استشارات تحليلات بيانات الرعاية الصحية
بفضل خبرتنا المكتسبة من تنفيذ أكثر من 50 مشروعًا ناجحًا في تحليلات البيانات وما يزيد على 150 مشروعًا في الرعاية الصحية، نقدم في ساينس سوفت حلولاً شاملة لتحليل البيانات الصحية للمرضى، ونتائج العلاج، بالإضافة إلى بيانات تكاليف الرعاية، وغيرها.
تُعد استشارات تحليلات بيانات الرعاية الصحية وسيلة فعَّالة للحصول على رؤى ومعلومات قيِّمة وقابلة للتنفيذ من بيانات الرعاية الصحية، ودعم عملية اتخاذ القرارات القائمة على الحقائق. بخبرة 35 عامًا في مجال تحليلات البيانات و19 عامًا في مجال الرعاية الصحية، توفر ساينس سوفت خدمات إدارة بيانات الرعاية الصحية بهدف تحسين العمليات السريرية والتجارية لدى العملاء.
لمحة عامة عن سوق تحليلات بيانات الرعاية الصحية
في عام 2022، قُدرت قيمة السوق العالمي لتحليلات بيانات الرعاية الصحية بنحو 139.46 مليار ريال سعودي، ويتوقع المحللون أن ينمو هذا السوق لتصل قيمته إلى 454.22 مليار ريال سعودي بحلول عام 2030، بمعدل سنوي مركب (CAGR) قدره 15.9%.
تُشكِّل الحلول المخصصة لشركات علوم الحياة أكثر من نصف حجم السوق، تليها الحلول الموجَّهة لمقدمي خدمات الرعاية الصحية. ومن أبرز عوامل النمو في هذا السوق الحاجة إلى تعزيز أداء الفِرق الطبية، وخفض التكاليف غير الضرورية، وتحسين النتائج الصحية للمرضى.
كيف يستفيد قطاع الرعاية الصحية من تحليلات البيانات؟
- وفقًا لتقارير Statista، تتبنى 56% من مؤسسات الرعاية الصحية الرائدة عالميًا برمجيات التحليلات التنبؤية.
- يرى 85% من المديرين التنفيذيين في قطاع الرعاية الصحية أن تحليلات البيانات ضرورية لتحقيق أهداف أعمالهم.
- تشير 51% من مؤسسات الرعاية الصحية إلى أن تكامل البيانات وقابلية التشغيل البيني من أبرز التحديات التي تعيق تطبيق تحليلات البيانات بكفاءة.
- بعد تطبيق تحليلات بيانات في المستشفيات، أفاد مقدمو الرعاية الصحية بأن 70% - 80% من حالات إعادة دخول المرضى في أقسام الطوارئ يمكن التنبؤ بها وتجنبها من خلال تدخلات الرعاية في الوقت المناسب.
إمكانات تحليلات البيانات في مجال الرعاية الصحية
تحليل مؤشرات التقدم في علاج المرضى
لتحديد الحالات الشاذة والاتجاهات العلاجية.
نماذج للتقارير:
- اختلافات النتائج بناءً على العوامل الديموغرافية للمرضى مثل العمر، ومستوى الدخل، ونمط الحياة.
- اختلافات النتائج بناءً على العوامل الداخلية لمؤسسات الرعاية الصحية، مثل الأطباء، والعلاجات، والمرافق، وغيرها.
مصادر البيانات:
- السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) والسجلات الطبية الإلكترونية (EMR).
- أنظمة القبول والتخريج والتحويل (ADT).
- الأنظمة المتخصصة للأقسام مثل أمراض القلب، وطب الأسنان، والأمراض العصبية، وغيرها.
- إدارة الأمراض وإدارة الصحة السكانية.
تحليل البيانات الصحية التي يقدمها المرضى (PGHD)
لتمكين المراقبة المستمرة للحالة الصحية للمرضى، وتحديد الأنماط الشاذة، وتقييم التقدم في خطة العلاج، والكشف المبكر عن أعراض المضاعفات، وغيرها.
