Em nosso artigo anterior, falamos sobre como o health analytics funciona. Se você não conferiu, basta acessar este link.
Hoje, falaremos sobre as etapas práticas do health analytics. Isso porque é muito importante entender que, para entregar valor em saúde e possibilitar uma gestão mais eficiente às instituições de saúde, é necessário percorrer alguns pontos importantes.
Nesse sentido, aqui estão as 5 etapas principais:
1. Análise de Dados
É o primeiro passo para que a população seja identificada. Os dados assistenciais e econômicos passam por uma análise aprofundada e detalhada.
Para coletar esses dados, o health analytics recorre a documentos como prontuários médicos e formulários disponibilizados.
Assim que esses dados são processados, eles passam por uma higienização que remove informações repetidas e as padronizam.
2. Monitoramento em tempo real
É a atividade que permite saber quais ações tomar com base nos alvos assistenciais. Com esse monitoramento, é possível antecipar dados como:
- Relatórios sobre exames;
- Previsão sobre o total de possíveis novas internações;
- Período necessários de recuperação e afastamentos;
- E outras informações importantes relacionadas ao uso do plano de saúde.
3. Relatórios
São documentos que oferecem maior clareza nas informações, indicando quais são os cenários atuais e seus índices com relação ao histórico.
Com os relatórios, é possível analisar possíveis aumentos ou reduções nas sinistralidades, uso indevido do plano de saúde, excesso de internações e muitos outros dados que indicam oportunidades de melhorar a gestão, gerar valor e reduzir o sinistro.
4. Insights
Os insights permitem identificar mais rapidamente quais ações devem ser tomadas pelos gestores. Essas ações podem ser classificadas em “possíveis” ou “urgentes”, conforme os índices de sinistralidade identificados.
É importante que as ações estejam sempre alinhadas em humanizar o cuidado junto ao paciente. Esse pode ser o segredo para gerar valor de marca e alcançar inteligência competitiva.
Ações como o VBHC (Value-Based Healthcare) fazem toda a diferença e antecipam práticas já adotadas em outros países com sistemas de saúde mais tecnológicos.
5. Gerar valor
Com todas as decisões baseadas em dados reais e evidências científicas, os gestores passam a ter maior assertividade estratégica, o que retorna maior valor à empresa.
Com o health analytics, fica possível oferecer soluções de governança ainda mais customizadas, utilizar indicadores de mérito e desenvolver modelos de remuneração mais justos para cada modelo de negócio.
A importância do health analytics para automatizar as análises
Todas essas etapas do health analytics são incrivelmente potencializadas com sua capacidade de automatizar as análises de dados.
Veja este exemplo: uma empresa parceira da Zetta levava 180 horas por mês realizando análises manuais de dados, o que demandava muita atenção dos analistas e, eventualmente, gerava erros humanos.
Com a Zetta, essa análise ficou totalmente automatizada, o que gerou uma grande economia de horas para a empresa e disponibilizou tempo para que o analista se concentrasse em atividades mais estratégicas ao negócio.
Veja o case completo e entenda ainda melhor como o health analytics pode ajudar os gestores.
E confira também quais são os principais cuidados que o uso do health analytics deve ter.
