der zunehmenden Fokussierung auf den Verbraucher werden analysebezogene Finanzierungsinstrumente wahrscheinlich zu einem routinemäßigen Bestandteil der Patientenerfahrung und nicht nur zu einer Choice, die den Patienten zur Verfügung steht.

Die Zukunft der Patientenfinanzierung wird datengesteuert sein

Datenintelligenz und Automatisierung sind die Zukunft der Gesundheitsfinanzierung. Gesundheitsdienstleister stehen vor einer noch größeren Herausforderung, wenn sie versuchen, eine patientenorientierte Versorgung zu bieten und gleichzeitig die finanzielle Nachhaltigkeit sicherzustellen. Indem sie ihren Anbietern analytische Daten zur Verfügung stellen, können sie fundiertere Finanzierungsentscheidungen treffen und gleichzeitig die Transparenz erhöhen und die Erschwinglichkeit der Pflege verbessern.

Darüber hinaus erwarten Patienten zunehmend ein Finanzierungserlebnis, das ihrem alltäglichen Leben ähnelt, was den Druck auf Gesundheitsdienstleister erhöht, bei der Innovation ihrer Finanzierungsstrategien auf dem neuesten Stand der Kreativität zu bleiben. Wenn ein Gesundheitsdienstleister keine Möglichkeit findet, seine Finanzierungsstrategie zu erneuern und in einem sich ständig verändernden Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben, wird er irgendwann hinter all seinen Konkurrenten zurückfallen.

Da sich der Einsatz von Predictive Analytics und KI weiter entwickelt, wird die Durchführung von Predictive Analytics es ermöglichen, Entscheidungen zur Patientenfinanzierung schneller, genauer und individueller zu treffen. Als Ergebnis dieser Fortschritte werden Anbieter nicht nur die Leistung ihrer Umsatzzyklen verbessern, sondern auch dazu beitragen Stärkung des Patientenvertrauens und Zugang zur Gesundheitsversorgung im Allgemeinen durch Verbesserung der Erschwinglichkeit der Gesundheitsversorgung.

Insgesamt wird der Übergang von reaktiven Abrechnungsfunktionen zu proaktiven Strategien zur Nutzung von Daten zur Unterstützung der Finanzierung in zweierlei Hinsicht dazu beitragen: für eine größere finanzielle Stabilität des Anbieters und für eine Verbesserung der Gesundheitsversorgungsergebnisse der Patienten.

Herzinsuffizienz ist durch eine geschwächte oder beschädigte Herzmuskulatur gekennzeichnet und führt zu einer allmählichen Ansammlung von Flüssigkeit in den Lungen, Beinen, Füßen und anderen Körperteilen des Patienten. Die Erkrankung ist chronisch und unheilbar und führt häufig zu Herzrhythmusstörungen oder einem plötzlichen Herzstillstand. Viele Jahrhunderte lang waren Aderlass und Blutegel die Behandlungsmethode der Wahl, die bekanntermaßen von Friseuren in Europa praktiziert wurde, in einer Zeit, in der Ärzte selten Patienten operierten.

Im 21. Jahrhundert ist die Behandlung von Herzinsuffizienz deutlich weniger mittelalterlich geworden: Heutzutage unterziehen sich Patienten einer Kombination aus einer Umstellung ihres gesunden Lebensstils, der Verschreibung von Medikamenten und verwenden manchmal Herzschrittmacher. Dennoch bleibt Herzinsuffizienz eine der Hauptursachen für Morbidität und Mortalität und stellt eine erhebliche Belastung für die Gesundheitssysteme auf der ganzen Welt dar.

