Poindexter能預測疾病發生率了，靠資料分析就能降低美國的醫療支出？

據雷鋒網瞭解，2005年以來，美國雇工的醫療保險消費上升了135%，雇員的醫療保險消費同步上升62%，如今，如何少花錢、多辦事就成為了醫療行業的頭等大事。美國的保險經紀人、自費保險的老闆、健康管理機構以及醫務人員都忙著減少健康花銷。但是，如何做到呢？

美國的醫療資料分析公司APH給出了這樣的解決方案。

據雷鋒網消息，12月8日，APH公司宣佈，公司的人口健康管理平臺上增加了預測建模功能。有了這種功能以後，保險提供商不僅可以通過APH的旗艦產品——Poindexter確定冠狀動脈、神經或骨科疾病和慢性腎臟疾病的發生率，還可以利用Poindexter預測患者的住院時間和普通患者呼叫急救的概率。

我們都知道，雖然保險公司可以通過歷年的統計資料對某一地域、某一時期人群的發病率、患病率、住院率以及門診住院醫療費等事項做出大致預測，但由人的健康受到諸多因素的影響，其中許多因素是不確定的，難以準確預測。另外，醫療條件的改善和醫療技術的發展，醫療費用開支中不能排除人為的因素。所有這些使得醫療費用總額的合理與否難以區分，因此，保險人的賠付也具有不易預測性，也難以確定醫療保險的保費。而Poindexter的預測建模功能能減少這種不確定性。

通過資料分析以預見未來

APH公司成立於2004年，致力於不斷提升資料分析技術以及持續地優化醫療實踐流程，期望達到管理健康風險、優化醫療收入和支出的目的。其產品主要由三部分組成，而Poindexter屬於其第一部分——高級資料分析。

Poindexter是一種為管理人口健康定制的資料分析風險控制工具。該工具提供動態的、可靠的人口觀察。你可以瞭解到宏觀趨勢以及瞭解最新的變化。Poindexter通過觀測個人以及群體的變化趨勢，以實用格式搜集硬資料同時也會考慮到醫療保健變化的影響，提前6~12個月預測具體形勢、發展趨勢、保健差距、住院率以及再入院率。APH所產生的關鍵資訊可以促進進一步定制行動計畫。該工具還會檢測索賠，藥學以及臨床來源的資料，對比人口學、地理以及雇主行業來調整這些搜集到的資料。

幫助保險公司識別疾病風險期的人

該公司表示，保險協力廠商管理公司和保險經紀人可以通過Poindexter的新功能，在他們的受保人群中識別出處於疾病風險期的人。有自家管理健康險的老闆也可以直接受益。保險經紀人，公司老闆，保險提供者，健康計畫和其他人可以使用APH的資料服務來推動衛生福利專案。

Poindexter為每個人打了風險評分 ，以此識別出那些健康狀況風險升高的人群。有了這些資訊，病例管理者可以通過及時干預來幫助病人避免災難性事件，從而改善護理結果，降低醫療成本。

APH首席執行官Neil Godbey說“隨著資料科學和預測分析技術的發展日新月異，我們對Poindexter進行了創新，自家管理健康險的老闆可以通過資料採擷找出可以改善的資料，並説明他們的員工過上更健康的生活。”在APH公司的官網上，舉了這樣一個例子，將Poindexter應用於美國急診室，有可能使其省下35.2萬美元。

我們都知道，醫療風險需要以綜合的方式應對。在治療中，醫療風險的識別是重要的前提，分擔是關鍵所在。只有在識別風險的基礎上，才能客觀公平地劃分各個相關主體的權利和義務，使之承擔相應的責任。就這個意義上說，APH公司新增的預測分析功能很酷。