हेल्थकेयर कमर्शियल इंटेलिजेंस (HCI) प्रदाता, भुगतानकर्ता और बाज़ार के डेटा को अधिक सटीक लक्ष्यीकरण, क्षेत्र डिज़ाइन और पहुँच निर्णयों में बदलती है। जानें कि यह क्या है, यह कैसे काम करती है, इसके पीछे का डेटा क्या है, और विकास को बढ़ावा देने वाली HCI क्षमता कैसे बनाएं।
स्वास्थ्य सेवा में बहुत सारा डेटा होता है। अक्सर इसमें वह स्पष्टता नहीं होती जो वास्तविक दुनिया के संपर्क में आने पर भी बनी रहे।
एक "शीर्ष खाता" कई परिसरों वाला एक स्वास्थ्य प्रणाली, बदलती संबद्धताओं वाला एक चिकित्सक उद्यम, और एक भुगतानकर्ता मिश्रण हो सकता है जो चुपचाप अपनाने में बाधा डालता है। इस बीच, क्षेत्रीय टीमों से एक ऐसे पारिस्थितिकी तंत्र में प्राथमिकता देने, पूर्वानुमान लगाने और विकास करने की उम्मीद की जाती है जहाँ निर्णय लेने वाला हमेशा स्पष्ट नहीं होता है और खरीद का रास्ता शायद ही कभी एक साफ-सुथरे फनेल जैसा दिखता है।
यही वह समस्या है जिसे हल करने के लिए हेल्थकेयर कमर्शियल इंटेलिजेंस को डिज़ाइन किया गया है।
यह लेख समझाता है कि हेल्थकेयर कमर्शियल इंटेलिजेंस क्या है, कौन सा डेटा इसे शक्ति देता है, इसके सबसे मूल्यवान उपयोग-मामले क्या हैं, और इसे एक और ऐसा डैशबोर्ड बनाए बिना लागू करने के लिए एक व्यावहारिक प्लेबुक क्या है, जिस पर कोई भरोसा नहीं करता।
हेल्थकेयर कमर्शियल इंटेलिजेंस (HCI) बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए स्वास्थ्य सेवा बाज़ार डेटा को एकीकृत करने और उसका विश्लेषण करने की एक प्रक्रिया है, जैसे कि किन खातों को लक्षित किया जाए, अवसरों का आकार और विभाजन कैसे किया जाए, रोगी देखभाल के माध्यम से कैसे आगे बढ़ते हैं, और कौन से भुगतानकर्ता या पहुँच बाधाएँ अपनाने की गति को धीमा करेंगी।
अधिकांश उद्योगों में, एक "खाता" अपेक्षाकृत स्थिर होता है। स्वास्थ्य सेवा में, एक खाता अक्सर एक नेटवर्क होता है।
स्वास्थ्य सेवा वाणिज्यिक खुफिया जानकारी उस जटिलता को लक्षित करने और विकास के लिए उपयोगी बनाने के लिए मौजूद है।
BI आमतौर पर आंतरिक-प्रथम होता है: पाइपलाइन, रूपांतरण दरें, उत्पाद उपयोग, राजस्व, चर्न।
HCI बाह्य-प्रथम है: देखभाल कौन प्रदान करता है, मात्रा कहाँ केंद्रित है, रोगी कैसे चलते हैं, संगठन कैसे संरचित हैं, और भुगतानकर्ता कैसे पहुँच को नियंत्रित करते हैं।
बाज़ार अनुसंधान अक्सर आकस्मिक और गुणात्मक होता है। वाणिज्यिक खुफिया जानकारी परिचालन संबंधी होती है। इसे रिफ्रेश चक्र, पता लगाने की क्षमता और दैनिक कार्यप्रवाह में शामिल होने के मार्ग की आवश्यकता होती है।
एफडीए वास्तविक-विश्व डेटा (आरडब्ल्यूडी) को रोगी के स्वास्थ्य स्थिति और/या स्वास्थ्य सेवा के प्रावधान से संबंधित डेटा के रूप में परिभाषित करता है, जिसे ईएचआर, दावों, रजिस्ट्रियों और डिजिटल स्वास्थ्य प्रौद्योगिकियों सहित विभिन्न स्रोतों से नियमित रूप से एकत्र किया जाता है।
