医疗分析技术的4个成功案例

• 作 者: Thor Olavsrud 沈建苗
• 出 处: 计算机世界
• 发表日期: 2020年29期
• 关键词: 患者 急诊室 数据 应用程序 时间 医院

　　各行各业的企业组织都在力求更充分地利用数据，医疗保健行业尤其如此。医疗服务机构充分利用可获取的大量数据，借助分析技术改善患者治疗效果、简化业务运营并削减成本。
　　甚至早在新冠疫情成为全球现象之前，研究公司Acumen Research and Consulting就预测，到2026年，全球医疗分析技术市场的规模将增长到522亿美元。分析技术帮助医疗机构确定和消除工作流程瓶颈，为运营领导人提供预测性洞察力，从而帮助他们更合理地分配资源，甚至帮助急诊室医生更准确地确定哪些患者需要紧急护理。

　　以下4个例子表明了如今医疗机构是如何使用分析技术的。

Kaiser Permanente借助分析技术简化运营

　　Kaiser Permanente结合使用分析技术、机器学习和人工智能，减少了患者的等待时间，并缩短了医院领导人为业务运营手动准备数据的时间。这家医疗机构的“运营观察名单”（OWL）是作为其“洞察力驱动”（Insight Driven）计划的一部分而开发的，这款移动应用程序可以全面、近乎实时地查看衡量医院质量、安全等级和收治能力的关键指标，包括医院普查、床位需求及数量以及病人出院情况。
　　该应用程序从电子健康记录（EHR）系统中获取数据，为临床和运营领导人提供决策所需的洞察力。
　　Kaiser Permanente的执行副总裁兼CIO Dick Daniels说：“移动应用程序对各类信息进行综合，指导医院领导人关注和解决可能导致工作流程的瓶颈、患者等待时间延长等问题。该应用程序可确保以无缝的方式提供最佳的护理服务和患者体验。”
　　OWL已在Kaiser Permanente位于加州北部的所有21家医院上线，计划扩大到其所有地区和医院。Daniels表示，试点机构已将每名患者被收治到急诊室的等待时间平均减少了27分钟。调查还显示，医院管理人员已将他们为业务运营手动准备数据所花的时间每月平均缩短了323分钟。
　　Daniels的建议：寻求持续不断的反馈。Daniels的团队使用可扩展敏捷框架（SAFe）方法来开发该应用程序，并进行持续改进。这种方法使医院运营领导人和一线管理人员能够及时提供指导，并及时给出需求和期望方面的意见。Daniels说：“通过经常采纳反馈意见，开发团队可以不断完善解决方案，以提供最重要、最精准的信息和功能，以支持易用性、实现医疗服务的价值最大化。”

NorthShore借助预测分析缩短住院时间

　　NorthShore University HealthSystem的急诊室使用数据和预测分析技术，帮助确定哪些胸痛患者应入院观察、哪些患者应送回家。不必要的住院对患者、医院和保险公司都不利，会导致更长的等待时间，真正有需要的患者没有床位，浪费急诊医疗人员的宝贵时间，并给各方增加费用。另一方面，未收治真正需要护理的患者可能造成致命的后果。
　　NorthShore的“急诊室技术驱动型胸痛管理”计划将预测分析技术直接纳入到医生和护士的工作流程中，帮助他们更准确地识别哪些胸痛患者存在心脏病发作的高风险。它使用在荷兰开发的一种评估工具：HEART评分（历史记录、心电图、年龄、危险因素和初始肌钙蛋白），并将其与电子病历（EMR）结合起来。警报和急停要求医生先对患者进行评分，然后才能让患者出院或入院。
　　NorthShore的临床分析助理副总裁Chad Konchak说：“面临的挑战是，医院在排除出现严重的情况这方面通常很保守。想法是，我们是否可以为急诊室的医生和护士开发工具，帮助他们更好地了解和识别心脏病发作风险高的患者。”
　　新工作流程的第一个版本于2017年推出。NorthShore CIO Steve Smith表示，该版本在急诊室重返率、死亡率或发病率未增加的情况下，将胸痛观察率降低了10%。
　　Smith的建议：关注用户体验。想让医生采用这类工具，就需要无缝体验。Smith说：“我们的医生和护士使用电子健康记录作为患者信息的主要来源。这是他们护理患者的‘驾驶座’。任何新的分析驱动型技术必须整合到临床图表中，否则其价值会减小。如果我们要求临床医生停下来，离开正在使用的系统，到另一系统去，登录进去，然后开始在新工具中填写资料，他们是不会做的。”

