¿Qué fabricantes nacionales están desarrollando plataformas de big data para seguros médicos?
(1) Atención a los residentes. El sistema de servicios de orientación sanitaria para residentes proporciona medicina de precisión y orientación sanitaria personalizada, lo que permite a los residentes mantener la continuidad en hospitales, comunidades y servicios en línea. Por ejemplo, proporciona intervención, gestión, advertencias sanitarias y educación sanitaria (suscripción y promoción de planes de salud) para enfermedades crónicas como enfermedades cardiovasculares, cáncer, hipertensión, diabetes, etc., al mismo tiempo que reduce el tiempo de hospitalización; de pacientes, reduce el número de salas de urgencias y aumenta la proporción de atención domiciliaria y el volumen de citas de médicos.
(2) Al servicio de los médicos. Apoyo a las decisiones clínicas, como análisis de medicación, reacciones adversas a medicamentos, complicaciones de enfermedades, análisis de correlación de efectos de tratamientos, análisis de aplicaciones de antibióticos, etc. o desarrollo de planes de tratamiento personalizados.
(3) Al servicio de la investigación científica. Incluyendo diagnóstico y predicción de enfermedades, herramientas estadísticas y algoritmos para mejorar el diseño de ensayos clínicos, el análisis y el procesamiento de datos de ensayos clínicos, como la identificación de genes de susceptibilidad a enfermedades y grupos de expresión extrema de enfermedades importantes;
Internet es una red mágica, y el big data médico y la personalización de software también son un modelo. Aquí hay una cita. El número inicial de esta habilidad es uno puro, con tres ceros secundarios en el medio y un cuatro-dos-cinco-cero al final. Puedes encontrarlos combinándolos en orden. Lo que quiero decir es que, a menos que quieras hacerlo o entiendas este aspecto, si simplemente te unes a la diversión, entonces no vengas.
(4) Organización de gestión de servicios. Estandarizar la evaluación de medicamentos y el análisis del desempeño de la gestión; evaluar intervenciones y medidas preventivas para epidemias y enfermedades agudas, monitoreo, pago (o fijación de precios), optimización de la ruta clínica, etc.
(5) Servicios de salud pública. Incluyendo monitoreo y alerta temprana de factores de amenaza para la salud, plataformas de red, servicios comunitarios, etc.
Además de las empresas de Internet que comenzaron a utilizar big data antes, la industria médica puede ser una de las primeras industrias tradicionales en popularizar el análisis de big data. La industria de la salud lleva mucho tiempo enfrentando el desafío de los datos masivos y no estructurados. En los últimos años, muchos países han estado promoviendo activamente el desarrollo de la informatización médica, lo que ha permitido a muchas instituciones médicas tener fondos para realizar análisis de big data. Por lo tanto, la industria médica entrará primero en la era del big data junto con la banca, las telecomunicaciones, los seguros y otras industrias. La siguiente es una lista de 15 aplicaciones en las cinco áreas principales de la industria de servicios médicos (negocios clínicos, pagos/precios, investigación y desarrollo, nuevos modelos de negocios y salud pública). En estos escenarios, el análisis y la aplicación de big data desempeñarán un papel muy importante en la mejora de la eficiencia y eficacia médica.
Operaciones clínicas
En términos de operaciones clínicas, existen cinco escenarios principales para las aplicaciones de big data. McKinsey estima que si estas aplicaciones se adoptaran por completo, el gasto nacional en atención médica solo en los Estados Unidos se reduciría en $654,38 + $06,5 mil millones por año.
1. Estudios comparativos de efectividad
Al analizar exhaustivamente los datos de las características del paciente y los datos de eficacia, y luego comparar la efectividad de varias intervenciones, se puede encontrar el mejor plan de tratamiento para un paciente específico.
