医疗大数据分析是如何颠覆治疗的?

品觉导读：

• 医疗服务提供商初步开始挖掘每天数以PB计的数据的潜力，它们来自于各种各样的渠道，从住院报销到实验室测试，乃至智能手机、可穿戴设备和医疗设备收集的患者产生型健康数据(PGHD)。那些机器设备构成日益庞大的物联网。
• 在最近的调查中，只有16%的医疗公司高管认为自己“有较强的能力”克服健康数据互用性生态系统的缺口。逾半数的提供商认为自己无法在今后三年内建立起所需设施，克服互用性和健康信息交换的挑战。
• 不止是医疗服务提供商在产生大数据，他们也不是大数据的唯一受益者。对于慢性病管理，患者本身正变得更加积极主动，他们使用可穿戴设备来监控自己的基本生命体征，通过苹果(Apple)的ResearchKit参与学术研究，把他们的基因信息贡献给精准医学计划，通过OpenNotes等项目查阅自己的电子病历。

原文翻译：

在世界上的任何一个国家，慢性病管理都是医疗服务提供商面临的费用最高、增长最快、最难对付的问题。《2013年全球疾病负担研究》报告显示，全球超过95%的人口患有一种或多种慢性病，因为患者活得越来越久，代价高昂、令人虚弱的重大健康问题越来越多。

自1990年以来，仅糖尿病造成的健康损失就增加了136%。世界上超过10%的人患有八大慢性病中的一种，包括贫血症、紧张性头痛或偏头痛和牙科疾病。

医疗大数据分析与慢性病管理

在美国，情况同样不容乐观。超过9%的美国人患有糖尿病，三分之一的病人甚至不知道自己得了这种病。美国南部一些州的糖尿病患病率超过13%。美国有20个州的肥胖率超过30%。

糟糕的生活习惯和患者教育不力导致心脏病、癌症、慢性阻塞性肺病和高血压频发，使主要的医疗服务提供商、医院、急诊室和公共健康部门面临人们再熟悉不过的巨大压力，公私两方面每年不得不花费数万亿美元支付医疗账单的压力就更不用提了。

悄然蔓延的慢性病悄无声息地缩短患者的生命，但医疗服务提供商并没有袖手旁观。仅在过去十年里，该行业已经在识别、诊断、治疗、管理和了解慢性病方面取得了巨大进步，这在很大程度上得益于近期才流行起来的一个时髦词语：医疗大数据分析。

随着大多数医院安装电子病历系统和医师事务所迅速增多，医疗服务提供商初步开始挖掘每天数以PB计的数据的潜力，它们来自于各种各样的渠道，从住院报销到实验室测试，乃至智能手机、可穿戴设备和医疗设备收集的患者产生型健康数据（PGHD）。那些机器设备构成日益庞大的物联网。

医疗数据不只是体量庞大，而且范围广、程度深，但也非常混乱。健康IT采用的随意性，互用性的匮乏，数据标准的缺失，在数据治理和质量问题上的分歧，以及基于数量的按医疗服务项目付费报销机制的盛行，这些因素导致各家的信息互不相通，不利于从数据中提取有用见解，给信息专家和数据科学家带来不小的麻烦。

改进临床和财务分析的大多数尝试都是以电子病历为基础。有效使用电子病历早已成为解决这些难题的核心。然而，电子病历有其局限性，有时局限性非常大。电子病历激励计划也面临挑战，虽然该计划的第2阶段规定了一些促进人口健康的措施，但有效使用电子病历并未真正开始解决慢性病管理的问题，直到进入第3阶段。在这个阶段，联邦监管机构认为医疗服务提供商已经拥有了使电子病历发挥作用的核心能力。

问题是他们没有，而且大多数提供商都不确信自己以后能做到。在最近的调查中，只有16%的医疗公司高管认为自己“有较强的能力”克服健康数据互用性生态系统的缺口。逾半数的提供商认为自己无法在今后三年内建立起所需设施，克服互用性和健康信息交换的挑战。而想要收集足够丰富的高质量数据进行真正有效的分析，互用性和健康信息交换至关重要。

电子病历激励计划的第3阶段和新设计的按医疗服务质量付费激励计划（MIPS）将在今后三年内实行，没有做好准备的提供商很可能被监管负担压垮。他们不仅要处理医疗费用飙升的问题，还要解决向责任制医疗支付结构转变的困难，该结构可能使他们的收入周期面临危险。

由于这些新计划把服务质量和患者愈后作为付费的核心标准，因此从财务的角度而言，基于价值的报销机制将变得更加重要。这将很快发生。

在Healthcare Intelligence Network的调查中，54%的医疗服务提供商认为，美国联邦医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）将实现其目标，即到2018年将联邦医保提供商一半的医保赔付转向基于价值的报销模型。以此来看，提供商没有太多时间使他们的大数据分析和人口健康管理设施符合相关要求。三分之一的提供商认为，这将是责任制医疗能否成功的最大挑战，与此同时，25%的受访者计划在今年加入责任医疗组织（ACO）。

