Gesundheit

Die Gesundheit der Bevölkerung analytics helfen, Banner-Gesundheit für eine bessere Vorhersage von high-cost-Patienten

Banner Health, ein Gesundheits-system mit Sitz in Phoenix, Arizona, wollte Sie konzentrieren Ihre Ressourcen auf die Patienten wer würde am meisten profitieren von frühen Interventionen, die würde zu einer Reduzierung der künftigen Nutzung und die Ergebnisse verbessern.

DAS PROBLEM

Der schwierige Teil, natürlich, war die Vorhersage, welche Patienten waren die meisten wahrscheinlich brauchen solche Eingriffe, und die Kosteneinsparungen die Maßnahmen wurden wahrscheinlich zu generieren.

Traditionell, Banner-Gesundheit verlassen rückwirkende Ansprüche Daten zu informieren, diese Analyse. Konventionelle Weisheit hat entschieden, dass die gleichen 5 Prozent der Bevölkerung, die die Auslastung und die Kosten in einem Jahr die gleichen wären 5 Prozent, würde das tun, also das folgende Jahr. Jüngste Fortschritte in der Raffinesse von Gesundheitswesen-Daten analytics, einige Experten sagte, haben gezeigt, der Fehler der diese Weisheit.

„Wir erkannten, dass es war Platz für eine finanzielle Verbesserung“, sagte Barrie Bradly, senior director, data science, analytics und reporting, bei Banner Health. “Trotz der bisherigen Bemühungen konnten wir nicht scheinen, einen Unterschied zu machen – im Grunde konnte nicht biegen Sie die Nadel. Aus der medizinischen Literatur und aus unseren eigenen Beobachtungen konnten wir sehen, dass ein relativ kleiner Teil unserer Mitgliedschaft entfiel ein hoher Teil der Kosten.“

Das Gesundheitssystem war nicht in der Lage zu entwickeln, die Einblicke in, wie es vielleicht besser erkennen, wo Sie konzentrieren sich die Anstrengungen für die Verbesserung. Ohne die Einsichten, die Leistung könnte sein gesehen zu werden, angetrieben durch die chance. Aber das Gesundheitssystem ist in einem Risiko-basierten Unternehmen, für die es riskiert seine Zukunft (zumindest das potential für zukünftige Ergebnisse) auf riskante Dinge (Gesundheit).

„Sicherlich ein Risiko-basierte business und chance gestützte Erkenntnisse gehören nicht zusammen“, Bradly sagte. “Wir brauchten, um entweder herauszufinden, wie man zu entwickeln, Erkenntnisse oder Holen Sie aus der Gefahr-Seite des Geschäfts. Wir brauchten, um zu identifizieren, wo die Gefahr. Historisch gesehen glaubten wir, dass die Konzentration von Kosten – Risiko – vom Vorjahr wiederholte sich im darauffolgenden Jahr.“

Diesem glauben wurde gehandelt, durch die Konzentration der Bemühungen auf diejenigen Patienten, die Bohrung, die die meisten Kosten im Vorjahr. Speziell, Banner-Gesundheit entwickelt, einem der ersten Stufe des Algorithmus, Entscheidungsbaum, zu identifizieren, die die höchste 5-Prozent-Risiko in der Bevölkerung. In der Praxis, Pflege-Manager würden dann konzentrieren Sie sich auf die Mitglieder, die 5-Prozent-Liste.

“Wir haben uns darauf konzentriert die Anstrengungen auf die Kommunikation; Bildung; füllen Lücken in der Pflege; scheduling-Vorführungen, Labors und anderen Diagnose-tests; und mehr,“ Bradly sagte. “Unser team, das advanced analytics-team von data scientists, beteiligt wurde der Aufwand in dieser Phase. Wir haben nicht auf der Oberfläche akzeptieren, dass im vergangenen Jahr die top-5 Prozent würde notwendigerweise werden in diesem Jahr 5 Prozent. Wir führten eine Retrospektive Studie und festgestellt, dass die Suche nach Jahr-über-Jahr im Rahmen unserer gemeinsamen Mitgliedschaft, nur 1 Prozent die 5-Prozent top-blieben die Kosten in die top-5-Prozent-Klammer des folgenden Jahres.“

So, nur ein Fünftel alle jene, die das Banner der Gesundheit gedacht hatte, wäre mit hohen Kosten letztendlich hohen Kosten. Wenn die Praxis für die Gesundheit der Bevölkerung-Verwaltung umfasst handeln heutzutage zuvorzukommen weniger gesunde Ergebnisse später dann Banner Gesundheit sollte sich zunächst auf diejenigen, die in Richtung der Spitze werden die hohen Kosten, nicht die, die seit langem die hohen Kosten.

„Einmal entwickelt und getestet, unsere Analysten verwaltet die Plattform und an das care management-team reguläre Mitgliedschaft Listen, von denen die Mitglieder sich zu konzentrieren auf, aus welchen Gründen und mit welchen empfohlenen Maßnahmen.“

Barrie Bradly, Banner-Gesundheit

„Das ist offensichtlich eine andere Herangehensweise als traditionell praktiziert,“ Bradly sagte. „Wir mussten die Entwicklung eines Algorithmus, der könnte stratify unsere Mitgliedschaft basiert auf prognostizierten zukünftigen Risikos unabhängig von historischen Kosten, obwohl natürlich die Kosten könnten dazu beitragen, die Vorhersage, nur nicht die Treiber von der Vorhersage ab.“

Das team, obwohl wissend, haben nicht die tools oder erweiterte Fertigkeiten für die Erstellung eines Algorithmus. Darüber hinaus das team die vision war die Entwicklung einer self-service-Modell suggeriert eine software-Plattform, die verwendet werden könnten, die von unterschiedlichen Personen für unterschiedliche Bedürfnisse, die alle im Bezug auf die Gesundheit der Bevölkerung management.