La investigación basada en la eficacia incluye estudios de efectividad comparativa. Las investigaciones muestran que para el mismo paciente, diferentes proveedores de servicios médicos tienen diferentes métodos y efectos de atención médica, y también existen grandes diferencias en los costos. El análisis preciso de grandes conjuntos de datos, incluidos datos vitales del paciente, datos de costos y datos de eficacia, puede ayudar a los médicos a determinar los tratamientos más eficaces y rentables en la clínica. La implementación de CER en el sistema de salud reducirá potencialmente el tratamiento excesivo (por ejemplo, evitar tratamientos cuyos efectos secundarios superen significativamente la eficacia) y el tratamiento insuficiente. A largo plazo, tanto el tratamiento excesivo como el insuficiente pueden tener un impacto negativo en la salud del paciente y generar mayores costos médicos.
Muchas instituciones médicas de todo el mundo (como NICE en el Reino Unido, IQWIG en Alemania, el Servicio de Inspección de Medicamentos de Canadá, etc.) han lanzado proyectos CER y han logrado un éxito inicial. La Ley de Recuperación y Reinversión aprobada en Estados Unidos en 2009 fue el primer paso en esta dirección. En virtud de esta ley, se estableció el Consejo Coordinador Federal de Investigación de Efectividad Comparada para coordinar la investigación de efectividad comparativa en todo el gobierno federal y asignó $400 millones en inversiones. Para tener éxito en esta inversión, todavía hay una serie de cuestiones subyacentes que deben resolverse, como la coherencia entre los datos clínicos y de seguros. Actualmente, en ausencia de estándares e interoperabilidad de HCE (registro médico electrónico), la implementación apresurada de HCE a gran escala puede dificultar la integración de diferentes conjuntos de datos. Otro ejemplo es la privacidad del paciente.
No es fácil proporcionar suficientes datos detallados para garantizar la validez de los resultados del análisis y al mismo tiempo proteger la privacidad del paciente. También hay algunas cuestiones institucionales. Por ejemplo, la ley estadounidense actual prohíbe a las agencias de seguros médicos y a los Centros de Servicios de Medicaid (pagadores de servicios médicos) utilizar relaciones costo/beneficio para tomar decisiones de reembolso, por lo que incluso si se encuentra un método mejor a través del análisis de big data, será difícil implementarlo.
2. Sistema de apoyo a las decisiones clínicas
El sistema de apoyo a las decisiones clínicas puede mejorar la eficiencia del trabajo y la calidad del diagnóstico y el tratamiento. Actualmente, los sistemas de apoyo a las decisiones clínicas analizan los elementos ingresados por los médicos y los comparan con las pautas médicas para alertar a los médicos y evitar posibles errores, como reacciones adversas a los medicamentos. Al implementar estos sistemas, los proveedores de atención médica pueden reducir las tasas de negligencia y la cantidad de reclamos, particularmente aquellos causados por errores clínicos. En un estudio realizado en una unidad metropolitana de cuidados intensivos pediátricos en los Estados Unidos, un sistema de apoyo a las decisiones clínicas redujo las reacciones adversas a los medicamentos en un 40% en dos meses.
La tecnología de análisis de big data hará que los sistemas de apoyo a las decisiones clínicas sean más inteligentes, gracias a la creciente capacidad de analizar datos no estructurados. Por ejemplo, podemos utilizar tecnología de reconocimiento y análisis de imágenes para identificar datos de imágenes médicas (rayos X, tomografía computarizada, resonancia magnética), o extraer datos de literatura médica para construir una base de datos de expertos médicos (como lo hace IBM Watson) para proporcionar a los médicos diagnósticos y sugerencias de tratamiento. Además, el sistema de apoyo a las decisiones clínicas también puede hacer que la mayor parte del flujo de trabajo del proceso médico fluya hacia las enfermeras y los médicos asistentes, liberando a los médicos del simple trabajo de consulta que lleva demasiado tiempo, mejorando así la eficiencia del tratamiento.
3. Transparencia de los datos médicos
Mejorar la transparencia de los datos de los procesos médicos puede hacer que el desempeño de los médicos y las instituciones médicas sea más transparente y promover indirectamente la mejora de la calidad de la atención médica. servicios.