RWE, RWD का विश्लेषण करके प्राप्त किया गया नैदानिक साक्ष्य है। HCI कुछ समान कच्चे माल का उपयोग कर सकता है, लेकिन इसके परिणाम व्यावसायिक निर्णय होते हैं: विभाजन, लक्षित करना, क्षेत्र योजना, रोगी यात्रा की अंतर्दृष्टि, और पहुंच रणनीति।
एक परिपक्व HCI क्षमता आमतौर पर चार चीजें अच्छी तरह से करती है। यदि इनमें से कोई एक अनुपस्थित हो, तो कार्यक्रम प्रभावशाली तो लगता है लेकिन अविश्वसनीय होता है।
स्वास्थ्य सेवा डेटा डुप्लिकेट और मेल न खाने वाले पहचानकर्ताओं से भरा होता है। एक संगठन कई नामों के तहत दिखाई दे सकता है। एक चिकित्सक के कई प्रैक्टिस पते और संबद्धताएँ हो सकती हैं। प्रणालियों का स्वामित्व बदलता रहता है।
यदि आप विश्वसनीय रूप से "कौन कौन है" को जोड़ नहीं सकते, तो हर बाद की अंतर्दृष्टि कमजोर होती है।
स्वास्थ्य देखभाल में, संबंध अक्सर व्यावसायिक रणनीति को परिभाषित करते हैं।
कौन किससे संबद्ध है? कौन सी सुविधाएँ किस प्रणाली की हैं? रेफरल कहाँ जाते हैं? नैदानिक अपनाने के निर्णयों की तुलना में अनुबंध संबंधी निर्णयों को कौन प्रभावित करता है?
वाणिज्यिक खुफिया जानकारी इन संबंधों का एक सुसंगत मानचित्र बनाती है ताकि बिक्री, विपणन और बाज़ार तक पहुँच टीमें अधिक सटीकता के साथ कार्य कर सकें।
अच्छी साइज़िंग "बड़ा बाज़ार" नहीं है। यह "पहुँच योग्य बाज़ार" है।
पहुँच योग्य बाज़ार में मात्राएँ, देखभाल सेटिंग्स, भुगतानकर्ता मिश्रण और पहुँच प्रतिबंध, साथ ही यह भी कि उत्पाद उन खातों की परिचालन वास्तविकता के अनुरूप है या नहीं, पर विचार किया जाता है।
एक अंतर्दृष्टि जो केवल डैशबोर्ड में रहती है, आमतौर पर वहीं समाप्त हो जाती है।
व्यावसायिक खुफिया जानकारी को वहीं मौजूद होना चाहिए जहाँ टीमें काम करती हैं:
यदि HCI दिन-प्रतिदिन के निर्णयों को नहीं बदलता है, तो यह रिपोर्टिंग बन जाता है, बुद्धिमत्ता नहीं।
आप शायद ही कभी एक डेटासेट से मजबूत HCI बनाते हैं। आप इसे मिश्रण से बनाते हैं, और यह मिश्रण आपके व्यावसायिक मॉडल पर निर्भर करता है।
यहाँ सामान्य इनपुट्स और उनके उपयोग के बारे में एक व्यावहारिक दृष्टिकोण दिया गया है।
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डेटा स्रोत |
यह क्या कैप्चर करता है |
व्यावसायिक टीमों के लिए ताकतें |
सामान्य अंध बिंदु |
सबसे अच्छे प्रश्न जिनका यह उत्तर देता है |
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दावा डेटा (चिकित्सा + फार्मेसी) |
प्रतिपूर्ति गतिविधि से जुड़ी बिल की गई घटनाएँ |
उपयोग पैटर्न, पैमाने, रोगी यात्रा संकेतों के लिए उत्कृष्ट |
विलंब, कोडिंग में परिवर्तनशीलता, नकद भुगतान या बिना बीमा वाले के लिए अंतराल |
