Data science

การเตรียมข้อมูลการดูแลสุขภาพสำหรับเอฟเฟกต์ Netflix

การบริโภคเทคโนโลยีทำให้เราคาดหวังข้อมูลที่ถูกต้องและตรงเป้าหมายได้เพียงกดปุ่ม เราสามารถเรียกใช้การค้นหาโดย Google เพื่อหาข้อเท็จจริงที่คลุมเครือและไว้วางใจแชทบอทที่ใช้ AI เพื่อให้บริการแก่ลูกค้าได้ ตลอดหลายปีที่ผ่านมา เราอาศัยคำแนะนำของ Netflix มากขึ้นเรื่อยๆ ในการนำเสนอประเภทเนื้อหาทางทีวีที่เหมาะกับอารมณ์ของเราได้ทุกเมื่อ เรียกมันว่า “Netflix Effect” – ความสามารถที่แปลกประหลาดของแบรนด์ที่จะรู้ว่าเราต้องการอะไรเมื่อเราต้องการ มีประสิทธิภาพมากจนเราเต็มใจแชร์ข้อมูลเพื่อรับคำแนะนำที่แม่นยำยิ่งขึ้น อุตสาหกรรมอื่น ๆ กำลังเชี่ยวชาญความสามารถในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อให้บริการที่เหนือกว่าตามความต้องการและความสนใจเฉพาะของลูกค้า และเป็นเพียงเรื่องของเวลาก่อนที่การดูแลสุขภาพจะทำงานเช่นนี้ เพื่อให้บรรลุผล Netflix ในการดูแลสุขภาพต้องมีแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสี่ประการต่อไปนี้ 1. ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับข้อมูลด้านสุขภาพ กว่าทศวรรษที่ผ่านมา การดูแลสุขภาพได้มุ่งไปสู่การทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างเต็มที่ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและกำจัดของเสีย ในขณะที่เราตะเกียกตะกายเพื่อจัดหาอุปกรณ์ป้องกันส่วนบุคคล (PPE) ที่สำคัญและส่งต่อผลิตภัณฑ์ไปยังพื้นที่ที่มีความต้องการมากที่สุด การระบาดใหญ่ได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของบทบาทของข้อมูลในด้านการดูแลสุขภาพ เทคโนโลยีทำให้เรารู้ได้อย่างแม่นยำว่าผู้ป่วยต้องการอะไร เมื่อใด และผลิตภัณฑ์ทางการแพทย์ที่ดีที่สุดหรือใบสั่งยาตามการแต่งหน้าที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละคน อย่างไรก็ตาม การเดินขบวนไปสู่การรักษาพยาบาลเฉพาะบุคคลนั้นเป็นเรื่องที่ท้าทาย เนื่องจากข้อมูลด้านการรักษาพยาบาลมีการเติบโตอย่างต่อเนื่องและรวดเร็ว การทำให้วิสัยทัศน์เป็นจริงเริ่มต้นด้วยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงวิธีการจัดการข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ และทำให้มั่นใจว่าข้อมูลเป็นที่รู้จักและเชื่อถือได้ 2. เพิ่มการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นหนึ่งในตัวแทนการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดในการดูแลสุขภาพ ไม่เพียงแต่จะช่วยให้ผู้ป่วยได้รับประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังจะบังคับให้มีการคิดค้นนวัตกรรมห่วงโซ่อุปทานด้านการดูแลสุขภาพอีกด้วย จากมุมมองด้านสุขภาพส่วนบุคคล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยระบุแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับผู้ป่วยโดยอิงจากความต้องการส่วนบุคคลของพวกเขา และรวบรวมข้อมูลของอาการที่คล้ายคลึงกัน การรักษา และผลิตภัณฑ์จากชุดข้อมูลประชากรที่กว้างขวางยิ่งขึ้น การสร้างห่วงโซ่อุปทานด้านการดูแลสุขภาพขึ้นใหม่ได้เกิดขึ้นแล้วก่อนเกิดโควิด-19 19 แต่ความคืบหน้าได้เร่งขึ้นตลอดช่วงการระบาดใหญ่ ตัวอย่างที่โดดเด่นที่สุดอย่างหนึ่งของการเพิ่มขึ้นของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือการนำไปใช้ในการคาดการณ์และจับคู่อุปสงค์และอุปทานของ PPE สำหรับซัพพลายเออร์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะช่วยให้เกิดปัญหาการขาดแคลน ระบุและจัดการกับการรั่วไหลได้ดีขึ้น และรักษาความสมบูรณ์ของเครือข่ายอุปทาน การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่เพิ่มขึ้นในการดูแลสุขภาพจะนำไปสู่ห่วงโซ่อุปทานที่ยืดหยุ่นมากขึ้น การบรรลุเป้าหมายนี้ขึ้นอยู่กับการใช้ประโยชน์จากจุดข้อมูลจากอดีต แปลงเป็นข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้ และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อถามคำถามที่ถูกต้องเพื่อคาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไปอย่างถูกต้อง ยิ่งคุณมีข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกมากเท่าใด คำแนะนำและผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้น นำไปสู่การตัดสินใจที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ลดของเสีย