Ein-des-ein blog

8 הכלים המובילים לניתוח נתוני בריאות

---

ניהול נתונים במגזר הבריאות עשוי להיות תהליך מורכב בשל גורמים רבים. הוא כולל כמה מרכיבים, כולל ממשלה כללית, אינטגרציה, אחסון, וכמובן, ניתוח. כל שנה חברות טכנולוגיה מציגות לעולם כלים ותוכנות חדשות לניתוח עסקי בתחום הבריאות במטרה לשפר את איכות השירותים. רבים מהם משפיעים רבות על ניהול נתוני הבריאות בכל אחד מהשלבים הללו. לדוגמה, רשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs) ורשומות רפואיות אלקטרוניות (EMRs) נוצרו לאחסון מהיר ונוח יותר כדי להאיץ את חילופי המידע הבריאותי. רבים מהמכשירים של MIoT דורשים גישה מיידית למסדי נתונים כדי לשמור ולנתח את המידע שנאסף. זו הסיבה לכך שכלים נוחים לניתוח נתוני בריאות חיוניים בתעשייה. ראשית, תוכנת ניתוח קליני מסייעת למוסדות לנהל נתוני מטופלים בצורה בטוחה ויעילה יותר. שנית, עם עליית הטכנולוגיות הבריאותיות, כמות המידע הקשור לבריאות באינטרנט גדלה באופן אקספוננציאלי, ולכן התעשייה נדרשה לכלים לא רק כדי לשמור עליו אלא גם כדי לחזות תוצאות ולבצע הנחות. המגזר מתמודד עם האתגר של הפיכת סטטיסטיקות לתובנות שניתן לפעול עליהן אשר משפרות את תוצאות המטופלים (כלומר, האבחון בהתבסס על פרטי EHR שנאספו, אפילו שנעשו בעזרת אלגוריתמים של AI/ML ללא כל אינטראקציה אנושית). בנוסף, כאשר מדברים על משרות אנליסטים בתחום הבריאות בשוק, מספרן גם גדל – משרות אנליסטים לניהול, כולל אנליסטים עסקיים, צפויות לגדול ב-11% בין 2019-2029. הלשכה לסטטיסטיקה של העבודה מעריכה גידול של 15% במקצועות במהלך תקופה זו, כך שהמומחים יהיו עם יותר הזדמנויות קריירה בתחום הטיפול. במאמר זה, נדבר על סוגי תוכנות ניתוח בריאות ונעניק לכם דוגמאות לכלים אנליטיים יעילים.

סקירה של כלי ניתוח בריאות

Healthcare analytics tools got their start in the 1990s and early 2000s, when hospitals and clinics began shifting records into digital form. Back then, the capabilities were bare-bones — mostly simple reporting and data aggregation. Those early systems let providers pull together visit summaries, billing figures, and a handful of metrics. Pioneering solutions like SAS and IBM Cognos rolled out some of the first dashboards and visual reports which — let’s be honest — made tracking performance a bit less of a chore.
As electronic health records (EHRs) began to saturate the landscape, expectations underwent a noticeable shift. The appetite for simply archiving data waned, replaced by a pressing demand to distill intelligence from raw numbers. It was around then that analytics platforms started shedding their early limitations and evolving into more forward-looking engines. Gradually, predictive modeling and clinical decision support cemented themselves as de facto standards — or at least as serious areas of development.
By the 2010s, the healthcare world found itself newly populated by a trio of data visualization platforms — Tableau, Qlik, and Microsoft Power BI. Their main hook? Interactivity. Suddenly, end users could explore datasets on dashboards without writing a line of code or calling IT support. This shift gave clinicians and administrators the ability to move beyond static, paper-heavy reporting and start tapping into streams of actionable insight. Identifying high-risk patients, optimizing staff allocation, even managing costs — all of it became more realistic, and in many cases, far more efficient.