„Etwa die Hälfte der Menschen, bei denen eine Herzinsuffizienz diagnostiziert wurde, sterben innerhalb von fünf Jahren nach der Diagnose“, sagt Teya Bergamaschi, MIT-Doktorandin im Labor von Nina T. und Robert H. Rubin Professor Collin Stultz und Co-Erstautor einer neuen Arbeit, die ein Deep-Studying-Modell zur Vorhersage von Herzinsuffizienz vorstellt. „Zu verstehen, wie es einem Patienten nach einem Krankenhausaufenthalt ergehen wird, ist wirklich wichtig für die Zuteilung endlicher Ressourcen.“

Das Papier, veröffentlicht in Lancet eClinical Drugs von einem Forscherteam am MIT, Mass Normal Brigham und der Harvard Medical College, stellt Ergebnisse aus der Entwicklung und Erprobung von PULSE-HF vor, was frei für „Änderungen der linksventrikulären systolischen Funktion anhand von EKGs von Patienten mit Herzinsuffizienz vorhersagen“ steht. Das Projekt wurde im Stultz-Labor durchgeführt, das dem angegliedert ist MIT Abdul Latif Jameel Klinik für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen. Das Deep-Studying-Modell wurde an drei verschiedenen Patientenkohorten aus dem Massachusetts Normal Hospital, dem Brigham and Girls’s Hospital und MIMIC-IV (einem öffentlich zugänglichen Datensatz) entwickelt und retrospektiv getestet. Es sagt präzise Veränderungen in der linksventrikulären Ejektionsfraktion (LVEF) voraus, additionally dem Prozentsatz des Blutes, das aus der linken Herzkammer gepumpt wird.

Ein gesundes menschliches Herz pumpt bei jedem Schlag etwa 50 bis 70 Prozent des Blutes aus der linken Herzkammer aus – alles andere gilt als Zeichen eines möglichen Issues. „Das Modell nimmt ein (Elektrokardiogramm) und gibt eine Vorhersage darüber aus, ob es innerhalb des nächsten Jahres eine Ejektionsfraktion geben wird, die unter 40 Prozent fällt oder nicht“, sagt Tiffany Yau, MIT-Doktorandin in Stultz‘ Labor, die auch Mit-Erstautorin des PULSE-HF-Artikels ist. „Das ist die schwerste Untergruppe der Herzinsuffizienz.“

Wenn PULSE-HF vorhersagt, dass sich die Ejektionsfraktion eines Patienten innerhalb eines Jahres voraussichtlich verschlechtern wird, kann der Arzt den Patienten für die Nachsorge priorisieren. Dadurch können Patienten mit geringerem Risiko die Anzahl ihrer Krankenhausbesuche und den Zeitaufwand für die Anbringung von 10 Elektroden an ihrem Körper für ein 12-Kanal-EKG reduzieren. Das Modell kann auch in klinischen Umgebungen mit geringen Ressourcen eingesetzt werden, beispielsweise in Arztpraxen in ländlichen Gebieten, in denen normalerweise kein Herzsonograph für die tägliche Durchführung von Ultraschalluntersuchungen beschäftigt ist.

„Der größte Unterschied zwischen (PULSE-HF) und anderen Herzinsuffizienz-EKG-Methoden besteht darin, dass es keine Erkennung, sondern eine Prognose durchführt“, sagt Yau. In dem Artikel wird darauf hingewiesen, dass es bisher keine anderen Methoden gibt, um den künftigen LVEF-Rückgang bei Patienten mit Herzinsuffizienz vorherzusagen.

Während des Check- und Validierungsprozesses verwendeten die Forscher eine Metrik namens „Fläche unter der Receiver Working Attribute Curve“ (AUROC), um die Leistung von PULSE-HF zu messen. AUROC wird typischerweise verwendet, um die Fähigkeit eines Modells zu messen, zwischen Klassen auf einer Skala von 0 bis 1 zu unterscheiden, wobei 0,5 zufällig und 1 perfekt ist. PULSE-HF erzielte in allen drei Patientenkohorten AUROCs im Bereich von 0,87 bis 0,91.

Bemerkenswert ist, dass die Forscher auch eine Model von PULSE-HF für Einzel-EKGs entwickelt haben, was bedeutet, dass nur eine Elektrode am Körper angebracht werden muss. Während 12-Kanal-EKGs allgemein als überlegen angesehen werden, da sie umfassender und genauer sind, struggle die Leistung der Einzelkanal-Model von PULSE-HF genauso stark wie die der 12-Kanal-Model.