वॉल्यूम कहाँ है? कौन क्या इलाज करता है? रोगी प्रवाह कैसा दिखता है? |
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ईएचआर-आधारित डेटा |
नैदानिक रिकॉर्ड डेटा जैसे निदान, प्रयोगशालाएं, दवाएं |
समृद्ध नैदानिक संदर्भ, देखभाल के क्षण के करीब |
खण्डित पहुँच, प्रणालियों में परिवर्तनीय गुणवत्ता |
कौन-कौन सी कोहोर्ट मौजूद हैं और उन्हें चिकित्सकीय रूप से कैसे प्रबंधित किया जाता है? |
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प्रदाता + सुविधा संदर्भ डेटा |
देखभाल कौन और कहाँ प्रदान की जाती है, साथ ही संबद्धताएँ |
बेहतर लक्षितकरण, क्षेत्र तर्क, खाता मानचित्रण |
रिफ्रेश और डुप्लिकेशन हटाने के बिना अप्रचलित हो जाता है |
हमें किसे शामिल करना चाहिए, और वे कैसे संगठित हैं? |
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फार्मुलेरी, चिकित्सा नीति, कवरेज नियम |
कवरेज स्थिति और प्रतिबंध (पीए, स्टेप थेरेपी, स्तर, आदि) |
पहुँच में आने वाली बाधाओं और अपनाने संबंधी समस्याओं की व्याख्या करता है |
अक्सर बदलाव होते हैं, नियंत्रक संबंध जटिल हो सकते हैं |
विशिष्ट योजनाओं और क्षेत्रों में अपनाने में कौन सी बाधाएँ हैं? |
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सरकारी और सार्वजनिक डेटासेट |
सुविधाओं और कार्यक्रमों के बारे में सार्वजनिक संकेत |
प्राधिकृत आधारभूत सत्यापन |
व्यावसायिक कार्यप्रवाहों के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया |
योग्य साइटें और कार्यक्रम कहाँ हैं? |
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असंरचित और डिजिटल संकेत |
वेबसाइटें, प्रकाशन, भर्ती, घोषणाएँ |
परिवर्तन के प्रारंभिक संकेत |
शोरगुल वाला, शासन की आवश्यकता |
दावों में दिखने से पहले क्या बदल रहा है? |
दावों के डेटा पर एक नोट, क्योंकि इसे अक्सर "ग्राउंड ट्रुथ" के रूप में माना जाता है।
दावे बिल किए गए और संसाधित स्वास्थ्य सेवा लेनदेन का एक रिकॉर्ड हैं। Datavant बंद दावों को अंतिम और सुलझे हुए लेनदेन के रूप में वर्गीकृत करता है, जिनकी समीक्षा, संसाधन और प्रतिपूर्ति निर्धारण की प्रक्रिया पूरी हो चुकी है, जो पूरे हुए मामलों और संबंधित लागतों का एक व्यापक दृश्य प्रदान करते हैं।
तेज़ी की परवाह करने वाली टीमों के लिए, "ओपन क्लेम्स" डेटासेट पहले संकेत दिखा सकते हैं। हेल्थवेरिटी "ओपन क्लेम्स" को क्लियरिंगहाउस, फार्मेसी और सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म से प्राप्त बताती है, जो अक्सर पूरी तरह से निपटाए गए पेयर क्लेम्स से पहले गतिविधि को कैप्चर करते हैं।
व्यावहारिक निष्कर्ष: दावे बाजार और रोगी-प्रवाह की समझ के लिए अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली हो सकते हैं, लेकिन हर व्यावसायिक खुफिया टीम को ताजगी, पूर्णता और विश्वसनीयता के बारे में स्पष्ट होना चाहिए।