Basado en conjuntos de datos operativos y de rendimiento establecidos por los proveedores de atención médica, se pueden analizar los datos y crear diagramas de flujo visuales y paneles de control para promover la transparencia de la información. El objetivo del mapeo de flujo es identificar y analizar fuentes de variación clínica y desechos médicos y luego optimizar el diagrama de flujo. Sólo la publicación de datos de costos, calidad y desempeño, incluso sin las correspondientes recompensas materiales, puede a menudo promover mejoras en el desempeño y permitir que las instituciones de servicios médicos brinden mejores servicios y se vuelvan más competitivas.
El análisis de datos puede agilizar los procesos comerciales, reducir costos a través de una producción eficiente y encontrar empleados más eficientes que satisfagan las necesidades, mejorando así la calidad de la atención, brindando una mejor experiencia a los pacientes y también brindando beneficios al servicio médico. instituciones. Potencial adicional de crecimiento del rendimiento. Los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid están probando el panel como parte de un esfuerzo por construir un gobierno activo, transparente, abierto y colaborativo. Con el mismo espíritu, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades.
La publicación de datos sobre la calidad y el rendimiento de la atención sanitaria también puede ayudar a los pacientes a tomar decisiones sanitarias más informadas, lo que también ayudará a los proveedores de atención sanitaria a mejorar el rendimiento general y ser más competitivos.
4. Monitoreo remoto de pacientes
Recopile datos del sistema de monitoreo remoto de pacientes con enfermedades crónicas y envíe los resultados del análisis al dispositivo de monitoreo (para verificar si el paciente cumple con las recomendaciones del médico). instrucciones) para determinar medicamentos futuros y opciones de tratamiento.
En 2010, había 1,5 millones de pacientes con enfermedades crónicas en Estados Unidos, como diabetes, insuficiencia cardíaca congestiva, hipertensión, etc., y sus gastos médicos representaban el 80% de los gastos médicos en el país. sistema médico y de salud. Los sistemas de monitorización remota de pacientes son muy útiles en el tratamiento de pacientes con enfermedades crónicas. Los sistemas de monitorización remota de pacientes incluyen dispositivos de monitorización cardíaca domésticos, medidores de glucosa en sangre e incluso tabletas con chip. Después de que el paciente ingiere la pastilla con chip, los datos se transmiten a la base de datos de registros médicos electrónicos en tiempo real. Por ejemplo, la monitorización remota puede recordar a los médicos que deben tomar medidas de tratamiento oportunas para los pacientes con insuficiencia cardíaca congestiva para prevenir emergencias, porque uno de los signos de insuficiencia cardíaca congestiva es el aumento de peso debido a la retención de líquidos, que se puede prevenir mediante la monitorización remota. Otro beneficio es que al analizar los datos generados por el sistema de monitoreo remoto, se puede reducir el tiempo de hospitalización de los pacientes, reducir el número de visitas de emergencia y aumentar la proporción de atención domiciliaria y el número de citas médicas ambulatorias.
5. Análisis avanzado de expedientes de pacientes
Aplicar análisis avanzado a los expedientes de pacientes puede determinar quién es susceptible a una determinada enfermedad. Por ejemplo, la aplicación de análisis avanzados puede ayudar a identificar pacientes con alto riesgo de diabetes para que puedan recibir programas de atención preventiva lo más rápido posible. Estos métodos también pueden ayudar a los pacientes a encontrar las mejores opciones de tratamiento entre las opciones de manejo de enfermedades disponibles.
Pago/Precios
Para los pagadores de atención médica, el análisis de big data puede fijar mejores precios para los servicios de atención médica.
En Estados Unidos, por ejemplo, esto tendría el potencial de crear 50 mil millones de dólares en valor anual, la mitad del cual provendría de reducciones en el gasto nacional en atención médica.
1. Sistemas automatizados
Los sistemas automatizados (como la tecnología de aprendizaje automático) detectan el fraude. Los conocedores de la industria estiman que entre el 2% y el 4% de los reclamos médicos son fraudulentos o irrazonables cada año, por lo que detectar el fraude en los reclamos es de gran importancia económica. A través de una base de datos de reclamos integral y consistente y los algoritmos correspondientes, se puede probar la precisión de los reclamos y detectar el fraude. Esta detección de fraude puede ser retrospectiva o en tiempo real. En la detección en tiempo real, los sistemas automatizados pueden identificar el fraude antes de que se produzca un pago, evitando pérdidas importantes.
