Skip to main content

Data analytics adalah proses menganalisis data mentah untuk menentukan tren dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik. Hal ini relevan untuk semua jenis organisasi, terutama organisasi layanan kesehatan.

Analisis data kesehatan sangatlah penting. Menurut Harvard Business School, data analytics membantu organisasi layanan kesehatan untuk mengevaluasi dan mengembangkan praktisi, mendeteksi anomali dalam pemindaian, dan memprediksi wabah penyakit. Data analytics juga dapat menurunkan biaya untuk organisasi layanan kesehatan dan meningkatkan kecerdasan bisnis. Yang terpenting, data analytics membantu perusahaan layanan kesehatan untuk membuat keputusan perawatan yang lebih baik bagi pasien.

Apa Saja Jenis-Jenis Analisis Layanan Kesehatan?

Terdapat lebih dari satu jenis analisis data kesehatan. Kategori utama data analytics dalam layanan kesehatan meliputi:

  • Analisis Deskriptif: Analisis deskriptif dalam layanan kesehatan menggunakan data pasien historis untuk mendapatkan wawasan tentang tolok ukur dan tren.
  • Analisis Preskriptif: Analisis preskriptif mengandalkan pembelajaran mesin untuk mengusulkan strategi.
  • Analisis Prediktif: Dalam layanan kesehatan, analisis prediktif menggunakan peramalan dan pemodelan untuk memprediksi apa yang mungkin akan terjadi di masa depan.
  • Analisis Penemuan: Seperti analisis preskriptif, analisis penemuan juga menggunakan pembelajaran mesin. Perbedaannya adalah, analisis ini menggunakan pembelajaran mesin untuk memeriksa data klinis dengan tujuan menentukan pola yang memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Alat analitik yang berbeda digunakan untuk setiap kategori analisis data kesehatan ini. Jenis data analytics ini dapat digunakan secara praktis untuk menguntungkan organisasi layanan kesehatan, serta pasien.

Bagaimana Data Analytics dalam Layanan Kesehatan Meningkatkan Perawatan Pasien?

Salah satu hal yang paling menakjubkan tentang data analytics dalam layanan kesehatan adalah memungkinkan sistem kesehatan dan dokter untuk membuat keputusan perawatan yang lebih baik bagi pasien.

“Dalam layanan kesehatan, keputusan sering kali memiliki hasil yang mengubah hidup—baik bagi pasien maupun populasi secara keseluruhan,” kata Catherine Cote dalam artikel Harvard Business School yang sama dari atas. “Kemampuan untuk dengan cepat mengumpulkan dan menganalisis data yang lengkap dan akurat memungkinkan para pembuat keputusan untuk membuat pilihan mengenai perawatan atau pembedahan, memprediksi jalur kejadian kesehatan skala besar, dan merencanakan jangka panjang.”

Data analytics bermanfaat bagi para profesional dan organisasi layanan kesehatan. Baik penyedia layanan kesehatan maupun sistem kesehatan memerlukan informasi dan data kesehatan yang masuk akal. Tanpa data yang akurat, mereka tidak dapat membuat keputusan yang demi kepentingan terbaik pasien. Data analytics menyediakan institusi ini dengan data yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan yang mengarah pada perawatan pasien yang unggul. Hal ini tidak hanya meningkatkan kualitas hidup pasien, tetapi juga dapat memperpanjang hidup mereka.

Data Analytics Layanan Kesehatan Membantu Manajemen Kesehatan Populasi

Data analytics layanan kesehatan tidak hanya meningkatkan perawatan pasien, tetapi juga membantu manajemen kesehatan populasi. Manajemen kesehatan populasi adalah proses meningkatkan hasil klinis sekelompok orang melalui koordinasi perawatan yang lebih baik. Peningkatan keterlibatan pasien juga merupakan bagian dari proses ini.

Data analytics layanan kesehatan dapat membantu manajemen kesehatan populasi. Bagaimana caranya? Dengan memungkinkan ilmuwan data untuk membangun model kecerdasan buatan (AI) prediktif. Model-model ini memungkinkan organisasi layanan kesehatan untuk mengelola inisiatif dalam kesehatan populasi tertentu. Hal ini terutama dilakukan dengan mengidentifikasi pasien yang paling rentan dalam sistem layanan kesehatan.

“Dengan diidentifikasinya pasien-pasien ini, organisasi dapat melakukan penjangkauan dan intervensi untuk memaksimalkan kualitas perawatan pasien dan lebih meningkatkan efektivitas model AI,” menurut sebuah artikel oleh Health Catalyst.

Ini adalah contoh lain bagaimana data analytics dapat meningkatkan kehidupan pasien dan memaksimalkan efisiensi sistem kesehatan.

Bagaimana Masa Depan Data Analytics dalam Layanan Kesehatan?

Seperti data analytics di semua sektor, ada masa depan yang solid untuk data analytics dalam layanan kesehatan. Hal ini terutama berlaku mengingat pandemi COVID-19.

Data analytics dalam layanan kesehatan semakin penting selama pandemi. Ratusan ribu orang di seluruh dunia membutuhkan perawatan kesehatan untuk pengobatan virus corona. Organisasi layanan kesehatan telah memanfaatkan data analytics untuk mengelola krisis kesehatan global dan merawat pasien dengan lebih baik.

Kebutuhan akan layanan kesehatan yang berkualitas akan tetap konstan. Untuk alasan ini, data analytics dalam layanan kesehatan akan selalu relevan, dan pekerjaan di bidang ini akan tetap diminati. Misalnya, Journal of Ahima menyatakan bahwa meskipun permintaan untuk pekerjaan di bidang analisis data tinggi di setiap industri, peran yang paling berkembang adalah analis data layanan kesehatan.

Ingin mengoptimalkan layanan kesehatan di rumah sakit Anda dengan data analytics? Hubungi BitHealth sekarang untuk solusi terintegrasi dan inovatif!

Leave a Reply