医療分析で、患者のアウトカムを改善する

医療業界は大転換期を迎えています。しかし、ほとんどの組織はいまだに古いビジネスモデルを採用しており、短期間で効率を改善し、より良い医療サービスを提供しようと今ももがいています。

根本的な改善には、医師、看護師、医療管理者などがデータに基づく有益な情報に直接アクセスし、測定できる形で患者や治療のアウトカムを改善していく必要があります。

たとえば、医療機関に病気の子供を連れて来た親は、一刻も早い治療を望みます。セルフサービスで医療分析ができれば、処置までの時間を短縮することができます。

• 医療従事者個人、チーム、組織全体にセルフサービス型データ分析を導入する
• さまざまなソースのデータを統合して、ビジュアライゼーションを最適化し、共有して使用できる１つの資料を作成する
• パフォーマンスと患者のアウトカムを迅速かつ正確に測定する
• 医師、看護師、医療管理者が、自分の疑問に自分で答えられるようにする
• IT リソースの負担を軽減し、データドリブンな文化を培う

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従来の方法

医療現場と IT 部門がうまく連携できていません。

IDC 社による最近の医療分野の調査レポートによると、2015 年は米国の 25% の病院で業務の非効率性が深刻な状況になることが予想されるほか、58% の医療機関が現行の電子カルテ (EHR) システムに不満を抱いています。

長年、病院やクリニックでは、データに関する質問の回答は IT 部門にすべて任せてきました。長い時間待ったにもかかわらず柔軟性に乏しいレポートを得るという堂々巡りに陥っています。対する IT 部門では、 レポートの量産とリクエストに対する応答に何十時間もの時間を費やした挙句、依頼者の知りたい情報を十分に提供できないことも少なくありません。

また、医療従事者の多くは、データを見て理解するために必要な時間やスキルを持ち合わせていないため、会社から提供される分析システムをまったく活用できていません。その結果、専門知識のある従業員の多くが、今でも動作が遅く非効率で、管理が難しいスプレッドシートを主なセルフサービス型分析ツールとして利用しています。これでは、間違いが起こりやすく、容易に拡張することもできません。

医療機関はこの現状を打破すべく、組織の一人ひとりがデータを操作して、自分で自分の疑問に答えられるようになることを目指しています。そうなれば、命にかかわる意思決定をより速く、より適切に行えるようになるだけでなく、IT 部門も、安全で信頼性の高いデータインフラストラクチャの構築とメンテナンスという本来の業務に戻ることができます。

多くのクリニックや病院ではすでにセルフサービスモデルを導入し、IT チームやビジネスインテリジェンスチームがリクエストに対して無条件に対応する従来のシステムから、個人や部署をトレーニングして自分の疑問に自分で答えられるようにするシステムへと移行を進めています。さらに、組織全体のセキュリティ要件を十分に考慮した上でデータへのアクセスを確立することにより、

病院やクリニックでは、IT 部門がレポートの作成や問い合わせへの対応に費やす時間が短くなり、専門知識を持つ従業員がデータドリブンな意思決定を行えるようになりました。

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