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      Poindexter能預測疾病發生率了,靠數據分析就能降低美國的醫療支出?

      本文作者: 張利 2016-12-12 11:02
      導語:預測疾病發生率能極大地減少保險的不確定性,劃分保險商與參保人的權利和義務,各自承擔相應的責任,從而減少保險體系花銷~

      據雷鋒網了解,2005年以來,美國雇工的醫療保險消費上升了135%,雇員的醫療保險消費同步上升62%,如今,如何少花錢、多辦事就成為了醫療行業的頭等大事。美國的保險經紀人、自費保險的老板、健康管理機構以及醫務人員都忙著減少健康花銷。但是,如何做到呢?

      美國的醫療數據分析公司APH給出了這樣的解決方案。

      據雷鋒網消息,12月8日,APH公司宣布,公司的人口健康管理平臺上增加了預測建模功能。有了這種功能以后,保險提供商不僅可以通過APH的旗艦產品——Poindexter確定冠狀動脈、神經或骨科疾病和慢性腎臟疾病的發生率,還可以利用Poindexter預測患者的住院時間和普通患者呼叫急救的概率。

      我們都知道,雖然保險公司可以通過歷年的統計資料對某一地域、某一時期人群的發病率、患病率、住院率以及門診住院醫療費等事項做出大致預測,但由人的健康受到諸多因素的影響,其中許多因素是不確定的,難以準確預測。另外,醫療條件的改善和醫療技術的發展,醫療費用開支中不能排除人為的因素。所有這些使得醫療費用總額的合理與否難以區分,因此,保險人的賠付也具有不易預測性,也難以確定醫療保險的保費。而Poindexter的預測建模功能能減少這種不確定性。

      通過數據分析以預見未來

      APH公司成立于2004年,致力于不斷提升數據分析技術以及持續地優化醫療實踐流程,期望達到管理健康風險、優化醫療收入和支出的目的。其產品主要由三部分組成,而Poindexter屬于其第一部分——高級數據分析。

      Poindexter是一種為管理人口健康定制的數據分析風險控制工具。該工具提供動態的、可靠的人口觀察。你可以了解到宏觀趨勢以及了解最新的變化。Poindexter通過觀測個人以及群體的變化趨勢,以實用格式搜集硬數據同時也會考慮到醫療保健變化的影響,提前6~12個月預測具體形勢、發展趨勢、保健差距、住院率以及再入院率。APH所產生的關鍵信息可以促進進一步定制行動計劃。該工具還會檢測索賠,藥學以及臨床來源的數據,對比人口學、地理以及雇主行業來調整這些搜集到的數據。

      Poindexter能預測疾病發生率了,靠數據分析就能降低美國的醫療支出?

      幫助保險公司識別疾病風險期的人

      該公司表示,保險第三方管理公司和保險經紀人可以通過Poindexter的新功能,在他們的受保人群中識別出處于疾病風險期的人。有自家管理健康險的老板也可以直接受益。保險經紀人,公司老板,保險提供者,健康計劃和其他人可以使用APH的數據服務來推動衛生福利項目。

      Poindexter為每個人打了風險評分 ,以此識別出那些健康狀況風險升高的人群。有了這些信息,病例管理者可以通過及時干預來幫助病人避免災難性事件,從而改善護理結果,降低醫療成本。

      APH首席執行官Neil Godbey說“隨著數據科學和預測分析技術的發展日新月異,我們對Poindexter進行了創新,自家管理健康險的老板可以通過數據挖掘找出可以改善的數據,并幫助他們的員工過上更健康的生活?!痹贏PH公司的官網上,舉了這樣一個例子,將Poindexter應用于美國急診室,有可能使其省下35.2萬美元。

      Poindexter能預測疾病發生率了,靠數據分析就能降低美國的醫療支出?

      我們都知道,醫療風險需要以綜合的方式應對。在治療中,醫療風險的識別是重要的前提,分擔是關鍵所在。只有在識別風險的基礎上,才能客觀公平地劃分各個相關主體的權利和義務,使之承擔相應的責任。就這個意義上說,APH公司新增的預測分析功能很酷。

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