为了充分利用医院和医疗集团正在采集的大量数据，美国医疗机构首席财务官转而使用强大的分析工具，提高收入循环效率，降低成本。

随着医疗行业向数据化方向迈进，医疗服务机构被越来越多的数据所埋没。找到处理所有数据的方法绝非易事。而对于医疗财务管理人员来说，由于医院和医疗集团成功了实施数据分析项目，提高了经济效益和财政稳定性，因此有必要着手处理数据。

医疗行业采用数据分析方法的机构数量不断增加。全球商业咨询公司——弗若斯特沙利文公司(Frost & Sullivan)去年发布的一份报告预测，2011年至2016年，采用高级医疗数据分析方法的美国医院将从10%增长到50%，复合年均增长率为37.9%。今年2月HealthLeaders网站发布的传媒智讯报告显示，62%的医疗机构计划未来三年增加财务分析投入;仅有3%计划缩减此项投入。

弗若斯特沙利文公司总部位于加利福利亚州山景城，该公司连接医疗首席分析师Nancy Fabozzi表示，多数医院加大分析投入的主要原因有两个。

“第一个原因是医疗改革，”她说，“患者会越来越多，由于他们之前没有参与保险，不知道保险的运作流程，所以他们不同于以往的患者。他们可能不了解可免除的费用和共同保险赔付等问题。”

第二个原因是改变报销额。Fabozzi指出：“从按服务付费转向价值付费是采用分析方法的重要推动力，因为财务风险大大提高。你不仅需要了解临床绩效，而且还要了解执行绩效和财务结果。分析方法是核心问题。”

由于对收入造成巨大影响，医院有必要尽可能地扩大数据量，提高效率。

增加采集量

对于Eric Waller来说，医疗行业数据分析方法使用量能够快速增长并不奇怪。Eric Waller所在的公司是一家医疗公司——医疗管理联合公司(Health Management Associates)，位于加利福利亚州那不勒斯，在美国15个州设有71家医疗机构，年净收入60亿美元。

Waller表示，他2009年入职时就开始寻找使用分析方法的机会，找到计算收入周期的起点。

“从临床角度来讲，分析方法不仅具有巨大潜力，而且对于我们来说，还能带来更多的经济效益。”Waller表示。

“我们从编码和账单入手，”他说，“原来好多人都着手解决这个问题。目前，我们已经聘请专家讲解数学和机器，效果显著。我们相信自己正确获取了信息和编码，获得了应有的回报。我们正在开发复杂模型，查询编码中的异常值。机器处理数据，辨认出异常值。”

Waller表示，通过使用数据分析模型，HMA防止净收入损失。

“像我们这种规模的医疗集团，如果采取逐步改进，会迅速增收。”Waller表示。HMA正在降低对外部资源的依赖性，节省了大量资金。“我们也聘请其它公司人工采样，查找丢失的代码，降低了人工成本。由此，每年供节省300万至200万美元。”

“想想看，一屋子的人查看文件的目的就是为了确定代码是否正确无误，”他补充道，“这个方法的伸缩性交叉。让更多的人解决这个问题并不是答案。我们想要确定财政盈余或短缺的地方。准确性关乎每个人的切身利益。最有效的方式是通过电脑和数据分析模型来实现。”

位于克利夫兰的MetroHealth医疗集团，拥有490张床位，年净收入6.8亿美元。这家医疗集团也在使用数据分析方法创收。为了预测每个月底的收入循环总值，该系统研发了确定采集类型和趋势的工具。

“我们不想在一个月结束时受到惊吓，所以开发了一套工具，根据每天的收费调整情况，计算预测收入。”MetroHealth医疗系统助理首席财务官Craig Richmond指出。

“这样我们就能了解调整是否合理。如果问题没有确定和解决，就会对月底的结构造成影响。我们把数据分析方法作为一项主动积极的措施，确保正确性。凡是在操作中使用数据分析方法和商业智能工具的地方都非常关键。”他补充道。

Richmond表示，除此之外，MetroHealth医疗集团还制作每日预测快报，发送给临床、运营、财务的相关人士参阅。

“这是一个总结性的文件，更新当天的工作，预测月末的收入和销售额。通过查看医院的收入和专业服务收入情况，我们了解到真实数字与预算的差异，了解出现差异的地方。这个文件还使我们判断出存在隐患的环节。”

Richmond非常清楚这些分析工具对提高收入循环造成的积极影响，他表示，分析工具带来的最大的一个好处就是医疗系统具备了观察采集趋势、实时而非事后研究异常值的能力。

“我们没有对犯错的地方作回顾性的分析，我们所研发的工具可以每月控制收入循环。我们可以积极面对，而非被动应对。”

MetroHealth医疗系统还采用了获取缺失专业收费信息的分析工具。医生在为患者填写完成的病历记录后，系统会自动检查文件中是否包含相关费用。如有缺失，就会对记录进行标注，提醒医生再次检查。

“通过这个工具，我们可以调查为什么填写记录后还会出现没有相关费用的现象。我们采用积极的措施，确定合理收费。”Richmond表示。

他指出，使用该工具后，2010年至2012年间，MetroHealth医疗系统每个住院日的住院专业收费提高了5.2%。

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