如果患者开始根据自己的健康状况向医院付费怎么办？这种“好得令人难以置信”的医疗保健模式被称为基于价值的护理（VBC）。尽管这听起来像是一种以患者为中心的方法（事实也确实如此），但该模型也有利于医疗保健提供者。
迈克尔·波特和伊丽莎白·奥姆斯特德·泰斯伯格在他们的《重新定义医疗保健》一书中首次创造了“基于价值的医疗保健”一词。在不到几十年的时间里，VBC 推动医疗保健行业进入了一个近乎完美的效率和准确性的时代。
但为什么基于价值的护理对于医疗保健行业如此重要？
医疗费用正在飙升。在这种情况下，VBC 提供了可持续的解决方案，可以改善患者的健康状况，同时降低总体费用。
换句话说，VBC 将健康结果置于医疗保健服务的“核心”。
成功实施 VBC 的一个关键方面是诊断数据与医疗记录的无缝集成。这是确保准确、及时、高效诊断的好方法。
然而，尽管医疗技术取得了进步，但诊断连接不同来源的数据仍然是一个挑战。这是因为大多数医疗保健系统仍然各自为政。
此外，关键的诊断信息通常无法在整个护理过程中顺利传递。为了弥补这一差距，医疗保健提供者正在采用一种新方法——数据驱动的诊断，从而实现精确和个性化的医疗。
在本博客中，我们将探讨基于价值的护理如何将诊断数据与患者记录联系起来，并讨论此过程中涉及的挑战和解决方案。
什么是基于价值的护理？
从本质上讲，基于价值的护理 (VBC) 是一种医疗保健提供模式，它验证医院和医生仅根据患者的健康结果获得报酬。这与按服务收费 (FFS) 模式形成鲜明对比，在该模式中，提供商为每项服务获得补偿。
换句话说，VBC强调医疗保健的质量而不是数量。
让我们看看基于价值的护理的一些关键要素：
预防保健：正如智者所说，“预防胜于治疗”。 VBC 医疗服务模式促进早期干预以预防慢性病。预防保健的结果是：
- 住院人数减少
- 更好地控制成本上涨
- 改善患者的长期健康结果
护理协调：护理协调意味着参与患者护理工作的所有医疗保健提供者（从初级保健医生到专家）都处于协同作用。这种整体方法：
- 减少治疗延误
- 防止多余的程序
- 为患者提供更有凝聚力和个性化的护理
数据驱动的决策：数据和分析是推动医疗保健中基于价值的护理的燃料。数据驱动的诊断使医生和护理人员能够做出基于证据的明智决策。
随后，患者可以获得更加个性化的治疗方案，并且可以更好地利用医疗资源。
VBC 连接数据和诊断的挑战
尽管有很多好处，但在医疗保健领域实施基于价值的护理并非没有挑战。许多医疗保健系统仍然在传统的按服务收费模式下运作。
此外，过渡到 VBC 需要文化转变以及重大技术升级。
而且，尽管数字化不断发展，许多医疗保健系统仍然在孤岛中运行。因此，来自实验室、成像中心和患者记录的诊断数据通常不会实时融合。
这种碎片化会减慢诊断过程，并可能导致治疗延迟或误诊，进而对患者的治疗结果产生负面影响。
此外，医疗保健提供者、医院和诊断机构之间缺乏互操作性，为无缝数据共享造成了障碍。
医疗保健组织必须通过采用数字优先的护理方法来克服这些障碍。数据驱动的诊断可以帮助解决广泛采用基于价值的医疗保健所面临的一些主要挑战。让我们更详细地探讨一下。
诊断连接数据在基于价值的护理中的好处
在基于价值的护理中连接数据和诊断可为患者、提供者和整个医疗保健系统带来变革性的好处：
1. 增强临床决策能力 – 想象一下，您是一名医生，面对一位患有多种慢性病的患者。所有诊断数据触手可及，改变游戏规则！您可以在一个无缝视图中看到他们的实验室结果、成像扫描和病史。您立即将各个点联系起来并制定一个计划来解决所有问题——糖尿病、高血压和令人烦恼的肾脏问题。没有延误，没有遗漏细节，只有有针对性的护理。借助这种互联数据，您不仅可以治疗症状，还可以治疗症状。你正在改变生活。这就是更明智决策的力量。