2. Plan de precios basado en la economía de la salud y la investigación de eficacia.
En términos de fijación de precios de los medicamentos, las empresas farmacéuticas pueden participar compartiendo los riesgos del tratamiento, como formulando estrategias de fijación de precios basadas en los efectos del tratamiento. Esto tiene claros beneficios para los pagadores de atención médica y ayuda a controlar los costos de la atención médica. Para los pacientes, los beneficios son más inmediatos. Tienen acceso a medicamentos innovadores a precios razonables que han sido estudiados en función de su eficacia. Para las empresas farmacéuticas, también serían beneficiosas mejores estrategias de precios. Pueden obtener mayores posibilidades de acceso al mercado y también pueden obtener mayores ingresos mediante esquemas de precios innovadores y el lanzamiento de tratamientos más específicos.
En Europa, existen algunos proyectos piloto para la fijación de precios de medicamentos basados en la eficacia y la economía de la salud.
Algunos pagadores de atención médica están utilizando análisis de datos para medir los servicios y los precios de los proveedores de atención médica en función de los niveles de servicio. Los pagadores de atención médica pueden pagar en función de los resultados y pueden negociar con los proveedores de atención médica para ver si sus servicios cumplen con ciertos puntos de referencia.
Investigación y desarrollo
Las empresas de productos médicos pueden utilizar big data para mejorar la eficiencia de la I+D. Tomando a Estados Unidos como ejemplo, esto creará un valor de más de 654.380 millones de dólares al año.
1. Modelado predictivo
En la etapa de investigación y desarrollo de nuevos fármacos, las empresas farmacéuticas pueden determinar la relación entrada-salida más eficiente a través del modelado y análisis de datos, para equipar a los mejores. combinación de recursos. El modelo se basa en conjuntos de datos de ensayos preclínicos de fármacos y conjuntos de datos clínicos iniciales y puede predecir los resultados clínicos lo más rápido posible. Los factores evaluados incluyen la seguridad del producto, la eficacia, los posibles efectos secundarios y los resultados generales de las pruebas. El modelado predictivo puede reducir los costos de I+D para las empresas de productos farmacéuticos. La investigación sobre medicamentos subóptimos puede suspenderse o los costosos ensayos clínicos de medicamentos subóptimos pueden detenerse después de predecir los resultados clínicos de un fármaco mediante modelos y análisis de datos.
Además de los costes de I+D, las empresas farmacéuticas también pueden obtener beneficios más rápido. A través del modelado y análisis de datos, las compañías farmacéuticas pueden llevar medicamentos al mercado más rápido, producir medicamentos más específicos y tener mayores retornos potenciales en el mercado y tasas de éxito del tratamiento. Resulta que el tiempo medio desde la investigación y el desarrollo hasta el lanzamiento de un nuevo fármaco es de unos 13 años. El uso de modelos predictivos puede ayudar a las empresas farmacéuticas a adelantar el lanzamiento de nuevos fármacos entre 3 y 5 años.
2. Herramientas y algoritmos estadísticos para mejorar el diseño de ensayos clínicos.
El uso de herramientas y algoritmos estadísticos puede mejorar el diseño de ensayos clínicos y facilitar el reclutamiento de pacientes en ensayos clínicos. Al extraer datos de los pacientes, podemos evaluar si los pacientes reclutados cumplen con las condiciones del ensayo, acelerando así el proceso del ensayo clínico, proponiendo sugerencias de diseño de ensayos clínicos más eficaces e identificando la base de ensayos clínicos más adecuada. Por ejemplo, aquellos sitios de ensayo con una gran cantidad de pacientes potencialmente elegibles para ensayos clínicos pueden ser más deseables, o pueden encontrar un equilibrio entre el tamaño y las características de la población de pacientes del ensayo.
