Wie kann UM prädiktive Analysen nutzen, um Hochrisikopatienten zu identifizieren und zu behandeln und Wiedereinweisungen zu reduzieren?

1 Was ist UM und warum ist es wichtig?

UM ist der Prozess der Bewertung und Überwachung der Angemessenheit, Effizienz und Qualität von Gesundheitsdiensten, -verfahren und -einrichtungen. Ziel ist es, sicherzustellen, dass Patienten zur richtigen Zeit und am richtigen Ort die richtige Versorgung erhalten, während unnötige oder übermäßige Eingriffe vermieden werden. UM ist für Organisationen im Gesundheitswesen wichtig, da es ihnen helfen kann, die Patientenzufriedenheit zu verbessern, regulatorische Standards einzuhalten und die Kosten zu kontrollieren.

2 Was sind Predictive Analytics und wie funktionieren sie?

Predictive Analytics ist eine Art von Datenanalyse, bei der historische und aktuelle Daten zusammen mit statistischen und maschinellen Lerntechniken verwendet werden, um zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen vorherzusagen. Sie können Organisationen im Gesundheitswesen dabei helfen, Muster, Trends und Risiken zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu liefern. Predictive Analytics sammelt und verarbeitet große Datenmengen aus verschiedenen Quellen, wie z. B. elektronischen Patientenakten, Ansprüchen, Laborergebnissen, Umfragen und sozialen Medien. Anschließend wenden sie Algorithmen und Modelle an, um die Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen, z. B. die Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient eine bestimmte Erkrankung entwickelt, oder die Auswirkungen einer Behandlung auf seine Gesundheit.

4 Wie kann UM Predictive Analytics nutzen, um Hochrisikopatienten zu behandeln?

Eine weitere Anwendung der prädiktiven Analytik in der UM ist das Management von Hochrisikopatienten und die Optimierung ihrer Behandlungspfade. Mithilfe von Predictive Analytics kann UM die Effektivität und Effizienz der Dienstleistungen und Verfahren, die Hochrisikopatienten erhalten, überwachen und bewerten und sie mit evidenzbasierten Richtlinien und Best Practices vergleichen. Dies kann UM dabei helfen, Lücken, Variationen oder Abweichungen in der Gesundheitsversorgung zu identifizieren und geeignete Maßnahmen oder Empfehlungen zur Verbesserung der Qualität und der Ergebnisse vorzuschlagen. Predictive Analytics kann UM beispielsweise dabei helfen, die optimale Aufenthaltsdauer, den Pflegegrad, den Entlassungsplan oder die Nachsorge für Hochrisikopatienten zu bestimmen.

5 Wie kann UM Predictive Analytics nutzen, um Wiedereinweisungen zu reduzieren?

Die Reduzierung der Wiedereinweisungen ist eines der Hauptziele und Herausforderungen für Gesundheitsorganisationen, da sie auf eine schlechte Versorgungsqualität, Unzufriedenheit der Patienten und erhöhte Kosten hindeuten können. Predictive Analytics kann UM dabei helfen, Wiedereinweisungen zu reduzieren, indem die Faktoren identifiziert werden, die dazu beitragen, z. B. klinische Zustände, Medikationsfehler, Patientenverhalten oder soziale Unterstützung. Mithilfe von Predictive Analytics kann UM die Wahrscheinlichkeit abschätzen, dass ein Patient innerhalb eines bestimmten Zeitraums, z. B. 30 Tage oder 90 Tage, wieder aufgenommen wird, und Warnungen oder Benachrichtigungen an das Pflegeteam senden. Dies kann UM dabei helfen, präventive oder proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um Wiedereinweisungen zu reduzieren, z. B. Übergangspflege, Medikationsabgleich, häusliche Krankenpflege oder Telemedizin.