ダッシュボードと機械学習により、保険機関のケアマネジメントを改善

 

アメリカ西海岸の大手ヘルスプランの最高医療責任者は、病院に入院している人をいつでも完全に把握できるようにすることを求めました。 この保険機関がすでにインターシステムズと医療情報交換組織と協業していたため、この組織のデータ・アナリティクス担当ディレクターは「はい、できます」と自信を持って答え、このCMOは「6カ月でできますか」と尋ねました。 その答えは？ また、肯定でした。

この医療保険は、西部のいくつかの州で200万人に保険をかけています。 毎日、複数の病院からファックスやメール、電話を受け、そこから救急や入院治療を受けている会員とその場所を毎日「センサス」として集計している。 この情報を活用することが目的です。

• 医療管理およびフォローアップのための症例の検討と優先順位付け
• 最適なケアの提供の確保
• 不必要な検査、治療、入院、または不適切なケアのコストを回避する

医療機関が介入する場合は、入院後24時間以内に医療上の必要性や治療の適切性などの問題を判断する必要があります。 従来の方法では、さまざまな紙を見ながらすべてのデータを合成していたため、時間がかかり、効率的ではありませんでした。 実用的な情報が適切な人に渡ったときには、手遅れになることがよくあります。 これを一変させたのが、ベッドボードのアプリケーションです。

ベッドボードは、機械学習によるインサイトを強化したダッシュボードアプリケーションです。 これにより、臨床チームとビジネスチームは、急性期医療環境におけるヘルスプラン会員の状況をリアルタイムに把握することができます。 InterSystems HealthShareソフトウェアは、ベッドボードの成功の鍵を握るものでした。

• 複数の外部データフィードを接続し、自動的に集計します。
• 受信データに含まれる各プランメンバーを一意に識別する。
• 受信した電子カルテ情報とプランのクレームデータの統合
• 下流の分析およびレポーティングで使用するために、すべてのデータを正規化します。
• クリーンなデータをプランの機械学習アルゴリズムやTableauなどのデータ可視化ツールにフィードする
• Bed Boardのトップレベルのインタラクティブな表示をドリルダウンするたびに、サポートデータを表示します。

一般的に、リアルタイムフィードのすべてのデータを集約して正規化することは、この種のソリューションの作成において最も時間のかかるステップです。 ヘルスシェアでは、この作業を1カ月もかからずに完了させることができました。

現在では、会員が救急外来に登録したり、病院に入院したりすると、1分以内にBed Boardが更新されるようになっています。 HealthShareは、受信した電子カルテデータと既存の請求データから会員を特定し、会員レベルの情報をワークキューに配置して、臨床レビュー活動をサポートします。

すべての情報が一箇所に集まることで効率が上がり、ダッシュボードにドリルダウンして各患者の詳細を確認できるため、プランの臨床部門は24時間の目標時間内にレビューを完了できるようになりました。 クリニカル部門は、この情報をもとに、対象地域全体の利用動向を幅広く把握しています。

HealthShareに集約され、正規化され、継続的に更新されるデータストアを持つ医療プランは、ベッドボードアプリケーションに機械学習機能を追加するための基盤を手に入れました。 現在、Bed Boardはユーザーのためにデータを集めるだけでなく、それにインテリジェンスを適用し、ユーザーの作業負荷を軽減しています。

場合によっては、機械学習アルゴリズムは、臨床医を介さずに入院患者の臨床レビューを完了させることができます。 以前は、審査した入院患者のうち20％は明らかに入院が必要な患者でした。 ベッド・ボードは、このようなケースに臨床医が関与することを避け、時間を節約し、臨床審査のための管理コストを実質的に20％削減することができます。

このプランのベッドボードアプリケーションは、機械学習と縦断的なリアルタイムのケア記録を組み合わせることの価値を実証しています。 リアルタイムでデータを確認でき、何が起こっているのか質問できることは、ゲームチェンジャーと言えます。 これにより、プランは日々のワークフローを理解し、特定の施設や地域で何かが制御不能に陥ったときにそれを知ることができるようになったのです。