慢性病管理的顶级数据分析工具

Top data analytics tools for chronic disease management

有效的慢性病管理需要医疗利益相关者有效利用数据、人群健康管理系统和预测分析工具。

据估计，目前有1.29亿美国人至少患有一种慢性病，患病率在全国范围内不断增加。这给医疗系统带来了越来越大的压力，促使利益相关者采取以疾病管理计划、护理协调、成员教育和预防护理为重点的慢性病管理策略。

为了支持这些努力，医疗组织必须部署一系列工具和资源，包括健康信息技术（HIT）和数据分析。在电子健康记录（EHR）时代，数据的收集和存储比以往任何时候都更加便捷，使医疗系统能够利用这些信息加强人口层面的举措，改善健康结果。

美国卫生研究与质量署（AHRQ）指出，部署健康信息技术工具可以对慢性病管理产生显著的积极影响，通过提高护理交付、提供者信息共享和患者教育来实现这一目标。

然而，最近的慢性病管理趋势表明，选择和采用这些分析工具仍然是一个挑战。本文将按字母顺序详细介绍五种顶级数据分析技术，这些技术可以用于推动慢性病管理努力。

人口健康管理技术

慢性病不仅影响单个患者，还影响整个患者群体。此外，不同医疗系统的慢性病负担差异显著，使得寻找一刀切的解决方案变得不可能。

制定人口健康管理（PHM）战略可以帮助解决这一问题。用PHM策略应对慢性病并不是一个新概念，因为人口健康和慢性病管理倡议往往密不可分。在这两种情况下，将临床知识（以数据形式）转化为可操作的见解是首要任务。因此，医疗组织越来越多地投资于PHM的数据分析工具。

旨在改善基于人口健康的数据整合和共享的技术是增强慢性病管理的一个选项。这些工具旨在帮助从各种来源（如EHR、疾病登记、社会决定因素（SDOH）信息和索赔数据）中整合数据到数据仓库中。这些仓库有助于识别慢性病患者群体、评估其护理情况并简化护理交付。这些工具还有助于识别和减少对某些慢性病亚群体影响不成比例的健康差距。

其他数据驱动工具，如患者参与技术，也是PHM和慢性病管理成功的关键。这些工具可以帮助强调患者获得护理的机会，鼓励行为改变的自我管理应用程序的使用以及数字健康素养。

许多慢性病管理工具还结合了预测分析。

预测分析

随着高价值用例的出现，预测工具在医疗行业中的应用越来越普遍。这些用例的共同点在于，它们使医疗系统和支付方能够预测潜在的未来模式和趋势。

预测建模为医疗保健提供了诸多好处，但在慢性病管理的背景下，预测分析可以帮助跟踪疾病流行率、共病和患者结果，从而实现更主动的护理协调。总体而言，医疗大数据分析对于告知预防健康计划非常有用，包括标记慢性病管理中的空白。预测分析可以帮助医疗组织深入挖掘这些见解，识别可能受益于干预措施以防止慢性病发生或进展的高危患者。

预测分析工具还可以用于其他疾病管理任务，如早期检测、个性化治疗计划的开发、医疗资源分配的改进和运营效率的提升。预测分析通常是AI驱动的慢性病管理软件的核心组件。AI技术在医疗行业的应用引起了广泛关注，这些工具可以比其他方法更快地处理更多数据。

对于慢性病，AI在解决患者和提供者面临的固有复杂性方面具有巨大潜力，包括风险筛查、满足即时、近期和长期护理需求，以及探索疾病管理的精准医学方法。预测分析和AI也与风险分层密切相关，这是医疗系统可能希望作为其慢性病管理工作的一部分而追求的。

风险分层

风险评分和风险分层是人口层面护理管理计划的关键支柱，包括那些关注慢性病的计划。

风险分层有助于医疗利益相关者根据健康状况、临床、行为和社会特征对患者进行分类。通过这样做，利益相关者可以根据风险水平管理患者群体，使资源分配更加高效，实现主动的风险分层护理协调。这在慢性病管理中尤其有价值，尤其是在将其纳入预测分析工具时。利用风险评分可以生成有关特定患者群体需求的见解，创造改善护理质量的机会。

当这些见解被纳入慢性病的预测模型时，可以用于指导早期检测和诊断工作，预测潜在的疾病进展趋势，并个性化治疗计划。风险分层还可以通过使SDOH信息更具可操作性来增强健康公平性。患有慢性病的患者面临多种护理管理障碍，其中许多与护理获取和歧视等因素有关。将SDOH纳入风险预测模型不仅有助于衡量这些因素如何影响护理，还在赋权利益相关者和患者共同努力解决这些问题方面发挥关键作用。此外，这些策略可以显著促进基于价值的护理成功。

但开发风险评分和风险分层工具需要大量临床和其他数据，其中一些数据可以从患者可穿戴设备中获取。

可穿戴设备和远程患者监测

可穿戴设备，如智能手表，只是众多远程患者监测（RPM）技术之一。RPM的核心目的是帮助护理团队在患者就诊之间或在无法进行面对面护理的情况下监测患者。

这些工具——包括连续血糖监测仪、脉搏血氧仪、血压计和其他类型的传感器——可用于急性病和慢性病管理。这种模式为管理慢性病的患者提供了诸多好处，使提供者能够近乎实时地监测患者并根据需要调整护理以改善结果。RPM还提供了一种额外的数据来源，可用于为糖尿病、高血压和癌症等慢性病的管理策略提供信息。

迄今为止，利用这些工具及其生成的数据的医疗组织在减少路易斯安那州医疗补助受益人的慢性病护理空白和增强慢性心脏病护理方面取得了成功。已有RPM项目的组织还可以扩展这些项目，以推进慢性病管理和提高患者结果。这些工具和其他技术生成的数据也可以汇集用于可视化。

可视化

数据可视化是指“将信息转换为视觉上下文，如地图或图表，以便更容易让大脑理解和从中提取见解。数据可视化的主要目标是使识别大型数据集中的模式、趋势和异常值变得更加容易。”

随着医疗行业生成的数据越来越多，医疗数据可视化变得至关重要。可视化有助于更有效地传达信息，如数据趋势，而不仅仅是以原始数据的形式呈现相同的见解。医疗组织可以使用各种数据可视化技术，具体取决于要呈现的数据类型，包括表格、图表、图形、地图和大数据仪表板。

2023年的一次采访中，Regenstrief研究所的领导详细介绍了如何从EHR中提取的信息可以显著增强公共卫生和慢性病管理，通过展示州和地方疾病负担的细致趋势。这项工作最近在帮助患有镰状细胞病的人群方面显示出希望——这是一种导致重大慢性护理负担的遗传性血液疾病——通过发布一个公共卫生仪表板。

印第安纳州镰状细胞病仪表板旨在提供镰状细胞病患病率和负担的交互式可视化，使患者、提供者和公共卫生官员能够指导护理管理和人口健康计划。类似的工具，如CDC的慢性病指标（CDI）工具，提供了多种慢性病及其风险因素的州和国家估计数据。这些工具可以分解和可视化数据，以突出基于种族和民族、年龄和性别的慢性病趋势，从而促进基于证据的决策，推动PHM并促进健康公平。

这五类分析技术不是唯一可以支持慢性病管理计划的工具，但它们为医疗组织提供了强大的基础，可以在此基础上构建。

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