医疗行业数据准比数据多更重要

CIO与CTO频道 02月20日 编译：到2025年，医疗****数据的年平均增速预计将达到36%，远超制造业、金融服务业、媒体行业以及娱乐业等其他领域。考虑到短短11年之前，还只有9.4%的非公交医院拥有最基本的电子健康记录（EHR）系统，可观的发展速度无疑更加令人震惊。

如此迅猛的数据增量无疑给整个医疗行业带来巨大压力：从业者们到底要如何高效访问、解释并共享存储在电子健康记录（EHR）当中的海量信息？更重要的是，不断变化的医师与医院付款模式也在给相关机构带来新的挑战。

如今，严格按照服务量或服务项目付费（FFS）的医院付款模式早已一去不复返。医疗保险与医疗补助服务中心（CMS）正在与私营医疗保险企业一道，尝试通过基于价值的护理支付计划或基于医疗费用的按价付费（FFV）模式控制医院与医师上报的支出额度，从而严格控制医疗支出所对应的护理质量与执行效率。

要严格管理上述变更及其影响，从业机构必须关注一系列至关重要的财务与运营指标。截至目前，大部分卫生系统已经开始广泛重视护理质量、总体患者数量与支出数据，并据此衡量运营绩效。但仍有其他三大核心数据未能得到应有关注——患者吸引、患者留存与患者遣返率，往往准确反映出卫生系统在执行财务与护理质量目标过程中的实际表现，以往未来一个阶段的基本改进方向。

1. 患者吸引

几十年以来，众多医院与卫生机构一直不关注如何吸引病患，因为患者的来源始终比较稳定。但这一状况在近期发生重大转变——尽管市场内出现了一系列合并举措，但与报销额度较低的全民Medicare与Medicaid保险相比，商业健康保险计划的市场竞争正快速加剧。根据美国医疗保险支付咨询委员会的最新报告来说，即使是效率较高的医院，其照料患者的实际开销也要比Medicare收入高2%。与之对应，如果医院决定通过CMS参与FFV计划，那么大部分Medicare与Medicaid患者的诊疗过程都会转化为卫生系统无法回避的直接损失。

在这方面，数据与分析技术将发挥重大作用。对于各大卫生体系，这匹医院能够将转诊通道对接至各专科医院（例如专门治疗心血管疾病或跟风的专科医院），从而吸引到大批新哮。不过我合作过的卫生机构极少有能力跟踪并分析指向这类专科医院的转诊次数以及患者来自何处，当然也就无法从竞争对手处吸引更多病患群体。跟踪并分析这些信息将成为新的改进机遇，足以帮助卫生体系促进FFS与FFV付款流程，最终为患者带来更好的诊疗体验。

2. 患者留存

一旦患者从卫生系统中的一家医院入院及出院，该医院当然需要在住院与门诊网络中保留患者信息，以便跟进后续护理、FFS款项增项以及FFV付费原因等。例如，单在2019年就有近1100万Medicare患者前往问责医疗组织（ACO）计划下518家机构接受诊疗。这项计划要求各参与医院及医生办公室按照合同约定护理患者，同时彼此共享诊疗收入。在此计划中，如果患者获得了非必要服务，则ACO很可能蒙受损失。相比之下，如果患者所得到的护理与相关支出始终符合标准要求，则对应机构将获得奖励金（即共享储蓄激励）。换句话说，即使患者最终前往竞争对手处治疗疾病，ACO最终也需要为这些可能多余、重复或者不必要的病患诊疗服务付费。

通过对患者记录、Medicare索赔、商业保险企业索赔以及其他信息的研究与分析，卫生系统能够整理出患者在现有医疗体系内的总体护理趋势，同时判断其理想转诊医院的设施优势或者科目专长。同样的，分析还能帮助卫生系统快速发现那些无法提供足够床位、或者因急诊医师而导致等待时间过长的医院，特别是由此引发的转院行为。总而言之，相关洞察结论能够以多种方式帮助卫生系统解决现有问题，最终提升患者的留存机率。

3. 患者遣返

同样的，对索赔及其他数据的分析，也可以帮助卫生系统快速准确地识别出无需住院的患者，显著节约公共医疗资源开销。在判断哪些患者有资格享受优先服务方面，卫生系统将在数据的支持下运用多种因素，例如病患在其他医院所能获得的服务类型，或者患者是否由ACO计划内的其他机构转诊而来等。大家可以根据当前医疗系统目标推动数据筛选，尽快找到那些最重要、最需要帮助的患者。

医院可以据此做出遣返决定，例如安排病情不重的患者前往初级****医生办公室就诊，利用远程医疗对身在家中的患者进行检查，或者帮助他们直接与护士或其他临床医师打电话联系。其中的关键，在于保证患者意识到卫生系统以及医疗服务方抱有相同的目标，多方联合共同帮助病人获得与病情相符的高质量护理。

随着医疗数据的不断积累，深入研究这三大数据点将给整个医疗体系带来析的优势。从时间管理的角度来看，对这三大核心指标的跟进不仅有助于提高效率，同时也能显著改善其他传统观察指标。无论支付模式或者医疗行业出现哪些变化，从患者的立场出发考虑问题，永远是得出正确答案的最佳途径。

（编辑：我爱故事小小网_铜陵站长网）

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