精明的医疗机构意识到，大数据分析是他们安然度过这场财务风暴的救生筏。由于质量报告和患者预后对收入周期管理和市场份额越来越重要，医疗大数据分析正在帮助提供商了解方方面面的情况。比如，提供商收治了多少病例？哪些患者对他们接受的慢性病治疗最为满意？

美国最大的肾病治疗机构之一DaVita HealthCare Partners的首席医疗官艾伦·尼森逊（Allen Nissenson）博士说，“我们完全依靠我们的健康IT系统”来衡量公开评分中包含的内部医疗质量指标，比如CMS的透析诊所患者体验评分。尼森逊说：“我们把内部指标和公开数据以及同一设施内先前的基准进行比较，然后我们主要采取一些异常管理措施。”

“这严重依赖于我们利用内部IT系统抓取、汇总和分析数据的能力，”尼森逊说，“要是没有那种临床分析，这一切将不可能实现，只会使我们两眼一抹黑。知道哪些指标导致糟糕的绩效后，我们制定非常具体、目标明确的临床方案来改进这些指标。”

良好的绩效、服务质量和治疗结果是医疗机构取得成功的三要素，在一定程度上根据患者对慢性病预防服务的评价和患者遵循持续性治疗方案取得的成效来衡量。这意味着提供商不能只是衡量病人在医院内的情况，还要衡量他们在医院外的情况。

这就是医疗大数据分析真正发光发热的地方，前提是这项技术与人类的专业技能、敬业精神和协作意识相结合。想要实现可观的成本节约和持久的慢性病控制，人类的专业技能、敬业精神和协作意识至关重要。

利用大数据和临床分析来识别高风险患者很重要，但这只是慢性病管理的第一步。医疗服务提供商必须采取下一步行动，也就是接触这些患者，管理他们的协同医疗，获得社区的支持，解决常常导致慢性病产生的基本社会需求或行为问题。

“我们能识别那些需求更高的患者，比如患有慢性病的人、反复住院的人和多次被送进急诊室的人。他们需要更加积极主动的方法来管理他们的治疗过程，”亚利桑那州医疗机构Banner Health的健康管理部高级主任医师哈戈宾德·库拉纳（Hargobind Khurana）博士说，“我们为此借助了技术的力量，但更重要的是负责这些病人的医疗团队。”

“采用那种全面的方法并获取数量可观的病人接触点，这能及时提供足够数据，让我们可以采取积极主动的措施来解决问题，”库拉纳说，“我们能换用某些药物，帮助病人缓解某些症状，了解病情加重的原因并采取针对性的治疗。如果你和病人建立起信任，并有一支核心团队专门负责及时管理和帮助那些患者，那么情况可能大为不同。他们使用医疗的方式和住院与否的结局将发生改变。”

使协同医疗和患者监督成为优先事项能节约医疗开支。发表于《美国管理医疗杂志》（American Journal of Managed Care）的一项研究显示，如果医疗服务提供商利用人口健康管理策略来降低医疗服务的碎片化程度，那么三年期慢性病治疗的平均费用可以减少4500美元。这还能提高患者满意度和降低再住院率。促进协同医疗的健康IT系统能提高临床医护人员的工作效率，并使患者更加安全。

不止是医疗服务提供商在产生大数据，他们也不是大数据的唯一受益者。对于慢性病管理，患者本身正变得更加积极主动，他们使用可穿戴设备来监控自己的基本生命体征，通过苹果（Apple）的ResearchKit参与学术研究，把他们的基因信息贡献给精准医学计划，通过OpenNotes等项目查阅自己的电子病历。

掌握信息、积极主动的患者会对自己的健康状况采取更多的控制措施。他们不仅为自己的医疗过程提供重要数据，还更有可能继续参保，这有助于他们履行其财务责任，不管他们的医疗服务提供商是否参加了基于价值的报销机制。已经参加责任医疗组织的提供商向慢性病患者提供了数据驱动的协同治疗，因此他们的患者满意度更高。

随着联邦监管机构与这些付费改革接轨，人们越来越意识到人口健康管理是战胜慢性病大潮的利器。治疗慢性病是一个复杂且漫长的过程，大量患者数据的获取和分析变得日益重要。因此，投资大数据分析将有助于医疗服务提供商取得成功。

原文:How Healthcare Big Data Analytics Is Tackling ChronicDisease

来源:https://www.linkedin.com/pulse/how-healthcare-big-data-analytics-tackling-chronic-disease-davis