Conozcan cómo utilizar analítica para resolver los principales retos en el cuidado de la salud


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Cuando pregunto a los líderes de la salud qué les quita el sueño, la lista es larga, pero entre sus principales preocupaciones se encuentran las siguientes:

  1. Impulsar a los que ofrecen cuidados para que contribuyan en iniciativas que mejoren el costo y la calidad. Debido a que estas personas se encuentran al frente del cuidado de la salud, necesitan estar involucrados de manera cercana en misiones de mejora del desempeño. Necesitan el correcto análisis de datos para su rol específico para ayudarles a tomar decisiones que estén alineadas con las iniciativas de salud de su organización. Y necesitan ser capaces de obtener de manera rápida y fácil esa información de valor de cualquier lugar, sin tener que preguntarle a un analista de datos. Las herramientas actuales de analítica de datos facilitan esta labor más que nunca. Al utilizar herramientas de auto servicio en dispositivos móviles, los profesionales de la salud pueden tomar decisiones informadas en tiempo real para ayudar a mejorar los resultados en cuanto a costo y calidad. Por ejemplo, las enfermeras pueden utilizar la información de valor que se encuentra en las puntas de sus dedos para tomar decisiones en el lugar de atención sobre mejores prácticas para control de infecciones, seguridad del paciente, o administración de medicamentos.
  2. Obtener más del sistema EHR para conseguir las metas clínicas y financieras. Muy seguido, existen brechas significativas entre la información recolectada a través de EHR y las metas de la organización. Por ejemplo, las organizaciones de salud quieren moverse de recolectar información sobre el tiempo de estadía a reducirlo; de recopilar información sobre utilización de suministros a reducir el volumen de los mismos; y de acumular datos sobre el predominio de la diabetes a en verdad mejorar el estado de la enfermedad. Las organizaciones de salud pueden utilizar la analítica actual para cerrar esas brechas con predicciones, información de valor en tiempo real y herramientas para una mejor colaboración entre las personas que cuidan a los pacientes y el involucramiento del paciente.
  3. Administrar portafolios de servicios de cuidado del paciente para mejorar la salud de la población. Las iniciativas de salud en la población buscan mejorar los resultados generales de grupos enteros de pacientes. Para aprovechar al máximo este concepto, las organizaciones de salud necesitan identificar de manera exacta qué esfuerzos de salud en la población pueden tener el mayor impacto. La analítica predictiva puede ayudar a los profesionales de la salud a identificar tendencias en salubridad como incremento en diabetes en un área demográfica y determinar qué intervenciones serán más efectivas para mejorar los resultados de salud en la población.
  4. Motivar a los pacientes a que se cuiden ellos mismos para mejorar los resultados. De los 330 encuestados en la 26 Encuesta Anual de Liderazgo HIMSS, 72 por ciento indicó que las consideraciones de consumidor y pacientes – como involucramiento del paciente, satisfacción y calidad en el cuidado – serían el problema de negocios que más afecta a su organización en el curso de los dos próximos años. Las buenas noticias son que los pacientes ahora pueden involucrarse de manera más sencilla en su salud al, por ejemplo, utilizar dispositivos wearable para la forma física y dispositivos médicos en casa. Y al utilizar analítica avanzada, las organizaciones pueden convertir todos los datos que surgen de Internet de las cosas en inteligencia accionable que pueden utilizar para colaborar con pacientes y mejorar su bienestar.

¿Quieren conocer cómo pueden aprovechar las tecnologías actuales de analítica avanzada para resolver estos retos y tener un impacto real en mejorar la salud? Vean el eBook “Advanced Analytics in Health”, publicado por HIMMS Media y patrocinado por Microsoft. Este libro brinda consejos y ejemplos del mundo real para ayudarles a aprender cómo ustedes pueden.

  • Utilizar el poder de los datos en tiempo real
  • Utilizar los datos para predecir qué pasará en el futuro
  • Incrementar la productividad del conocimiento de los trabajadores en todos los niveles de la organización
  • Combinar varios tipos de datos de fuentes internas y externas para dirigir una información de valor más generalizada

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