यदि भुगतानकर्ता कवरेज अपनाने को आकार देता है, तो भुगतानकर्ता खुफिया जानकारी कोई अतिरिक्त परियोजना नहीं है। यह व्यावसायिक वास्तविकता का हिस्सा है।
एमएमआईटी (MMIT) उस इकाई को नियंत्रक के रूप में वर्णित करता है जो फॉर्मूलरी निर्णय को नियंत्रित करती है, और यह बताता है कि नियंत्रक परिस्थिति के आधार पर एक पेयर, एक पीबीएम (PBM), एक एमसीओ (MCO), या एक सरकारी इकाई हो सकता है।
यह इसलिए मायने रखता है क्योंकि वाणिज्यिक टीमें अक्सर गलत निर्णयकर्ता के आधार पर भुगतानकर्ता रणनीति बनाती हैं। जब अपनाने की दर पूर्वानुमान से चूक जाती है, तो इसका लक्षण "कम अपनाना" होता है, लेकिन इसका कारण कोई प्रतिबंध पैटर्न, नियंत्रक की गतिशीलता, या कवरेज में देरी हो सकती है जिसे GTM योजना में मॉडल नहीं किया गया था।
यदि आप कवरेज और उपयोग प्रबंधन से प्रभावित श्रेणियों में बिक्री कर रहे हैं, तो अच्छी HCI लिंक प्रदाता अवसर को वास्तविक पहुँच के साथ जोड़ती है।
वाणिज्यिक खुफिया जानकारी तब मूल्यवान बनती है जब यह निर्णयों को बदलती है। ये वे उपयोग मामले हैं जो सबसे अधिक बार राजस्व परिणामों को प्रभावित करते हैं।
यह मुख्य उपयोग मामला है, लेकिन यदि इकाई समाधान (entity resolution) कमजोर है तो यह सबसे अधिक विफल होने वाला भी है।
उच्च-गुणवत्ता वाली लक्षितीकरण में आमतौर पर शामिल होते हैं:
केवल भौगोलिक आधार पर बनी क्षेत्राधिकार प्रणालियाँ यह अनदेखा कर देती हैं कि वास्तव में देखभाल कहाँ होती है और प्रणालियाँ कैसे संरचित हैं।
दावों-आधारित पैटर्न बड़े पैमाने पर निदान, उपचार और पर्ची गतिविधि को प्रकट कर सकते हैं।
कई देखभाल मार्गों में, रेफरल यह निर्धारित करते हैं कि अपनाना कहाँ फैलता है और कहाँ रुकता है। रोगी की गतिविधि को मैप करने में मदद करने वाली व्यावसायिक खुफिया जानकारी एक प्रमुख प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है, विशेष रूप से विशेष देखभाल क्षेत्रों में।
कुछ "प्रभावशाली" लक्ष्य उच्च-मात्रा वाले नहीं होते हैं। कुछ उच्च-मात्रा वाले लक्ष्य शुरुआती अपनाने वाले नहीं होते हैं।
HCI आपको प्रभाव को पैमाने से अलग करने में मदद करता है, फिर क्षेत्रों, नेटवर्क और देखभाल सेटिंग्स में तर्कसंगत लॉन्च अनुक्रमण बनाने में मदद करता है।
बाज़ार तक पहुँच की समस्याएँ शायद ही कभी ज़ोर से घोषणा करती हैं। वे धीमी शुरुआत और असंगत शुरुआत के रूप में सामने आती हैं।
भुगतानकर्ता नियमों और नियंत्रक गतिशीलता को शामिल करने वाला HCI यह निदान करना आसान बनाता है कि अपनाने की प्रक्रिया क्यों अनुपस्थित है, और पहुँच प्रयासों पर कहाँ ध्यान केंद्रित करना है।
मूल्य प्राप्त करने के लिए आपको पूरी तरह से सब कुछ करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन आपको क्रमिकता की आवश्यकता है।