نماذج للتقارير:
- مستويات الجلوكوز في الدم (لمرضى السكري).
- تغييرات مستوى الأكسجين في الدم (SpO2) لمرضى الانسداد الرئوي المزمن (COPD).
- الاتجاهات العامة لتغذية المرضى، والترطيب، ودرجة الحرارة، والوزن، وضغط الدم، وغير ذلك.
مصادر البيانات:
تطبيقات الجوال والبوابات الإلكترونية للمرضى، من أجل:
- إدارة الحالات المزمنة.
- جدولة المواعيد الطبية.
- متابعة تناول الأدوية.
- دعم التعافي بعد العمليات الجراحية، وغيرها.
تحليل التكاليف
لتحديد نفقات علاج حالات أو مجموعات معينة من المرضى.
نماذج للتقارير:
- الاختلافات في نفقات علاج حالات معينة.
- العلاقات بين نتائج المرضى والتكاليف التي تغطي فترات معينة، مع رؤى حول نتائج التغييرات في عملية الرعاية.
مصادر البيانات:
- السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) والسجلات الطبية الإلكترونية (EMR).
- أنظمة معلومات المختبر (LIS).
- أنظمة معلومات الأشعة (RIS).
- الأنظمة المتخصصة للأقسام.
- أنظمة المحاسبة، وتخطيط موارد المؤسسات (ERP).
إعداد تقارير التدفق النقدي الموسعة
لتمكين التخطيط المالي وتحسين الإدارة المالية.
نماذج للتقارير:
- التدفق النقدي المتوقع بناءً على بيانات إدارة دورة الإيرادات (RCM).
- التدفق النقدي الفعلي.
- المدفوعات المستحقة حسب جهات دفع محددة مثل، الأقسام، والمرافق، والأمراض.
- العائد الفعلي على الاستثمار (ROI) حسب أنواع الاستثمارات {المرافق الجديدة، والمعدات الطبية مثل أجهزة الأشعة المقطعية (CT) أو أجهزة التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، وغيرها}.
مصادر البيانات:
- أنظمة تخطيط موارد المؤسسة (ERP) أو أنظمة الإدارة المالية (FMS).
- أنظمة إدارة دورة الإيرادات.
لوحات معلومات شاملة، ومخططات، ورسوم بيانية
لتقييم الأداء بشفافية.
نماذج للتقارير:
- كفاءة استخدام الأسرَّة.
- معدلات استخدام المعدات.
- استخدام غرف العمليات.
- استخدام الأدوية.
- تحليلات بيانات الموارد البشرية السريرية، مثل مؤهلات الموظفين، وشهاداتهم العلمية، وعملية توظيفهم، والمزيد.
مصادر البيانات:
- أنظمة إدارة الممارسات الطبية (PMS).
- أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR).
- أنظمة معلومات المختبر (LIS).
- أنظمة معلومات الأشعة (RIS).
- أنظمة إدارة القوى العاملة.
- الأنظمة المتخصصة للأقسام.
تحليل العمليات
لحساب وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) التشغيلية، وتحديد نقاط الضعف في العمليات وأسبابها، والتنبؤ بالطلب على الخدمات والأصول.
نماذج للتقارير:
- معدل دوران المخزون.
- نسبة الممرضات إلى المرضى.
- معدل أداء الموردين.
- الطلب على الموظفين للأسبوع المقبل.
مصادر البيانات:
- أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR).
- برمجيات إدارة الموارد البشرية.
- برمجيات إدارة الممارسات الطبية.
- أنظمة إدارة المخزون.
- أنظمة إدارة سلسلة التوريد (SCM).
- أنظمة إدارة المرافق.
تحليل مشاركة المرضى
لمتابعة رضا المرضى، وتحديد الفجوات في الخدمات والرعاية، وتنفيذ التحسينات ذات الصلة.
نماذج للتقارير:
- معدل تفاعل المرضى مع البوابات.