3. Análisis de datos de ensayos clínicos
El análisis de datos de ensayos clínicos y registros de pacientes puede determinar más indicaciones y descubrir los efectos secundarios de los medicamentos. Después de analizar los datos de los ensayos clínicos y los registros de los pacientes, los medicamentos pueden reposicionarse o comercializarse para otras indicaciones. La recopilación de informes de RAM en tiempo real o casi real puede facilitar la farmacovigilancia (la farmacovigilancia es el sistema de seguridad de los medicamentos comercializados que monitorea, evalúa y previene las RAM). O, en algunos casos, los ensayos clínicos han insinuado algo pero no hay suficientes datos estadísticos para demostrarlo. Los análisis basados en big data de ensayos clínicos ahora pueden proporcionar evidencia.
Estos proyectos de análisis son muy importantes. Se puede observar que en los últimos años, el número de medicamentos retirados del mercado ha alcanzado niveles récord, lo que puede suponer un golpe devastador para las empresas farmacéuticas. La retirada del analgésico Vioxx del mercado en 2004 le costó a Merck 7 mil millones de dólares y provocó una pérdida del 33% en valor para los accionistas en sólo unos días.
4. Tratamiento personalizado
Otra innovación prometedora del big data en I+D es el desarrollo de tratamientos personalizados mediante el análisis de grandes conjuntos de datos (como los datos genómicos). Esta solicitud examina la relación entre la variación genética, la susceptibilidad a enfermedades específicas y la respuesta a medicamentos específicos, y luego considera los factores de variación genética individual en el desarrollo y administración de medicamentos.
La medicina personalizada puede mejorar la eficacia de la atención médica, por ejemplo proporcionando detección y diagnóstico tempranos antes de que los pacientes desarrollen síntomas de la enfermedad. En muchos casos, los pacientes reciben el mismo régimen de tratamiento pero responden de manera diferente, en parte debido a variaciones genéticas. Adoptar diferentes diagnósticos y planes de tratamiento para diferentes pacientes o ajustar la dosis del medicamento según la condición real del paciente puede reducir los efectos secundarios.
La medicina personalizada aún está en pañales. McKinsey estima que, en algunos casos, los costos de atención médica se pueden reducir entre un 30% y un 70% reduciendo la cantidad de medicamentos recetados. Por ejemplo, la detección y el tratamiento tempranos pueden reducir significativamente la carga del cáncer de pulmón en el sistema de salud, ya que la cirugía temprana cuesta la mitad que el tratamiento tardío.
5. Análisis de patrones de enfermedades
Al analizar los patrones y tendencias de las enfermedades, puede ayudar a las empresas de productos médicos a tomar decisiones estratégicas de inversión en I+D y ayudarles a optimizar las prioridades de I+D y asignar recursos. ? Nuevos modelos de negocio
El análisis de big data puede aportar nuevos modelos de negocio a la industria de servicios médicos.
Agregación de registros clínicos de pacientes y conjuntos de datos de seguros médicos.
Agregar registros clínicos de pacientes y conjuntos de datos de seguros médicos y realizar análisis avanzados mejorará las capacidades de toma de decisiones de los pagadores médicos, los proveedores de servicios médicos y las compañías farmacéuticas. Por ejemplo, las empresas farmacéuticas no sólo pueden producir medicamentos con mayor eficacia, sino también garantizar que sean comercializables. El mercado de registros clínicos y conjuntos de datos de Medicare recién está comenzando a desarrollarse, y el ritmo de expansión dependerá de qué tan rápido la industria de la salud complete el desarrollo de registros médicos electrónicos y medicina basada en evidencia.
Salud pública
El uso de big data puede mejorar la vigilancia de la salud pública. Los departamentos de salud pública pueden integrar procedimientos de respuesta y vigilancia de enfermedades a través de una base de datos de registros médicos electrónicos de pacientes a nivel nacional para detectar rápidamente enfermedades infecciosas, realizar una vigilancia epidémica integral y responder rápidamente. Esto traerá muchos beneficios, incluidas reducciones en las reclamaciones médicas, menores tasas de infecciones por enfermedades infecciosas y la posibilidad de que las autoridades sanitarias detecten nuevas enfermedades y brotes más rápidamente. Al brindar asesoramiento de salud pública preciso y oportuno, se aumentará considerablemente la concienciación sobre los riesgos para la salud pública y se reducirá el riesgo de enfermedades infecciosas. Todo esto ayudará a las personas a crear una vida mejor.