VORSCHLAG

Um dies zu erreichen, Banner-Gesundheit wandte sich an BaseHealth, der darauf spezialisiert ist, die Gesundheit der Bevölkerung management. Banner Gesundheit begann mit der BaseHealth Analytics-Plattform Interventionelle Analytics-Lösung.

MARKTPLATZ

Es gibt eine Vielzahl von Anbietern, die für die Gesundheit der Bevölkerung Analyse auf dem Markt heute. Einige dieser Anbieter sind Conifer Health Solutions, Lightbeam Health Solutions, Lumeris, Orion Gesundheit, Relias, Sisense und ZeOmega.

DIE HERAUSFORDERUNG

Banner Gesundheit verbrachten mehrere Monate mit der BaseHealth Produkt-Entwicklungs-team anpassen und überprüfen Ihren Ansatz. Entlang des Weges, des Gesundheitssystems regelmäßig überprüft, die zugrunde liegenden Wissenschaft durch den Vergleich, was wäre die BaseHealth Modell vorhergesagt haben gegenüber dem, was tatsächlich passiert ist.

Banner Gesundheit zur Verfügung gestellt BaseHealth zwei Jahre “ deidentified Daten auf rund 100.000 Patienten. BaseHealth produziert eine geschichtete Auflistung der zu erwartenden Kosten für die gesamte Mitgliedschaft auf der Grundlage dieser zwei Jahre von Daten die Vorhersage der tatsächlichen Kosten, in der Dritten die meisten aktuellen Jahr. Einmal abgeschlossen, Banner-Gesundheit zur Verfügung gestellt BaseHealth die tatsächliche Dritten Jahr Daten und Ergebnisse und verglichen dann, wie genau die BaseHealth Modell vorhergesagten künftigen Ergebnissen.

Die Genauigkeit der Ergebnisse waren „sehr hoher (gute) c-Statistik, eine“ gemeinsame statistische Maß für solche Informationen, Bradly erklärt.

„Nach der medizinischen Literatur, traditionelle Modelle, wie jene von allen anderen in der Branche, die wir kennen, variierte zwischen einer c-Statistik von 0,65 und 0.85, mit einer Konzentration rund um 0.78 oder so,“ fügte er hinzu. „Übrigens, diese schien für Studien mit sehr kontrollierten Bedingungen – wie z.B. der regelmäßige, saubere Daten, als man es sonst so vielleicht diese Ergebnisse sind vorgespannt, um eine höhere Genauigkeit, als würde man tatsächlich begegnen.“

Die BaseHealth verblindeten Studie konsequent produziert eine c-Statistik von etwa 0,9, was eine viel bessere, genauere, Vorhersage als andere traditionelle Ansätze, erklärte er.

„Einmal entwickelt und getestet, unsere Analysten verwaltet die Plattform und an das care management-team reguläre Mitgliedschaft Listen, von denen die Mitglieder sich zu konzentrieren auf, aus welchen Gründen und mit was empfohlen Aktion“, sagte er. „Nach der Verwendung dieser Lösung für mehrere Monate, andere Gelegenheiten wurde deutlich, wie mit der leistungsfähigen klinischen Erkrankung Vorhersage-algorithmen und eine Besondere Risiko-Abgleich-engine, die BaseHealth entwickelt hatte, zu beurteilen, RAF Aspekt auf ein pro-Mitglied-basis für unsere Medicare Advantage plan Verträge.“

ERGEBNISSE

Banner Gesundheit identifiziert hat zig Millionen von Dollar an potenziellen Einsparungen im Bereich der Kosten-Vermeidung durch intervention – diejenigen, die zig Millionen Dollar entsprechen, die Gesundheit system, die Kapazität von Umgang mit einem Pflege-management-Auslastung von etwa 2.500 Mitglieder im Laufe des Jahres, so stellt nur die Spitze geschichtet 2.500 100.000-Medicare-Advantage-Mitglieder.

„Integrieren wir erfolgreich die Plattform mit unserem FTP-Daten-feed mit secure cloud-basierte Banner-Zugang zu einem ganz self-Service-Modell“ Bradly erklärt. “Integrieren wir erfolgreich mit einem anderen Drittanbieter, Holon, für eine verbesserte, high-synergy-Lösung. Wir identifizierten zwei ganz neue Möglichkeiten, ursprünglich nicht vorgesehenen Vertretung der inkrementellen Umsatz/Kosten-Vermeidung Zeilen über unseren Start ROI-Erwartungen“.

Erfolg Metriken umfassen die vorgenannten 1% auf 5%; die oben genannten geblendet Start-Studie; und die RAF Erkenntnisse, die identifiziert weitere Einsparpotenziale/inkrementelle oder beschleunigten Umsatz von zehn Millionen Dollar.

BERATUNG FÜR ANDERE

„Betrachten Sie die Umsetzung-Funktionen zusammen mit den Funktionen der Lösung,“ Bradly geraten. “Wir haben festgestellt, dass wir nicht schon ausreichend positioniert unser team optimal nutzen die Plattform, wenn wir geliefert. Zu diesem Zweck würden wir empfehlen, darunter ein team für die Umsetzung zusammen mit dem Produkt-Entwicklungs-team.“

Als ein Beispiel, hatte Banner Gesundheit getan haben, könnte es zur Verfügung gestellt haben, das care management-team die core-Ausgabe von der Plattform viel früher auf, während das team entwickelt andere Fähigkeiten, die das care management-team wäre nicht in der Lage, für einige Zeit jedenfalls.

Twitter: @SiwickiHealthIT
E-Mail der Autorin: [email protected]