Trotz der eleganten Einfachheit hinter der Idee von PULSE-HF täuscht sie, wie die meisten klinischen KI-Forschungen, über eine mühsame Umsetzung hinweg. „Es hat Jahre gedauert, dieses Projekt abzuschließen“, erinnert sich Bergamaschi. „Es hat viele Iterationen durchlaufen.“

Eine der größten Herausforderungen für das Group struggle das Sammeln, Verarbeiten und Bereinigen der EKG- und Echokardiogramm-Datensätze. Während das Modell darauf abzielt, die Ejektionsfraktion eines Patienten vorherzusagen, waren die Beschriftungen für die Trainingsdaten nicht immer ohne weiteres verfügbar. Ähnlich wie ein Schüler, der aus einem Lehrbuch mit einem Lösungsschlüssel lernt, ist die Beschriftung von entscheidender Bedeutung, um maschinellen Lernmodellen dabei zu helfen, Muster in Daten korrekt zu erkennen.

Sauberer, linearer Textual content in Kind von TXT-Dateien eignet sich normalerweise am besten für das Coaching von Modellen. Aber Echokardiogrammdateien liegen typischerweise in Kind von PDFs vor, und wenn PDFs in TXT-Dateien konvertiert werden, wird der Textual content (der durch Zeilenumbrüche und Formatierungen unterbrochen wird) für das Modell schwer lesbar. Auch die Unvorhersehbarkeit realer Szenarien, etwa ein unruhiger Affected person oder eine lose Spur, beeinträchtigte die Daten. „Es gibt viele Signalartefakte, die beseitigt werden müssen“, sagt Bergamaschi. „Es ist eine Artwork endloses Kaninchenloch.“

Während Bergamaschi und Yau anerkennen, dass kompliziertere Methoden dabei helfen könnten, die Daten nach besseren Signalen zu filtern, gibt es eine Grenze für den Nutzen dieser Ansätze. „An welchem ​​Punkt hörst du auf?“ fragt Yau. „Man muss über den Anwendungsfall nachdenken – ist es am einfachsten, dieses Modell zu haben, das mit Daten funktioniert, die etwas chaotisch sind? Denn das wird es wahrscheinlich sein.“

Die Forscher gehen davon aus, dass der nächste Schritt für PULSE-HF darin bestehen wird, das Modell in einer prospektiven Studie an echten Patienten zu testen, deren zukünftige Ejektionsfraktion unbekannt ist.

Trotz der Herausforderungen, die es mit sich bringt, klinische KI-Instruments wie PULSE-HF über die Ziellinie zu bringen, einschließlich des möglichen Risikos einer Verlängerung der Doktorarbeit um ein weiteres Jahr, sind die Studenten der Meinung, dass sich die Jahre harter Arbeit gelohnt haben.

„Ich denke, die Dinge sind teilweise deshalb lohnend, weil sie herausfordernd sind“, sagt Bergamaschi. „Ein Freund sagte zu mir: ‚Wenn Sie glauben, dass Sie nach dem Abschluss Ihre Berufung finden werden, wenn Ihre Berufung wirklich eine Berufung ist, dann wird sie in dem einen weiteren Jahr, das Sie bis zum Abschluss benötigen, da sein.‘ … Die Artwork und Weise, wie wir als Forscher im (ML- und Gesundheits-)Bereich gemessen werden, unterscheidet sich von anderen Forschern im ML-Bereich. Jeder in dieser Gemeinschaft versteht die einzigartigen Herausforderungen, die hier bestehen.“

„Es gibt zu viel Leid auf der Welt“, sagt Yau, die zu Stultz‘ Labor kam, nachdem ihr bei einem Gesundheitsereignis die Bedeutung maschinellen Lernens im Gesundheitswesen klar geworden struggle. „Alles, was versucht, Leiden zu lindern, würde ich als wertvolle Nutzung meiner Zeit betrachten.“

Leider erleben wir das Gesundheitssystem nicht alle auf die gleiche Weise. Während die überwiegende Mehrheit der Patienten in den USA Beschwerden über ihre Gesundheitsoptionen aufweist, variieren die tatsächlichen Erfahrungen erheblich – weitgehend aus kulturellen oder wirtschaftlichen Gründen.

Bessere Daten haben unsere Fähigkeit verbessert zu verstehen, wer durch die Gesundheitsversorgung enttäuscht wird – und was Sie dagegen tun sollen.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie datengesteuerte Erkenntnisse kann Lücken sowohl in der Patientenkommunikation als auch in der Gesamtwertkapital aufzeigen.

