计算患者的付款额

四个月前，MetroHealth系统开始使用数据分析工具在实施手术前确定患者的费用。

“我们从第三方购买了一套解决方法，帮助我们计算出患者的现款支付费用，”Richmond说，“大家知道了自己需要承担的费用，就会做到心中有数。我们都想知道自己的预期花费，了解保险的报销额度是件非常复杂的事情。”

这个工具使用一种算法，根据MetroHealth与付款人的合同、收费说明、手术成本、患者的保险额度以及预期的服务，计算出估价。

有了这一信息，MetroHealth医疗系统给患者打电话，告知现金支付费用，并提供预付款的方法。

“我们在确保患者手术前安全付款方面获得成功”Richmond表示。MetroHealth医疗系统在服务前就筹集了15%的费用。“虽然数额不大，但是也可以称之为成功。”

平衡员工和患者比例

对于医疗机构来说，劳动力管理是最大成本。通过使用数据分析方法，医疗机构可以获得降低这方面的成本，提高收入。

Waller表示，HMA从急诊室入手，提高员工效率。Waller指出：“员工是供应方，急诊患者是需求方。如果我们能很好地平衡供应方和需求方，大家都会因此而受益。我们当然不想出现人手不足、无法给患者提供最好的服务的情况，我们也不想出现人员过剩的情况。所以，我们问自己：急诊数量和类型是否也能预测呢?”

在分析工具的帮助下，他研究了四年的数据信息，确定了急诊室的使用类型。“除了导致急诊室工作量超载的意外事件外，每天、每周、每月的急诊量都可以预测。”他说。

Waller表示，现有数据表明，HMA的员工日程工具“很好地平衡了供应方和需求方”。

HMA的目标是患者在进入急诊室后能在29分钟内接受医生的治疗。Waller表示，分析工具实施后，这个目标得以很好的实现。

“由于能够预测需求量，我们能够实现目标。我们的护士和患者也由此变得非常开心。由于患者日后还会继续选择我们医院，所以有利于我们收入的提高。不仅如此，员工的成本也得到了下降。”他说。

使用分析工具后，HMA急诊室护理人员的工作时间减少了3%至8%。Waller强调，有些时候为了更好地满足患者需求，他们增加了员工的数量。

他说：“这是一项非常有意义的投资。春种一粒粟，秋收万颗籽。”

原文标题：Using Data Analytics for Better Financial Outcomes

原文作者：Rene Letourneau