ลดต้นทุน และปรับปรุงมาตรฐานการดูแล 3. การจัดชุดข้อมูลที่ถูกต้องและการระบุตัวแปร การใช้ข้อมูลเชิงกลยุทธ์และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะช่วยปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย นอกจากนี้ยังจะสร้างห่วงโซ่อุปทานแบบบูรณาการทางคลินิกมากขึ้น เมื่อต้องการทำเช่นนี้ จำเป็นต้องจัดชุดข้อมูลที่ถูกต้องและระบุตัวแปรภายในชุดข้อมูลเหล่านั้นเพื่อให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น โรงพยาบาลสามารถใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ความต้องการระยะสั้นและระยะยาวของห้องผ่าตัด ตัวแปรต่างๆ เช่น สุขภาพของประชากร การวินิจฉัย และการรักษาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกนี้ได้ ในการเตรียมพร้อมสำหรับกิจกรรมที่เพิ่มขึ้นหรือลดลง โรงพยาบาลสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการตัดสินใจเกี่ยวกับการซื้ออุปกรณ์ทางการแพทย์ตามความต้องการที่คาดการณ์ไว้ของห้องผ่าตัด เมื่อเวลาผ่านไป เมื่อมีข้อมูลและตัวแปรมากขึ้น การคาดคะเนก็จะแม่นยำมากขึ้น มาทบทวนตัวอย่างห้องผ่าตัดกัน ชุดข้อมูลอาจรวมถึงผู้ป่วยทุกรายที่ได้รับการผ่าตัดไส้ติ่งในช่วงสามปีที่ผ่านมาและผลลัพธ์ของขั้นตอนเหล่านั้น การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับชุดข้อมูลจะแจ้งการดูแลผู้ป่วยในอนาคตและการออกแบบและการผลิตอุปกรณ์ทางการแพทย์ ด้วยการทำงานร่วมกันบนคลาวด์ จึงสามารถรวมชุดข้อมูลได้มากขึ้น ให้ข้อมูลเชิงลึกมากยิ่งขึ้น ด้วยเหตุนี้ การรวมข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้การดูแลสุขภาพเข้าใจต้นทุนที่แท้จริงของการดูแล ซึ่งรวมถึงต้นทุนของวัสดุสิ้นเปลืองและบทบาทในการขับเคลื่อนผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่คาดการณ์ไว้ จะช่วยให้ซัพพลายเออร์เข้าใจการใช้ผลิตภัณฑ์ได้ดีขึ้นและค้นพบโอกาสสำหรับผลิตภัณฑ์เหล่านั้นที่จะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับผลลัพธ์ของผู้ป่วย 4. ความร่วมมือระหว่างผู้ให้บริการด้านสุขภาพและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในห่วงโซ่อุปทาน การเติบโตอย่างมหาศาลและต่อเนื่องของข้อมูลสร้างทั้งความท้าทายและโอกาสสำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพและซัพพลายเออร์ ความท้าทายคือการจัดการข้อมูลและใช้มันเพื่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การจัดชุดข้อมูลที่ถูกต้องและใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อให้คำแนะนำที่ถูกต้องในแบบเรียลไทม์ ในการย้ายสถานการณ์ในอุดมคติไปสู่ความเป็นจริงในชีวิตประจำวันจำเป็นต้องมีการประสานกันมากขึ้นระหว่างผู้ให้บริการ ผู้จ่ายเงิน ซัพพลายเออร์ และผู้ป่วย แพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันและบนคลาวด์ที่รับรองข้อมูลที่ถูกต้องและสม่ำเสมอ ปรับปรุงผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เป็นกุญแจสำคัญในการบรรลุความเป็นจริงนี้ ด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลที่ทราบและมีความสอดคล้องทางคลินิก ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพและซัพพลายเออร์สามารถทำงานร่วมกันเพื่อส่งมอบผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับผลลัพธ์ของผู้ป่วย โดยมอบเอฟเฟกต์ Netflix ส่วนบุคคลที่เหมือนกัน แต่มีความหมายที่ลึกซึ้งกว่ามาก เกี่ยวกับผู้เขียน Chris Luoma เป็นรองประธานอาวุโสฝ่ายการจัดการผลิตภัณฑ์ระดับโลกที่ Global Healthcare Exchange (GHX) ในบทบาทปัจจุบันของเขา Luoma เป็นผู้นำทีมพอร์ตโฟลิโอผลิตภัณฑ์ด้านการจัดซื้อเพื่อชำระเงิน การยืนยันตัวตน และข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะ และมีความรับผิดชอบโดยรวมสำหรับบริษัทในเครือของ Vendormate ด้วยประสบการณ์มากกว่า 16 ปีในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศด้านสุขภาพ ความรับผิดชอบของ Luoma ครอบคลุมการบริการลูกค้า การให้คำปรึกษา การขาย กลยุทธ์ การตลาดผลิตภัณฑ์ และการจัดการผลิตภัณฑ์ ลงทะเบียนเพื่อรับจดหมายข่าว InsideBIGDATA ฟรี เข้าร่วมกับเราบน Twitter: @InsideBigData1 – https://twitter.com/InsideBigData1

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button