עכשיו, השוק משתנה במהירות מסחררת. בינה מלאכותית, למידת מכונה, ועיבוד שפה טבעית משמשים להפקת משמעות מהערות קליניות, נתוני דימות, ומקורות לא מובנים אחרים. בנוסף, מאז המגפה, הבום בטלרפואה ובמעקב מרחוק יצר זרמי נתונים חדשים לחלוטין שכמעט לא היו קיימים לפני כמה שנים.

יתרונות השימוש בכלי אנליטיקה בתחום הבריאות

עלייה בנפח המטופלים ובתהליך

בעלי עסקים יכולים לנתח את העומס היומי של המטופלים במרפאה ולזהות את המגבלות שמגבילות אותו. הם יכולים גם לעקוב אחרי משך הפגישות, שיעורי היעדרות, ואיך הזמן של הרופאים מוקצה. גישה זו מסייעת למוסד להתאים את לוחות הזמנים ולחסל צווארי בקבוק. סטטיסטיקות מוכיחות זאת: שינויים קטנים בלוחות זמנים, המונעים על ידי נתונים, לעיתים קרובות מגדילים את נפח המטופלים ב-10–15% מבלי להוסיף צוות נוסף או חדרי בדיקה נוספים.

הכנסות ורווחיות גבוהות

ניתוח נתונים מדגיש אילו שירותים מייצרים רווח ואילו שואבים משאבים. ניטור הכנסות לכל מטופל, שיעורי דחיית תביעות ורווחיות ברמת השירות מאפשר להסיר הליכים שאינם רווחיים ולשפר את השוליים. אפילו תיקונים ממוקדים בתהליכי חיוב וביטוח יכולים להגדיל את ההכנסות ב-3–7%.

פרודוקטיביות צוות טובה יותר ושליטה בעלויות

עבודה היא ההוצאה הגדולה ביותר במגזר הבריאות. שימוש בניתוחים כדי לעקוב אחר פרודוקטיביות, שעות נוספות, ועומס העבודה של צוות התמיכה מסייע להתאים משמרות, להפחית שחיקה, ולצמצם את עלויות העבודה ב-8–12%—לעיתים קרובות מבלי להתפשר, ולעיתים אפילו לשפר את נפח המטופלים.

למה הארגון שלך זקוק לכלי ניתוח בריאות

לטובת הנוחות שלך, ריכזנו טבלה המתארת את צווארי הבקבוק הנפוצים ביותר שהקליניקות נתקלות בהם ואיך כלי אנליטיקה מודרני יכול לחשוף אותם:

למה ניהול נתוני מטופלים חשוב?

אנליטיקה נכונה עוזרת לרופאים לספק אבחנות מדויקות יותר במהירות ולשפר את שירותי הבריאות על ידי הבטחת תקשורת נכונה בין ספקי השירותים ברחבי הארץ (כלומר, אלו שעשויים לעבוד עם אותו לקוח, להתמודד עם אותה אבחנה וכו'). באמצעות כלים כאלה, מחלקות שונות בבית החולים יכולות לעבוד יחד בצורה חלקה יותר, מה שחוסך להן גם זמן וגם כסף. אם רופאים יכולים לקחת תוצאות קיימות ממסד נתונים בתוך שניות, בדיקות או הליכים מיותרים נעלמים. בנוסף, אלגוריתמים של למידת מכונה משתמשים במסד הנתונים לצורך חיזויים ומציעים טיפול מדויק על ידי ניתוח מידע שנאסף במשך עשורים (מה שיהיה מאוד קשה לעשות ידנית). לדוגמה, הכנסת למידת מכונה אפשרה לחוקרים לזהות בצורה מדויקת יותר מדוע תרופות מסוימות גורמות לתופעות לוואי אצל גברים ונשים. על ידי סינון ההבדלים בין המינים הביולוגיים, הם מצליחים להבין טוב יותר את הסיבוכים שעשויים להתעורר בתוך קבוצה ספציפית של אנשים. תעשיית התרופות גם עברה מהפכה. המודלים החזויים בפיתוח תרופות מודרניות מאפשרים למומחים לנתח התנהגות אפשרית של תרופות מבלי לבצע ניסויים פיזיים על אובייקטים שוב ושוב – מה שמ pave את הדרך לפרקטיקות מחקר יותר רחמניות/חסרות אכזריות. יתרונות נוספים כוללים את הדברים הבאים.