2. 提高患者参与度 – 通过将诊断数据与诊断联系起来，患者可以更清楚地了解自己的健康历程。能够看到诊断结果与处方治疗之间联系的患者更有可能参与他们的护理计划并遵守医疗建议，这对于管理慢性病特别有价值。
3. 主动和预防性护理 – 基于价值的护理模式强调预防和早期干预。连接数据使提供商能够检测早期预警信号并在情况恶化之前进行干预。在预防性护理中，访问历史和实时诊断数据使提供者能够推荐生活方式的改变、药物或疗法，以减轻风险并减少对昂贵干预措施的需求。
4. 减少不必要的测试 – 互联方法减少了重复测试和程序的需要。当诊断数据在各个提供商之间集成和访问时，可以最大限度地减少不必要的测试，从而节省成本并提供更好的患者体验。
5. 简化护理协调 – 协调护理在基于价值的护理环境中至关重要，特别是对于具有复杂健康需求的患者。连接的诊断数据使提供者之间的交接更加顺畅，沟通更加顺畅，从而促进基于团队的方法，使每个医疗保健专业人员都可以访问有关患者的相同关键信息。
连接数据和诊断的技术推动因素
为了实现诊断互联护理，医疗保健系统需要适当的技术基础。几项进步正在推动这一转变：
1. 电子健康记录 (EHR)
现代电子病历在集中患者数据（包括诊断信息）方面发挥着重要作用。然而，许多电子病历的设计仍然需要碎片化的数据管理，这使得充分整合诊断数据具有挑战性。改进的 EHR 互操作性（系统可以无缝共享信息）对于支持互联诊断和诊断驱动的护理至关重要。
2. 人工智能和机器学习
人工智能和机器学习是可以分析大量诊断数据以识别模式和预测结果的工具。这些技术有助于清楚地了解复杂的病例，支持早期诊断，并协助提出个性化的治疗建议。例如，机器学习算法可以分析癌症等疾病早期迹象的成像数据，在症状出现之前提醒临床医生潜在的问题。
3. 数据集成平台
数据集成平台汇集了来自实验室系统、成像中心和临床数据存储库等各种来源的数据，创建患者信息的统一视图。这些平台促进了互操作性，确保数据在系统之间无缝流动并在需要时可用。
4. 患者报告的结果测量 (PROM)
PROM 是通常通过调查或移动应用程序直接从患者收集的数据点。它们为诊断数据提供了额外的背景信息，深入了解患者的生活质量、心理健康状况以及对护理的满意度。当与诊断数据集成时，PROM 有助于全面了解患者的健康状况和治疗反应。
新方法：数据驱动的诊断和医疗保健
这是医疗诊断中大数据和人工智能 (AI) 的时代。如今，医疗保健提供者可以有效地分析大量的诊断数据。此外，技术专家正在利用先进的机器学习 (ML) 模型来增强医疗保健和医学领域的预测分析。
此外，将实验室结果或影像扫描等诊断数据与电子健康记录 (EHR) 集成可以解决 VBC 实施中的互操作性问题。
此外，医疗保健领域的人工智能使识别模式、预测患者风险和建议精确的治疗计划变得更加容易。
例如，将患者的健康史与当前的测试进行交叉引用可以在潜在问题升级之前标记出来。这样可以尽早采取干预措施，挽救生命并降低医疗费用。
基于价值的护理中诊断数据集成的未来
VBC 的未来将取决于如何有效地利用数据来为诊断提供信息。可穿戴设备和远程监控工具等技术有助于收集连续的患者数据流。
然而，互操作性和数据流动性将是广泛采用基于价值的护理的关键。大数据分析和人工智能可以帮助充分利用健康监测设备的数据。
这些数据与其他诊断相结合，可以帮助设计个性化的治疗计划。个性化医疗可以极大地提高药物疗效并降低治疗成本。
总之，医疗诊断中的无缝数据集成和高级分析将使 VBC 成为患者和医疗保健提供者双赢的交付模式。
基于价值的护理后：数据驱动的诊断如何提高医疗保健成果？首先出现在470亿上。
