人口健康分析是一种使用医疗数据的方法，以便医疗保健专业人员能够更好地管理医疗设施。数据分析有助于设计一种策略，以便对病人的护理和病情做出明智的决定。
数据是一个有用的工具，可以确定病人需要多少次就诊，以完全恢复。跟踪医院就诊情况有助于处理紧急情况和避免过度拥挤。
人口健康分析如何提高年访视率
分析提高案例提供，获得收入，并满足MIPS(基于业绩的激励支付系统)的要求。
人口健康分析改善了高质量的护理、治疗过程和整体健康。它也有助于改善病人的年度访视。这种方法是根据疾病的严重程度或诊断程序对患者进行分层。
将患者分组有助于确定哪些患者需要定期诊断，哪些患者可以不用检查更长的时间。
医疗保健分析与患者的年度评估相结合，确定了风险方面和当前状况。医生在每年的访问中根据健康分析给出预防或治疗计划。
人口的医疗数据不仅使病人，而且也使医生能够控制他们的健康制度。在流行或大流行情况下，人口健康分析有助于改善年度访视情况。
例如，根据Covid-19大流行期间的一项研究，为了遏制病毒向卫生保健工作人员或住院病人传播，提供者正在推迟预防性和选择性的访问，例如每年面对面的检查。
关于病人的电子医疗保健数据，如生命体征、过敏或处方，可以作为每年就诊的补充。实时监控和医疗工作者干预的能力远程医疗或远程健康应用这给病人提供了一个机会，可以将他们的就诊次数减少到一年一次。
人口健康分析的驱动因素
人口健康分析主要由两个基本组成部分驱动——大数据和医疗保健管理。
大数据
根据麦肯锡公司的一项研究，yabo.com下载医疗保健领域的大数据工业每年可以为美国节省3000亿到4500亿美元。大数据的增长是由对EHR(电子医疗记录)、劳动力管理和实践管理的投资驱动的。例如，美国软件公司甲骨文正在洽谈以大约300亿美元收购电子病历巨头yabo.com下载Cerner。
大数据可以预防和预测传染病在人群中的爆发，从而保持人群的健康。在Covid-19大流行期间，大数据被证明在追踪受感染风险人群的旅行历史和分析进出受影响地区的人员方面是有用的。研究人员仔细检查有关感染症状和病毒发展的数据，以寻求合理的医疗保健解决方案。
人口健康分析的大数据来源如下
1.电子健康档案
电子健康记录包括人口统计数据、实验室结果、生命体征、过敏、药物、诊断和问题列表。在医疗过程中，患者接触到多个医疗专家和护士。这些数据被处理并与医生和护士交换，以确定有效的结果。
患者的数据提供了对医疗状况的洞察，以便制定准确的药物和治疗计划，分析风险和担忧，并改善结果。EHR的数据对于根据慢性、急性和危重情况对患者进行分层是有用的。因此，电子病历数据在人口健康分析中具有重要意义。
2.可穿戴设备
根据一项研究，美国大约有6700万人每天使用可穿戴设备来跟踪自己的健康状况。这些设备可以监测生命体征，如血压、睡眠周期、氧气、心率等。医疗专业人员使用这些设备的数据来预测现在和未来的健康状况。
医务人员利用这些数据来监测弱势患者或出院后有感染风险的患者。麦肯锡公司的一份报告显示，yabo.com下载20%的医疗费用是由于睡眠不足、缺乏锻炼和上瘾造成的。降低这些成本和改善人口健康的方法是通过可穿戴设备向医疗保健提供商提供数据。
3.公共卫生记录
登记免疫、出生和综合征监测数据，以便在需要时与卫生保健提供者共享。公共记录可以检测出慢性或高危患者，因此可以在需要时提供帮助。
例如，癌症登记处设计用于存储、数据收集和管理被诊断为癌症的人。登记在癌症监测中起着至关重要的作用，因为它指出了为减少癌症日益加重的负担所需要作出的努力。
医疗保健组织可以扩大与公共卫生官员的合作和沟通，以加强公共保健。公共卫生官员利用公共记录提供的数据管理、监测和预防传染病。例如，纽约市卫生官员开发了一个利用电子病历向医务人员发送医疗警报的项目。
医疗管理
医疗保健是基于获取和记录的医疗数据进行管理的。这些数据有助于改善医疗设施的整体管理，并改善对患者生命体征的监测。例如，Vios监控系统，就是一种无线IoMT患者监控系统。这是为了减少医疗费用和改善病人的结果。
该设备提供24/7的心率、脉搏和呼吸频率。医生可以获得实时数据，因此他们可以在需要的时候更快地做出反应，缓解危急情况。
财务、运营和临床数据为医生提供分析性的见解，以改善病人的护理。有效的医疗保健管理将解决人口中的高质量医疗差距。
优质护理是医疗保健管理的关键方面。护理的目标是更好病人管理降低医疗成本，改善药物治疗。
人口健康分析-案例研究
Newton-Wellesley医院的人口健康协调员(PHC)使用分析方法进行慢性疾病管理，并制定标准做法，以改善患者的结果和降低患者的医疗成本。
人口健康协调员支持一线医务人员管理慢性疾病。初级保健中心为改善病人护理、预防措施、慢性病治疗和癌症筛查提供支持。除了EMR数据，phc还利用了分析应用程序和健康催化剂数据操作系统以及合作伙伴质量洞察。
分析和数据用于发现患者未满足的需求，为治疗干预收集护理数据总结，让患者参与护理，并增加当前护理团队和患者之间的沟通。
分析性数据使初级保健中心能够监测预防性和慢性质量措施。他们能够及时地管理和报告与慢性疾病有关的数据给管理层，例外的是健康维护报告。
数据帮助初级保健中心确定改善慢性疾病的标准做法和策略。当数据表明患者需要特定的初级或预防性护理时，初级保健中心会向患者发出警报，并安排后续医疗护理。
数据驱动的方法有助于改善心血管和糖尿病患者。在该医院，能够控制高血压的糖尿病患者增加了4.6%。能够在指导方针范围内控制胆固醇的患者增长8.5%。血压得到控制的患者的血压上升了6%。
这项研究证明了数据的使用可以改善健康分析和人们的护理。
底线
限制医院就诊和入院的最好方法是建立一个强大和健康的社区。实现这一目标的方法是保持卫生、锻炼和适当的饮食。此外，手术中的人工智能、IoMT、大数据和远程医疗等技术也有助于提高患者护理水平。人口健康分析可以建立长期的医疗保健管理。