הימנעות מהתערבויות מיותרות

היכולת של קליניקות ברחבי הארץ לגשת לרשומות מטופלים משותפות מסייעת לספקי טיפול לבצע בדיקות על סמך תוצאות/טיפולים קודמים, במקום לחזור על התערבויות. זה מגדיל מאוד את היעילות של מערכת הבריאות ומספק טיפול טוב יותר למטופלים כך שהם נמנעים מהוצאות נוספות של זמן או כסף על ביקורים/בדיקות לא נחוצים.

מעקב בריאות

טכנולוגיות חדשות נותנות לאנשים יותר דרכים לקחת שליטה על הבריאות שלהם. מכשירים לבישים כמו שעוני חכם עוקבים אחרי סימני חיים כלומר, איכות השינה ודפוסי השינה, שגרת אימונים, או קצב הלב. התעשייה חוקרת דרכים לעודד תקשורת פתוחה וכנה בין מטופלים לרופאים שלהם. דרך אחת שזה יכול לקרות היא באמצעות שימוש באפליקציות בריאות שעוקבות ושומרות פרטים על סימני חיים או שגרת אימונים של המשתמש, נותנות להם יותר תובנה על מצב המטופל. יתרה מכך, פתרונות כאלה משפיעים חיובית על מעורבות המטופלים, ויוצרים אווירה טובה לשיתוף פעולה טוב יותר בין מטופלים לרופאים.

חיזוי וזיהוי מחלות

ניתוח חיזוי מתבצע בהצלחה בתעשיות רבות כגון פיננסים או הימורי ספורט. אך לאחרונה טווח ההגעה שלו מתרחב לעולם הבריאות שבו חוקרים יכולים לזהות ולחזות מחלות לפני שהן מתרחשות (אפילו מחלות חמורות כמו מחלות לב או סרטן השד). בזכות אלגוריתמים של מודלים חיזוי שמחשבים סיכונים על סמך כמויות עצומות של מחקרים שנאספו. השימוש ב-BD כבר אפשר לחוקרי ה-WHO לבצע תחזיות מדויקות ולקבל תובנות חדשות על מחלות ודפוסי התנהגותן. שיטות מונחות נתונים ואלגוריתמים של AI מאפשרים למומחים לחזות תוצאות עתידיות וליצור טיפולים חדשים תוך שיפור המעקב אחר מחלות ותהליכי קבלת החלטות עם סטטיסטיקות בזמן אמת. כתוצאה מכך, זה מוביל לרמה טובה יותר של טיפול רפואי ממוקד במטופל, מפחית בזבוז משאבים ומשפר את גילוי ההונאות.

אופטימיזציה של חוויית הלקוח בחדר המיון

חדר המיון נתפס לעיתים קרובות כמקום מלחיץ ואיטי, שכן המבקרים בדרך כלל ממתינים למסמכים הרפואיים שלהם ולפרטי הפגישה בתור ארוך במשך שעות. עם פתרונות דיגיטליים, זה יכול להיות נעים ויעיל יותר. על ידי יישום מערכות EHR (רשומות רפואיות אלקטרוניות), בתי חולים יכולים לספק חווית לקוח טובה יותר כאשר התהליך הופך למהיר ונוח יותר. יתרה מכך, היתרונות עבור רופאים, במקרה זה, רבים. הם יכולים לגשת לכל המידע בכל עת ולקבל החלטות מהירות יותר לגבי אילו אפשרויות טיפול יעבדו הכי טוב בהתבסס על כל הפרטים שנאספו, שנשמרים במערכת אחת.