Daten erzählen eine Geschichte

Eines der besten Dinge an unserem modernen Zugriff auf Daten ist, dass es zuvor unausgesprochene Geschichten erzählt. Patienten in ihren persönlichen Erklärungen zu den Erfahrungen, die sie hatten, liefert nur eine begrenzte, subjektive Interpretation in Bezug auf den Gesundheitszustand. Nur durch Daten werden diese Erkenntnisse objektiv.

Nehmen wir zum Beispiel an, dass ein großes städtisches Krankenhaus in einem einzigen Monat 100 Beschwerden erhält. Diese Kommentare reichen von Beschwerden über die Wartezeit bis hin zu individuellen Reaktionen auf die Artwork des Arztes. Jede einzelne Beschwerde bietet nur einen unvollkommenen Einblick in das, wie es ist, ein Affected person in diesem Krankenhaus zu sein. Analysten von Gesundheitsdaten verwenden häufig Stimmungsanalyse -Instruments, um diese Beschwerden effizient zu kategorisieren.

Natürlich spricht nicht jeder Bericht für die allgemeine Erfahrung – nicht sollten sie alle als streng genau angenommen werden. Zusammengenommen können sie jedoch im Zusammenhang mit mehreren Monaten eine Geschichte erzählen.

Stammen die Beschwerden beispielsweise von Menschen mit einem bestimmten rassistischen oder wirtschaftlichen Hintergrund? Studien haben konsequent ermittelt, dass Minderheiten vom Private des Gesundheitswesens weniger ernst genommen werden als Mitglieder der Mehrheitsgruppe. Ist das die Zahlen in dieser speziellen Krankenhausshow? Krankenhäuser mit robuster demografischer Verfolgung können diese Muster schnell identifizieren.

Die Erkenntnisse können auch ein klareres Bild davon malen, wo und wann Patienten Reibung haben. Moderne Gesundheitssysteme verwenden jetzt Dashboards, um Beschwerdemuster über Abteilungen und Zeiträume hinweg zu visualisieren.

Kommunikationslücken finden

Kommunikationslücken können sowohl auf Patientenerfahrungen als auch auf die Ergebnisse enorme Auswirkungen haben. Auf streng experimenteller Ebene fühlen sich die Patienten mit ihren Gesundheitsoptionen oft weniger wohl, wenn sie sie nicht vollständig verstehen.

Leider sind diese Missverständnisse in der typischen Krankenhausumgebung sehr häufig. Ärzte sehen ihre Patienten möglicherweise nur wenige Minuten, bevor sie eine Diagnose stellen und einen Behandlungsplan erstellen. Der Affected person wird wenig zu nichts darüber wissen, was vor sich geht oder warum bestimmte Entscheidungen getroffen werden.

Datenanalysen können Kommunikationslücken identifizieren, indem sie Muster in Patienten mit Patienten -Suggestions und Beschwerdeaufzeichnungen verfolgen. In Instruments für natürliche Sprachverarbeitung können Tausende von Patienten Kommentaren analysieren, um spezifische Kommunikationsumschläge in Abteilungen oder Anbietern zu bestimmen. Metriken zur Verwendung von Patientenportal können auch ergeben, wo die Informationsübertragung fehlschlägt, und zeigen, welche Bildungsmaterialien ungelesen sind oder welche Entladungsanweisungen die meisten Comply with-up-Fragen erzeugen.

Wie umsetzbar sind diese Erkenntnisse? Das hängt von den Ressourcen des Krankenhauses ab. Kommunikation wird aus einem bestimmten Grund oft oft überstürzt. Die meisten Gesundheitssysteme laufen im besten Fall mit Dämpfen. In Situationen, in denen das bestmögliche Ergebnis nur mit Geschwindigkeit erreicht werden kann – nicht mit einem ungewöhnlichen Ereignis in Krankenhäusern -, werden Patienten mit Ärzten häufig aus einem bestimmten Grund abgeschnitten.