数据即服务平台帮助JHS改善护理

　　Jackson Health System将其自主开发的数据即服务平台用作具有战略性意义的差异化优势，在降低成本的同时改善患者护理。来自JHS的各种系统和应用程序的数据经由系统的数据集成引擎Overwatch传输，然后引擎根据需要将数据传递给各系统。
　　JHS的企业应用软件集成副主管George Rosello说：“我们的所有这些信息都通过该引擎传输，并传递给各系统。”
　　Rosello的想法是将该集成引擎的功能与JHS的数据仓库结合在一起。一种早期的使用场景是确定JHS急诊室的“频繁使用者”。频繁使用者通常是资金不足的患者，由于不知道其他选择，他们将急诊室用于初级保健。Overwatch确立了已经通过JHS集成引擎传输的数据之间的关系，急诊室频繁使用者进入JHS的一家急诊室时，触发器通过文本和电子邮件提供实时警报。警报提供了患者、患者现接受哪一级医療服务、目前所在的地方以及目前采取的医疗措施等方面的信息。然后，患者管理员约见患者，帮助患者接受更合适的医疗服务。
　　Rosello的建议：不要忘记你的目标。Rosello说：“如果你有一个项目，尤其是需要一段时间才能完成的项目，那么最终目标到头来就是完成项目，但这与最初的目标可能会不一样。不忘记最初的目标很难，我会建议任何人注意这一点：什么才是项目真正的成功因素？”

Penn Medicine使用实时数据缩短ICU住院时间

　　甚至早在新冠疫情之前，让重症患者自主呼吸也是让患者安全离开ICU，为其他患者腾出床位的重要步骤。为了简化这个流程，非营利医疗机构Penn Medicine开发了一个仪表板，该仪表板利用EHR的实时数据流，提醒呼吸科和护理人员何时需要干预、何时患者可以准备好断开呼吸机。
　　Penn Medicine医学重症监护室和呼吸医疗部的医学主任Barry Fuchs博士说：“我们在ICU收治的许多重症患者都需要呼吸机才能生存，这是一种机械呼吸机。虽然这些呼吸机挽救了患者的生命，但带来了风险和并发症。患者上呼吸机的时间越长，在ICU停留的时间就越长。”
　　于是Penn Medicine开发了ABC（唤醒和呼吸协调）应用程序，这种电子仪表板和警报系统可基于ICU治疗指南和专家意见，实时收集镇静和呼吸方案数据，并运用临床决策支持（CDS）规则。患者的生命体征符合某些标准时，ABC应用程序会向呼吸科医生发送警报，让医生可以进行试验，确定患者是否准备好自主呼吸。
　　该应用程序已帮助Penn Medicine将患者上机械呼吸机的时间减少了24小时以上。
　　Draugelis的建议：召集主要利益相关者。Penn Medicine的首席数据科学家Michael Draugelis表示，要成功实施ABC应用程序，需要将信息服务（IS）、数据科学部门以及来自宾夕法尼亚医疗创新中心的临床专家召集起来。 Draugelis说：“这是真正推动这3个部门深入合作的第一个项目。这个项目和这种互动已调整了我们的工作方式。我们在组织层面上改变了管理项目的方式。”
　　本文作者Thor Olavsrud为CIO.com撰写数据分析、商业智能和数据科学等方面的文章。
　　原文网址
　　https：//www.cio.com/article/3564694/healthcare-analytics-success-stories.html