שיפור שירותי בריאות הנפש

בריאות נפשית היא בעיה שאנשים רבים מתמודדים איתה, אך היא רק לאחרונה החלה להתייחס אליה במרחב הדיגיטלי. חוקרים השתמשו בניתוחי נתונים בעסקים בבתי חולים למטרות רווחה נפשית: על ידי ניצול הידע שלהם על התנהגות משתמשים ברשתות חברתיות כגון פייסבוק או טוויטר, ניתן לספק למומחים כלי חסכוני לזיהוי דיכאון בקרב קבוצות ספציפיות של אנשים. עם טכנולוגיית למידת מכונה, ניתן לנתח רשומות רפואיות אלקטרוניות ולקבוע ברמה די גבוהה אם יש למישהו מחשבות אובדניות או לא. המטופל עשוי להתבקש על ידי אלגוריתם למידת מכונה למלא טופס המכיל שאלות על מחשבות אובדניות אפלות, בעיות שינה, בעיות במערכות יחסים וכו'. אם יש להם תסמינים הקשורים לדיכאון, המערכת עשויה גם לקבוע איזו תרופה עשויה להתאים להם בהתבסס על גורמים כמו שינויים במצב רוח, חרדה או הפרעות אחרות. ספקי בריאות הנפש צריכים לשקול לאסוף פרטים נחוצים בדרך זו, באמצעות כלים דיגיטליים ובינה מלאכותית/למידת מכונה במקום פשוט לשאול על תסמינים: רבים מאיתנו פשוט לא רוצים לדבר פנים אל פנים על בעיות בריאות הנפש שלנו. רופאים יכולים להשתמש בסטטיסטיקות שנאספו כדי לנתח את התנהגות המטופל ולמזער סיכונים מסוימים בעתיד.

מרכיבי ניהול נתוני בריאות

לפני הניתוח שלה, כל הנתונים שהתקבלו צריכים לעבור כמה שלבים. תהליך מורכב מחולק לרכיבים הבאים:

ממשלת נתונים

זהו עמוד השדרה של כל ארגון רפואי. זה מבטיח ששיתוף המידע בין מערכות מרובות בתוך מוסד אחד או קליניקות נפרדות לא יוביל לבלבול. זיהוי הסטנדרטים הנכונים הוא קריטי לשיתוף פעולה מוצלח: אוצר המילים הנכון, האונטולוגיה, והמידות מבטיחים שכל הצדדים המעורבים בפעולות הארגון יבינו זה את זה.

אינטגרציית נתונים

זהו תהליך מורכב שכולל חיבור בין מקורות שונים. המטרה היא להפוך את כל המידע הזה לזמין במקום אחד כך שניתן יהיה לנתח אותו ולהשתמש בו בצורה יעילה יותר. עבור בתי חולים, זה חיוני להבטיח שהתוצאות מהמעבדה, רשומות הבריאות האלקטרוניות או אפילו פרטי הביטוח ייאגרו בהתאם. במיוחד אם הם מנסים לשפר את איכות השירותים ואת התיאום בין המחלקות. מעבר לאגירה עצמה, המידע שנאסף חייב להיות סטנדרטי ומוכן לאחסון נוסף.

העשרת נתונים

זהו תהליך הכנת מידע לניתוח נוסף על ידי הפקת מידע שימושי ממקורות שונים של טכנולוגיית מידע רפואית, תוך שימוש בעיבוד שפה טבעית והפקת מילות מפתח. הסטטיסטיקות מגיעות מרשומות רפואיות (או בדיקות מעבדה), סקרים שהושלמו על ידי ספקים וכו'.

אחסון נתונים

השלב האחרון בתהליך הוא האחסון בפועל. זה מבטיח שהמוסד מקבל את כל המידע הנדרש, כולל מידע מובנה ולא מובנה. כאן חשוב להבטיח שהמידע מאוחסן כראוי, קל למצוא אותו, ולאחר מכן לנתח אותו. ישנם כלים שונים לכל שלב, עם שחקנים מובילים בשוק.