Dennoch können Gesundheitssysteme durch die Steinposition von Schmerzspots zumindest Taschenbereiche zur Verbesserung identifizieren. Selbst kleine Veränderungen können einen großen Einfluss darauf haben, wie Patienten das Gesundheitssystem erleben.

Eigenkapital

Wir haben früher erwähnt, dass Minderheiten häufig schlechtere Ergebnisse der Gesundheitsversorgung erzielen als Mitglieder der Mehrheitsgruppen, die sich in vergleichbaren Situationen befinden. Der genaue Grund dafür ist schwer vollständig zu erklären. Es ist zu beachten, dass es eine breite Palette mildernder Umstände gibt, die die Ergebnislücke beeinflussen könnten.

Ein Faktor ist, dass Minderheiten häufig weniger Zugang zur vorbeugenden Versorgung haben. Infolgedessen haben die Ärzte, wenn sie im Krankenhaus ankommen, oft weniger Bezugspunkte als für jemanden, der seit dreißig Jahren zweifache Untersuchungen besucht.

Trotzdem spielen kulturelle Hindernisse eine Rolle. Gibt es Tausende von Ärzten und Krankenschwestern, die offen voreingenommen sind? Mit ziemlicher Sicherheit nicht. Was in den meisten Fällen passiert, ist eine unbewusste Voreingenommenheit.

Unbewusste Vorurteile treten auf, wenn Gesundheitsdienstleister automatische Annahmen treffen, die auf Stereotypen beruhen, ohne zu merken, dass sie dies tun. Diese impliziten Vorurteile beeinflussen, wie Anbieter Symptome interpretieren, die Behandlungsoptionen bestimmen und eine Beziehung zu Patienten mit unterschiedlichem Hintergrund herstellen. Selbst hochqualifizierte Fachkräfte können die Bedenken anderer Patienten unwissentlich auf andere priorisieren, die auf tief verwurzelten kulturellen Annahmen beruhen.

Grundsätzlich können intestine gemeinte Ärzte und Krankenschwestern Schwierigkeiten haben, vollständig zu verstehen, was ihnen gesagt wird. Sie könnten sogar unbewusst Aussagen von Patienten von bestimmten Demografien ignorieren, wenn sie davon ausgehen, dass ihre Aussagen aus einem ungebildeten Standpunkt aus stammen.

Untersuchungen zeigen, dass die Implementierung strukturierter Kommunikationsprotokolle und Verzerrungstraining in einigen Gesundheitsumgebungen diese Unterschiede um bis zu 30% verringern kann.

Es gibt Ähnliche Probleme mit dem Agesmus. Es wird angenommen, dass die Patienten bei der Behandlung und Interpretation ihrer eigenen Gesundheit weniger kompetent sind. Während es wahr ist, dass Ärzte und Krankenschwestern Autoritätszahlen innerhalb des Gesundheitssystems sind, ist dies auch eine intestine etablierte Tatsache, dass Patienten dazu neigen, es besser zu machen, wenn sie Einfluss auf ihre eigene Versorgung haben können.

Daten können dazu beitragen, sowohl Fälle von impliziten Verzerrungen zu identifizieren als auch Krankenhäuser dabei helfen, ihre Fortschritte bei der Behebung zu verfolgen.

Abschluss

Daten sind nur die Spitze des Eisbergs. Krankenhäuser benötigen auch eine robuste Infrastruktur, die Patienten bei ihren Bemühungen zur Kommunikation mit dem Krankenhaus unterstützen soll. Zum Beispiel qualifizieren einige Menschen – insbesondere ältere Patienten – für die Dienste eines Sozialarbeiter. Sozialarbeiter im Gesundheitswesen können sich für den Patienten einsetzen und gleichzeitig mit allen Diensten, für die er qualifiziert ist, verbindet.

Sprachpathologen, Beraterund sogar Minister können auch eine wichtige Rolle spielen, um Menschen zu helfen, die Gesundheitsversorgung zu erhalten, die sie verdienen. Es ist ziemlich einfach: Kommunikation hilft Patienten nicht nur, eine fundierte Rolle in ihrer eigenen Versorgung zu spielen, sondern erhöht auch die Wahrscheinlichkeit eines langfristigen Erfolgs, indem sie aktiv an diesem Prozess teilnehmen.