Análisis integrado para la atención sanitaria
El análisis de datos se ha vuelto esencial en muchas industrias, incluida la atención médica. A medida que aumenta la esperanza de vida humana promedio junto con la población mundial, el análisis de datos surge en la industria de la salud para marcar la diferencia: mejorar la atención al paciente; predecir brotes de enfermedades; reducir el costo del tratamiento, y mucho más. A nivel empresarial, con la ayuda de la analítica, las organizaciones de atención médica pueden simplificar las operaciones internas, pulir la utilización de sus recursos y mejorar la coordinación y la eficiencia de los equipos de atención.
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La importancia de Análisis integrado para la atención sanitaria
La información precisa y en tiempo real que puede afectar al paciente es extremadamente importante. El uso de análisis integrados en el punto de atención ayuda a las organizaciones de atención médica, los hospitales y los médicos a brindar la atención médica adecuada a los pacientes en el momento adecuado. El análisis de atención médica integrado permite a los profesionales de la salud acceder, analizar y procesar datos de pacientes para brindar atención de calidad basada en datos, diagnósticos precisos y tratamientos personalizados.
Cuatro beneficios clave Análisis integrado proporciona a la atención sanitaria
Mejor toma de decisiones = mejor atención al paciente
El mayor beneficio que aporta el análisis de datos a la industria de la salud es la accesibilidad al historial médico, comorbilidades, datos demográficos y económicos. Todos estos datos brindan a los profesionales médicos información valiosa que mejora sus decisiones y conduce a una mejor atención general al paciente. Pueden diagnosticar a los pacientes con mayor precisión y llevar a cabo mejores tratamientos adaptados a la situación de salud única del paciente. Además, los análisis de atención médica pueden predecir qué pacientes tienen un mayor riesgo e iniciar inervaciones tempranas para evitar problemas más profundos.
Seguimiento y digitalización de la salud
La digitalización de los servicios de salud remodela por completo la forma en que los pacientes y los profesionales de la salud interactúan entre sí, cómo se comparten los datos con los proveedores de salud y cómo se toman las decisiones sobre los tratamientos y los resultados de salud. Hoy en día, podemos acoplar dispositivos a nuestro cuerpo para hacer un seguimiento de nuestra salud y rendimiento corporal en cualquier momento. Por ejemplo, los diabéticos pueden controlar el aumento de azúcar en la sangre en cualquier momento sin necesidad de pincharse los dedos.
Prevención de errores humanos
Los errores humanos en el cuidado de la salud pueden ser fatales. Afortunadamente, los datos pueden ayudar a señalar posibles errores y evitar errores al proporcionar información precisa en tiempo real que puede guiar las acciones de los profesionales médicos.
Reduce los costos generales de atención médica
Los proveedores de atención médica pueden usar los datos de los registros de salud electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés) del paciente para identificar patrones que conduzcan a una mejor comprensión de la salud general del paciente. Esto puede reducir los costos para los pacientes al reducir la atención innecesaria de la hospitalización cuando no se necesita.
Ejemplos de tableros de atención médica
Los tableros de atención médica se utilizan para rastrear y monitorear las métricas de los pacientes, las tendencias de diagnóstico y más para obtener información más detallada sobre la salud de las personas y el desempeño del hospital.
Panel de control de la salud del paciente
Muestre información clave sobre la salud general del paciente y realice un seguimiento de la frecuencia cardíaca, la presión arterial, la temperatura y otros signos vitales. Este tablero puede mostrar los resultados de laboratorio de los pacientes y formar parte de su estado general de salud, incluida la actividad física, la calidad del sueño y el peso, por ejemplo.
Tablero de desempeño del hospital
El tablero del hospital proporciona información sobre el personal del hospital y los datos de los pacientes. Este tablero puede filtrar los datos necesarios en este momento y mostrar cuántos pacientes han sido admitidos, cuántas camas de hospital están ocupadas, cuántos médicos están de guardia y cuál es la proporción de médicos por pacientes en un momento dado.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la analítica sanitaria?
El análisis de atención médica se refiere al análisis de datos de atención médica actuales e históricos que permite a los profesionales de la salud encontrar oportunidades para tomar decisiones operativas y clínicas más efectivas y eficientes, predecir tendencias e incluso controlar la propagación de enfermedades.
¿Qué es el software de análisis sanitario?
El software de análisis de salud se refiere a la aplicación que ayuda a las organizaciones y profesionales de la salud a administrar los datos de atención médica y generar conocimientos a partir de ellos para mejorar la calidad general de la salud y los resultados clínicos.
¿En qué consisten los datos sanitarios?
Los datos de salud son cualquier dato relacionado con las condiciones de salud de un individuo o un grupo o población. Esto incluye un registro de los servicios de atención médica recibidos y las condiciones y los resultados clínicos de esos servicios.
¿Cuáles son las fuentes de datos de atención médica?
Los datos de atención médica se recopilan cuando las personas interactúan con registros administrativos y médicos, registros vitales, encuestas, registros de enfermedades, datos de reclamos y EHR.
¿Quién puede utilizar la analítica sanitaria?
Cualquier persona que esté en la industria de la salud de una forma u otra: organizaciones de atención médica, médicos, hospitales, farmacias, compañías farmacéuticas, médicos, psicólogos y cualquier otra parte interesada en la atención médica.
¿Cuál es el futuro de la analítica en la industria de la salud?
Con los avances tecnológicos, se puede lograr un impacto y una mejora aún mayores en la industria de la salud. La IA puede usar datos para diagnosticar enfermedades e incluso identificar tumores malignos. Las técnicas de aprendizaje automático pueden predecir qué tratamiento es el más apropiado para un paciente determinado y la PNL puede ayudar a clasificar los documentos clínicos.