סוגי כלי ניהול נתוני בריאות

כלי איסוף נתונים

איסוף סטטיסטיקות ושיתוף פעולה הם מרכיב מפתח להצלחת כל סוג של ארגון בריאות. בנוסף, הביצועים והיעילות של כל כלי תלויים במידה רבה בכמה טוב כל המחלקות עובדות יחד כדי לספק מידע איכותי על המטופלים שלהן. מחסני נתונים ארגוניים הם בין הבחירות הפופולריות ביותר בתחום: הם מאגדים מידע ממקורות שונים, מה שהופך אותו לנגיש ומאוחד בקלות. כאן חברות צריכות גם להבין את האחריות שלהן לאיסוף ושמירה על מידע בריאותי, ולכן הן חייבות להשקיע בפתרונות אבטחה טובים.

יישום הזנת נתונים מיידית (IDEA)

כלי חזק, אך קל לשימוש. הוא פועל על פלטפורמת EDW ומאפשר למשתמשים לעצב מספר בלתי מוגבל של טפסים המופעלים על ידי פונקציות דיווח חיות. הוא משמש לבניית והפצת יישומים מותאמים אישית לאיסוף מידע, הזורם לתוך EDW. IDEA מאפשרת ללכוד רשימות מותאמות אישית והיררכיות הנדרשות לדיווח כמו גם לאסוף סטטיסטיקות עבור יוזמות מחקר ושיפור איכות.

כלי אינטגרציה של נתונים (DI)

עבור עובדים רפואיים, המאבק עם מידע לא מובנה הוא אמיתי. למרות יישום מערכות רשומות רפואיות אלקטרוניות (EHR) בבתי חולים רבים, השילוב שלהן ממקורות שונים עדיין יכול להוות אתגר בתעשייה, שבה פרטיות המטופלים היא החשובה ביותר ואבטחה תמיד צריכה להיות בראש סדר העדיפויות. הפלטפורמות המובילות מספקות דרך לבתי חולים לאגד את כל פרטי המטופלים שלהם, כמו גם פרטי קליניקה ופרטי זרימת עבודה, למערכת אחת.

אינפורמטיקה

פלטפורמת הענן הזו היא בין הבחירות המובילות: מערכת מבוססת ענן המונעת על ידי AI מסייעת לחברות לפעול, לפעול בשיתוף פעולה ולתמוך בכל שילוב של תשתיות ענן והיברידיות. היא גם מספקת כלים לאופטימיזציה של ביצועים עם ניטור תפעולי מונע על ידי AI/ML ותובנות חיזוי.

סנאפלוגיק

סנאפלוג'יק היא בין המובילות גם כן: הפלטפורמה ידועה בתחום היישומים בשירות עצמי ובתחום ה-DI. הפתרון של החברה הוא פלטפורמה מאוחדת כשירות (iPaaS). סנאפלוגיק מקלה על משתמשים להתחבר ליישומים ומידע ברחבי הארגון כך שהם יכולים לשפר את תהליכי העסק. המשתמשים מעריכים אלגוריתמים מבוססי ML חיזוי, ניהול API נוח, ואינטגרציה קלה בין עסקים.

אטוניטי

דוגמה נוספת היא אטוניטי, אשר קוויק רכשה לאחרונה. הפלטפורמה החדשה של קוויק מציעה כלים יעילים יותר, מספקת תוכנת BI לכל סוגי המוסדות הרפואיים, ומציעה מספר אפליקציות ספציפיות לבריאות כדי לעקוב אחר מדדי ביצוע חשובים.