2 से 3 ऐसे निर्णय चुनें जहाँ अनिश्चितता महंगी पड़ती है, जैसे:
साधारण शब्दों में परिभाषित करें कि सफलता कैसी दिखती है। यदि कोई व्यावसायिक नेता यह स्पष्ट नहीं कर सकता कि यह कार्रवाई को कैसे बदलेगा, तो यह एक अच्छा आरंभ बिंदु नहीं है।
न्यूनतम रूप से, आपको एक सुसंगत संरचना की आवश्यकता है जो निम्नलिखित को जोड़ती हो:
यह आपकी डेटा रीढ़ बन जाती है।
कई टीमों के लिए, क्लेम्स सबसे अधिक प्रभाव वाला डेटासेट है क्योंकि यह अरबों घटनाओं में पैटर्न प्रकट करते हुए बड़े पैमाने पर काम करता है।
कुछ हेल्थटेक उत्पादों के लिए, प्रदाता और सुविधा संदर्भ डेटा लक्षित सटीकता में तेज़ी से सफलताएँ दे सकता है।
HCI को वर्कफ़्लो के भीतर होना चाहिए, उनके बगल में नहीं।
उदाहरण:
सर्वश्रेष्ठ HCI कार्यक्रम डेटा गुणवत्ता को एक उत्पाद की तरह मानते हैं।
कुछ मेट्रिक्स को ट्रैक करें:
वाणिज्यिक खुफिया जानकारी अक्सर स्वास्थ्य डेटा को छूती है, भले ही वह पहचान-रहित क्यों न हो।
HHS की HIPAA डी-आइडेंटिफिकेशन मार्गदर्शन गोपनीयता नियम के तहत दो तरीकों का वर्णन करती है: सेफ हार्बर और विशेषज्ञ निर्धारण।
व्यावहारिक दृष्टिकोण से, इसका मतलब है कि आपकी HCI क्षमता को परिभाषित करना चाहिए:
फील्ड अपनाना नाजुक होता है। यदि टीमें उत्पत्ति या शासन पर भरोसा नहीं करतीं, तो वे अलग हो जाती हैं, और संगठन फिर से सहज-आधारित लक्षितीकरण की ओर लौट जाता है।
हेल्थकेयर कमर्शियल इंटेलिजेंस वह तरीका है जिससे टीमें प्रोवाइडर, पेयर और मार्केट डेटा का उपयोग यह तय करने के लिए करती हैं कि किसे लक्षित किया जाए, अवसर वास्तव में कहाँ है, मरीज देखभाल के माध्यम से कैसे आगे बढ़ते हैं, और कौन सी पहुँच बाधाएँ अपनाने की गति को धीमा करेंगी।
सामान्य इनपुट में दावे, ईएचआर-आधारित डेटा, प्रदाता और सुविधा संदर्भ डेटा, तथा भुगतानकर्ता कवरेज या फॉर्मूलरी नियम शामिल हैं।
नहीं। हेल्थटेक कंपनियाँ, मेडटेक फर्म, सेवा प्रदाता, और यहाँ तक कि स्वास्थ्य सेवा प्रदाता भी अवसरों की पहचान करने, संसाधनों को प्राथमिकता देने, और यह समझने के लिए कि देखभाल और निर्णय लेने की प्रक्रिया कैसे संरचित है, HCI का उपयोग कर सकते हैं।
एफडीए वास्तविक-विश्व डेटा को परिभाषित करता है और वास्तविक-विश्व साक्ष्य को उस डेटा का विश्लेषण करके प्राप्त नैदानिक साक्ष्य के रूप में वर्णित करता है। वाणिज्यिक खुफिया जानकारी समान डेटा स्रोतों का उपयोग कर सकती है, लेकिन यह लक्ष्यीकरण, क्षेत्र योजना, और पहुँच रणनीति जैसे वाणिज्यिक निर्णयों पर केंद्रित होती है।
हेल्थकेयर वाणिज्यिक खुफिया जानकारी अधिक डेटा इकट्ठा करने के बारे में नहीं है। यह खंडित बाज़ार की वास्तविकता को ऐसे निर्णयों में बदलने के बारे में है जो टिके रहें।
जब अच्छी तरह से किया जाता है, तो यह आपको मदद करता है: