KUND: Större amerikansk hälsovårdsplan
UTMANING: Ge fullständig insyn i realtid av vilka medlemmar av hälsovårdsplanen som befinner sig på akutmottagningen eller är inlagda på sjukhus
UTFALL: En instrumentpanel i realtid som färdigställdes på mindre än 30 dagar, kompletterad med maskininlärningsfunktioner, vilket minskade kostnaderna för kliniska granskningar med 20 %
Den medicinska chefen på ett stort sjukhus vid västkusten i USA bad om fullständig insyn i vilka personer som befinner sig på sjukhuset vid varje given tidpunkt. Med tanke på det arbete som hälsoplanen redan utförde med InterSystems och utbyte av hälsoinformation svarade chefen för företagsdata och analys med självförtroende: "Ja, det kan vi göra." "Kan ni göra det på sex månader?" frågade CMO. Svaret? Ja
Resultatet, som skapades på mindre än 30 dagar, var hälsoplanens "Bed Board"-applikation, ett svar på några vanliga utmaningar bland sjukförsäkringsbolag.
Hälsoplanen försäkrar 2 miljoner människor i flera väststater. Varje dag tar man emot fax, e-post och telefonsamtal från flera sjukhus och sammanställer utifrån dem en daglig "folkräkning" av vilka medlemmar som får akut- eller slutenvård och var de befinner sig. Målet är att använda denna information för att:
- Granska och prioritera fall för medicinsk hantering och uppföljning
- Säkerställa optimal vård
- Undvika kostnader för onödiga tester, behandlingar, sjukhusvistelser eller olämplig vård
Hälsoplanen har 24 timmar på sig efter en inskrivning för att göra bedömningar av medicinsk nödvändighet eller lämplighet av behandlingen om den ska ingripa. Det gamla sättet - att titta på olika papper för att sammanställa all data - var en långsam och ineffektiv process. När information som kunde användas för att vidta åtgärder nådde rätt personer var det ofta för sent för att påverka vården. Med Bed Board-applikationen har detta vänts helt och hållet.
Instrumentpanel i realtid med insikter från maskininlärning
Bed Board är en instrumentpanel som är förstärkt med insikter från maskininlärning. Det ger kliniska och affärsmässiga team synlighet i realtid för statusen på planmedlemmar i akutvård. InterSystems HealthShare-programvara var nyckeln till Bed Boards framgång eftersom den gjorde det möjligt för hälsoplanen att:
- Gör anslutningar och automatiskt sammanställa data från flera externa dataflöden
- Identifiera varje planmedlem på ett unikt sätt i den inkommande datan
- Integrera den inkommande informationen från den elektroniska patientjournalen med planens uppgifter om ersättningskrav
- Normalisera all data för användning i efterföljande analyser och rapporteringar
- Skicka ren data till planens algoritmer för maskininlärning och till verktyg för datavisualisering, t.ex. Tableau
- Presentera stödjande data när en användare borrar ner sig i Bed Boards interaktiva display på högsta nivå
Vanligtvis är det mest tidskrävande steget i skapandet av den här typen av lösning, att samla och normalisera alla data i realtidsflöden. Med HealthShare kunde detta arbete slutföras på mindre än en månad.
Ökad effektivitet
När en medlem registrerar sig på en akutmottagning eller läggs in på ett sjukhus uppdateras Bed Board inom en minut. HealthShare identifierar medlemmen i de inkommande elektroniska journaluppgifterna och befintliga uppgifter om anspråk, och placerar information på medlemsnivå i arbetsköer för att stödja den kliniska granskningen. Vid varje ny händelse - en läkare tilldelas en patient, en preliminär diagnos fastställs eller en patient läggs in - uppdaterar HealthShare Bed Board.
Den ökade effektiviteten genom att ha all information på ett ställe och möjligheten att gå in i instrumentpanelen för att få information om varje patient, gör att planens kliniska avdelning kan slutföra granskningar inom sitt 24-timmarsmål.
Bed Board korrelerar också intagningsvolymer och mönster över planens geografiska områden med medlemmarnas demografi, diagnoser och vårdplatser. Den kliniska divisionen använder denna information för att övervaka bredare trender i användningen i de täckta regionerna.
Öka avkastningen på investeringar med 20 %
Med ett aggregerat, normaliserat och kontinuerligt uppdaterat datalager i HealthShare, hade hälsoplanen grunden för att lägga till maskininlärningsfunktioner till Bed Board-applikationen. Nu samlar Bed Board inte bara in data för sina användare, utan tillämpar intelligens på dem för att minska användarnas arbetsbelastning. Det maskininlärande lagret vägleder granskningsgrupperna om var de ska fokusera sin uppmärksamhet för att få maximal effekt.
I vissa fall kan algoritmerna för maskininlärning slutföra den kliniska granskningen av inskrivningar utan att involvera en kliniker. Tidigare var tjugo procent av de granskade inskrivningarna medlemmar som uppenbarligen behövde läggas in på sjukhus. Bed Board undviker att klinikern deltar i dessa ärenden, vilket sparar tid och minskar de administrativa kostnaderna för klinisk granskning med 20 %.
Bättre kontroll genom att få grepp om data i realtid
Planens Bed Board-applikation visar värdet av att kombinera maskininlärning med en longitudinell vårdjournal i realtid. Att se data i realtid och kunna ställa frågor om vad som händer är en avgörande faktor. Det gjorde det möjligt för Plan att förstå det dagliga arbetsflödet och veta när något i en viss anläggning eller region håller på att gå överstyr.
