نقش هوش تجاری در صنعت سلامت

کاربردهای هوش تجاری در صنعت  سلامت

• مراقبت و رضایت بیمار

برای کمک به عملیات سیستم‌های مراقبت از سلامت، خدمات دارویی به تدریج به فناوری دیجیتال متکی می‌شوند.

کلینیک‌های اورژانس و سایر انجمن‌های خدمات پزشکی به موقعیتی نیاز دارند که از شیوه‌های روزمره جراحان؛ پزشکان و سایر پرسنل مراقبت‌های سلامت پشتیبانی کنند.

هوش تجاری همه مواردی را که از طریق پرونده الکترونیک سلامت به دست می‌آید را در اختیار پزشکان قرار می‌دهد. این برنامه تمام داده‌های بیمار را ردیابی می‌کند.

پزشک می‌تواند از طریق یک برنامه ساده که روی گوشی، تبلت یا لپ تاپ نصب می‌شود، به تک‌تک آزمایشات و گزارش‌های درمانی بیمار (هم در مطب و هم در خانه) دسترسی داشته باشد.

حذف آزمایشات تکراری کمک زیادی به صرفه جویی در هزینه‌ها می‌کند و سطح رضایت بیمار را که نیازی به تکرار مجدد آزمایشات مشابه ندارد را افزایش می‌دهد. به همین ترتیب، پزشک هم از این که می‌تواند به بیمار خدمات بهتری را ارائه کند خوشحال خواهد شد.

• شخصی سازی بیمار

با کمک ابزارها، نرم افزارها و برنامه‌های هوش تجاری، داده‌های بیمار قابل دسترس تر شده‌اند. به‌عنوان‌مثال، در سال 2016 در یک بیمار توموری شناسایی شد و درمان در همین سال انجام شد، اما به دلایل نامعلومی در سال 2019، در این بیمار تومور دیگری شناسایی شد.

با کمک یک ابزار هوش تجاری که پزشکان می‌توانند سابقه پزشکی بیماران را درک کنند و به روشی مناسب مشکلات فعلی و همچنین هر گونه مشکلات بعدی را شناسایی کنند.

•  بهبود تصمیم گیری

برای شناسایی و تجزیه و تحلیل بسیاری از نقص‌ها و پیچیدگی‌های مدیریت مراقبت از سلامت، نیاز به پلتفورم هوش تجاری در حال افزایش است. علاوه بر این، ظرفیت‌های تحقیقاتی پیشرفته برای درک مشکلات کلیدی و ارتباطات بین اطلاعات بیمار، بالینی و عملیاتی مهم هستند.

نرم افزار هوش تجاری مدیران اداری را قادر می‌سازد تا شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) را ردیابی کنند که به سازمان‌های مراقبت از سلامت در زمینه تجزیه و نظارت کمک می‌کنند تا عملکرد خود را بر اساس اطلاعات دقیق و دانش مبتنی بر آزمایش تنظیم کنند.

•  اجرای فرایند

کلینیک‌های اورژانس از برنامه‌های هوش تجاری برای تجزیه جریان بیمار، بهبود جریان تریاژ مداوم و تصمیم گیری برای انتخاب بهبود یافتگان (بسته به تعداد بستری‌های موجود در انجمن مراقبت از سلامت) استفاده می‌کنند و زمان ترخیص کامل بیمار را به این شیوه درک می‌کنند تا از تخت‌ها به صورت بهینه‌ای استفاده کنند.

علاوه بر موارد اورژانسی، می‌توان درمان بیماران را با دقت بیشتری سازماندهی کرد. از این رو با ارائه درمان مناسب در زمان مناسب، نتایج بیمار را بهبود می‌بخشد و هزینه‌ها را محدود می‌کند.

•  تخصیص بهتر هزینه‌ها

مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و تجسم داده‌ها بخش‌های مهمی در انتخاب ابزار تحلیل سلامت صحیح برای کلینیک‌ها یا بیمارستان‌ها هستند.

تنها زمانی که یک کاربر هوش تجاری (متخصص مراقبت از سلامت) اطلاعات مربوط به مراقبت‌های سلامت را به راحتی از طریق ابزارهای مختلف درک می‌کند می‌تواند از این بینش‌ها برای رسیدگی ریسک‌ها، ارائه پاسخ به حوزه حیاتی مراقبت و پیش بینی رویدادهای آینده (نزدیک) استفاده کند.

نمونه‌های مختلف اطلاعات حجیم خدمات پزشکی به طور مداوم این مسئله را نشان می‌دهد. باید به صورت بهتری به بیمار، بهبود پراکندگی اعضای هیئت مدیره، کاهش پذیرش مجدد و نظارت بر هزینه‌های مورد نیاز برای استفاده هوشمندانه از برنامه‌های هوش تجاری در مراقبت از سلامت توجه شود.

انگیزه واقعی برای مراقبت از سلامت، از ارائه بهترین بعد توجه به بیماران وابسته به اطلاعات ناشی می‌شود.

•  مدیریت مطالبات

فناوری BI به غربالگری و نظارت مواردی برای پوشش شرکت‌های بیمه سلامت یا سازمان‌های پزشکی کمک می‌کند. هوش تجاری می‌تواند به بهبود زمان واکنش در برابر ادعاها کمک کند.

با این حال، می‌تواند به آژانس‌های بیمه کمک کند تا از خود در برابر موارد فریبکارانه محافظت کنند و بهترین هزینه را برای درمان ارائه دهند. BI می‌تواند به شرکت‌های بیمه کمک کند تا تخمین را هم بهبود بخشند.

هوش تجاری می‌تواند حجم موارد واقعی را در مقایسه با موارد اشتباه بررسی کند و همچنین توجه داشته باشد که تعدادی از مشتریان از تمرین‌های بیمه اجتماعی متنوع برای بررسی و استراتژی‌ها استفاده می‌کنند.