ניתוחי נתוני בריאות גדולים וכלי אינטליגנציה עסקית

הסטנדרטים החדשים בתחום הבריאות הובילו בתי חולים ומוסדות קשורים לאמץ אנליטיקה של BD כדי לעמוד בציפיות ובדרישות של הלקוחות. כתוצאה מכך, יותר אנשי מקצוע בתחום הבריאות החלו להשתמש בכלי מדידה איכותיים כדי לקבל החלטות טובות יותר ולשפר את רמת איכות השירותים הכוללת. התעשייה תמיד מחפשת דרכים להפחית עלויות ולהפוך את הפעולות ליעילות יותר. כדי לעשות זאת, הם זקוקים להבנה טובה יותר של הנתונים האחרונים כך שהם משתמשים בהם באופן אסטרטגי במקומות הנכונים. זו הסיבה שהתוכנה לבינה עסקית מיועדת ליישום בכל רחבי המגזר הרפואי כדי לנתח מידע רפואי, פיננסי, תפעולי וסוגים אחרים של מידע חשוב. כלים לבינה עסקית הם דרך מצוינת לזהות ולהעדיף אזורים של חוסר בכוח אדם. פתרונות כאלה יכולים לנתח רשומות רפואיות אלקטרוניות, מחקרים גנטיים וכו' כדי להמליץ על טיפולים יעילים בהתאם לצרכים האישיים של כל מטופל, תוך התחשבות במצבם הנוכחי.

פאוור בי איי

Power BI היא פלטפורמת ניתוח והדמיה של מיקרוסופט – אחת מכלי ההדמיה של נתוני הבריאות הפופולריים ביותר בשוק. היא מאפשרת למשתמשים להשיג תובנות עמוקות וניתנות לפעולה שמגשרות על הפער בין נתונים לקבלת החלטות. Power BI משתלבת באופן טבעי עם פתרונות מיקרוסופט כגון Excel, PowerPoint, SharePoint. היא מנתחת, מודלת ומדמיינת סטטיסטיקות בדוחות ולוחות מחוונים הניתנים להתאמה אישית.

סיסנס

זהו דוגמה נוספת לכלי BI שנועד לחברות בגודל בינוני וגדול, כולל בתי חולים עצמאיים או ארגונים קשורים עם מספר סניפים. Sisense Fusion היא הפלטפורמה לניתוח אנליטי מוטמע המונעת על ידי AI שמחדירה אינטליגנציה לתוך זרימות העבודה, התהליכים והיישומים של החברה כדי לשפר את חוויית הלקוח ולשנות את התהליכים העסקיים. הם בנו מודול נוח לניתוח מידע רפואי לא מובנה. הוא כולל גם יכולות אינטגרציה:

טבלה

עוד מוצר אחד הוא Tableau. הפלטפורמה הארגונית שלהם מקלה על ניתוחים חזותיים, ומאפשרת לקלינאים לספק חוויות ותוצאות טיפול אופטימליות.

קטליזטור בריאות

פלטפורמת האנליטיקה הספציפית לבריאות זו משלבת נתונים קליניים, תפעוליים ופיננסיים ממערכות מרובות.

סיכום

השוק די גדול ולא קל לבחור במה שאתה צריך במהירות. ישנן פתרונות אנליטיקה רבים למטרות שונות כמו גם תוכנות לניהול נתוני מטופלים וכלים לניהול נתוני בתי חולים, כך שאתה צריך להחליט איזה מהם עובד הכי טוב עבור העסק שלך. וזה לא משנה אם זה מרכז קטן או מוסד גדול עם מגוון מחלקות. הגדר מדדים מרכזיים שתרצה לעקוב אחריהם. לאחר מכן ערוך מחקר שוק: גלה אילו תוכנות משמשות בתחום הבריאות ובחר באופציה נוחה לסוג/כמות הנתונים שלך. פתרונות לעיבוד נתונים עבור בתי חולים עשויים להיות היבט יקר למדי, כך שניסיונות חינם הם דרך מצוינת לגלות איזו מהן היא היעילה ביותר מבין האחרות. אם אתה רוצה לדעת יותר על מגמות ניהול נתוני בתי חולים עכשוויות או על טכנולוגיית חדשנות בריאותית ספציפית, אל תהסס לפנות ל-EDE – המובילה בין חברות תוכנת ניתוחי בריאות! Ein-des-ein היא חברת פיתוח אתרים ואפליקציות, המתמחה גם בשירותי פיתוח אפליקציות ניידות בתחום הבריאות; אנא בדוק את תיק העבודות שלנו כדי לגלות עוד על הפרויקטים שעבדנו עליהם!