企業の洞察を掘り起こす競争において、現代の医療システムは、地中深くに貴金属が眠っている探鉱者のようなものです。これらの資源を抽出し、精製するまでは、その価値はほとんど理論的なものに過ぎません。同じように、データを調和させて初めて、医療システムはアナリティクスを実行して、より強力な意思決定に情報を提供し、その潜在能力を最大限に発揮することができます。
インターシステムズに委託してSage Growth Partners が行った調査では、ほとんどの医療機関の幹部が、より大きな目標に向けた基本的なステップとしてアナリティクスを優先していることが明らかになりました。しかし、そこに到達するためのツールは、少なくともまだありません。
臨床データの品質が優れていると評価しているのは、統合デリバリーネットワーク（IDN）組織のわずか16%で、55%はサプライチェーンのデータが不十分または平均的であるとし、87%は請求データが不十分、平均的、または良好であると回答しています。全体として、自社のデータを完全に信頼している組織はわずか20%に過ぎません。しかし医療機関は、質の高いデータの作成と共有が来年度の最優先事項であると答えた80%に示されるように、分析を強化するための健全なデータの緊急な必要性を認識しています。
このようなデータの課題は、現実的な結果をもたらします。不適切で時宜を得ない決定や、ケアのギャップを特定できないことは、企業にとって深刻な財務的影響、患者にとってあまり望ましくない結果につながります。しかし、貴金属が地下に埋もれている間、医療システムには今日から掘り起こすチャンスがあります。
ヘルスケアインサイトの障壁
HITECH法が電子データへの移行を加速させてから12年が経ちますが、医療機関は、集中型データベースの欠如、複数のデータソースの統合の問題、情報の質の低さ、標準的なレポートの作成ができないといった基本的な問題にまだ対処していません。Sageの調査結果は、厳しい現実を明らかにしました。医療システムは、これらの障害を克服しない限り、アナリティクスを使用して実用的な洞察を得ることはできないのです。
調査対象の経営者の半数以上が、データの不備が企業の意思決定とケアのギャップを特定する能力の妨げになっていることを認めています。さらに、51%が、組織のためにアナリティクスを活用する上で最も大きな障害となっているのは、データの統合と相互運用性であると指摘しています。
データウェアハウスへの大規模な投資にもかかわらず、医療機関はデータの遅延と重複という大きな課題に直面しています。多くの組織がダッシュボードや予測モデル、処方モデルを設計しましたが、これらのツールのほとんどは、ワークフロー統合の問題により、本稼働に至らなかったり、1つの部門の壁を越えて拡張されたりすることがあります。一方、臨床データ、請求データ、その他のデータは、依然としてサイロ化されたままです。
医療システムは、正確でリアルタイムの高品質なデータを作成するためのインフラを構築していないだけなのです。
健全なデータとアナリティクスヘルスケアの未来
COVID-19は、過労のスタッフの管理から、病気で死にそうな患者への資源の割り当てまで、経営陣に大きな決断をより頻繁に、より素早く下すことを強いました。健康上の成果を追跡することさえ、困難な作業に変貌したのです。85%のエグゼクティブが、Sageに対して、情報に基づいた経営判断を下すためには、リアルタイムで統一されたデータが不可欠であると回答しています。
適切なタイミングで適切な行動を取るために、医療機関には最も信頼性の高い情報が必要です。そのためには、パイプライン機能、集計、正規化、標準化、堅牢なデータモデル、一貫したアクセスなど、最初から最後まで強力なデータ技術が必要です。
この方程式のどれかの要素が欠落していれば、医療システムの意思決定は遅れ続けることになります。しかし、成功すれば、企業を変革することができます。
各自がデータを信頼している経営者グループが、医療システムに関するタイムリーで標準化されたレポートを受け取ることを想像してください。基礎となるデータが健全なものであることを知っていれば、彼らは皆、洞察の信憑性に自信を持ち、結論を導き出すことができるはずです。例えば、インターシステムズのあるお客様は、ボタンをクリックするだけで、ある部門に何人の患者がいるかをリアルタイムで確認したり、過去にさかのぼって確認することができ、情報に基づいた人員配置の決定やコスト削減を可能にします。
臨床部門も同様の利益を得ることができます。相互運用性によって、これまで見えなかった相関関係が見えるようになり、患者のケアと転帰が改善されます。インターシステムズでは、ある医療機関のお客様がデータを正確に理解することで、効果的なデータガバナンスプロトコルを設定し、臨床医が最も重要なときに迅速で知識のある行動を取れるよう誘導した事例を紹介しました。
人工知能や機械学習モデルによって患者ケアの最適化が期待される今、臨床医がこれらの洞察をもたらすデータを信頼することがより一層重要となっています。そうでなければ、これらの進歩は誇大広告を超えた何かを提供するのに苦労することになるでしょう。
この方程式のどれかの要素が欠落していれば、医療システムの意思決定は遅れ続けることになります。しかし、成功すれば、企業を変革することができます。
ヘルスケアインサイトのギャップを埋める
ほとんどの医療機関は、分析主導の洞察を得るためにデータを調和させる時期であることを認識しています。迅速に行動しない組織は、競合他社が行動すると考えてよいでしょう。誰もが貴金属の上に座っているとき、唯一の合理的な選択肢は、金から土や岩をふるいにかけることが証明されている技術に投資することです。