- معدل تسرب المرضى.
- كفاءة أنشطة مشاركة المرضى.
مصادر البيانات:
- بوابات المرضى.
- تطبيقات الرعاية الصحية عن بُعد.
- استبيانات المرضى.
تقديم توصيات ذكية بشأن العلاج
لدعم اتخاذ القرارات السريرية من خلال المخرجات الناتجة عن استخدام تقنيات تعلم الآلة (ML) والذكاء الاصطناعي (AI).
المخرجات المتوقعة:
- توصيات قائمة على الذكاء الاصطناعي بشأن جرعات الأدوية العلاجية.
- خطط علاج مخصصة.
- التنبيه بالمضاعفات والمخاطر الصحية المحتملة.
مصادر البيانات:
- أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR).
- أنظمة معلومات المختبر (LIS).
- أنظمة معلومات الأشعة (RIS).
- الأجهزة القابلة للارتداء.
نماذج للرؤى التي يمكن الحصول عليها من خلال تحليلات بيانات الرعاية الصحية
ساينس سوفت، شريكم الموثوق لتحليل بيانات الرعاية الصحية
- 35 عامًا من الخبرة في مجال تحليلات البيانات، و11 عامًا في تحليل الصور والبيانات الضخمة.
- 19 عامًا من الخبرة في تقنية معلومات الرعاية الصحية، وتخزين البيانات، وخدمات ذكاء الأعمال (BI).
- خبرة عملية واسعة في تحقيق الامتثال للوائح التنظيمية لحماية البيانات، مثل نظام حماية البيانات الشخصية، ومعيار أبو ظبي الخاص بأمن المعلومات الصحية والأمن الإلكتروني، وقانون نقل التأمين الصحي والمسائلة (HIPAA)، واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، وغيرها الكثير.
- فريق محترف يضم خبراء في تحليلات بيانات الرعاية الصحية، بما في ذلك استشاريين، ومطورين، ومهندسي حلول تصل خبرتهم إلى 27 عامًا.
- شريك موثوق لـMicrosoft، ومورد معتمد لحلول AWS.
- نهج قوي لإدارة الأمان ونظام شامل لإدارة جودة برمجيات الأجهزة الطبية، معتمدين بشهاداتي الأيزو 27001 والأيزو 13485.
- فاز حل مراقبة المرضى عن بُعد (RPM) الذي طورته ساينس سوفت بجائزة أفضل حل تكنولوجي للرعاية الصحية لعام 2022 من مجلة Health Tech Digital.
- مصنفون ضمن قائمة الشركات الرائدة في أبحاث سوق برمجيات تحليل الصور الطبية التي أجرتها شركتي MarketsandMarkets وCoherent Market Insights.
ما الذي يميز ساينس سوفت؟
نُحقِّق نجاح المشروعات، مهما كانت التحديات.
تتخطى ساينس سوفت مفهوم الإدارة الروتينية للمشروعات التي غالبًا ما تقتصر على التنظيم، وهو الأسلوب السائد في السوق. بدلاً من ذلك، نتبنى نهجًا احترافيًا في إدارة المشروعات، إذ نُركز على الإشراف الفعّال وقيادة فِرقنا نحو تحقيق نجاح المشروعات لعملائنا، مهما كانت التحديات التي تواجهنا.
حلول تحليلات بيانات الرعاية الصحية لدينا
تخزين بيانات الرعاية الصحية
- تصميم مستودعات ومتاجر لبيانات الرعاية الصحية لهيكلتها وتنظيمها بكفاءة، ما يتيح الاستعلام التحليلي وإعداد التقارير بكفاءة.
- تخزين المعلومات الصحية المحمية (PHI).
- التخزين المتكامل لبيانات أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) والسجلات الطبية الإلكترونية (EMR)، وتخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وإدارة الموارد البشرية، بالإضافة إلى البيانات الواردة من قواعد البيانات الطبية العامة، وبيانات نتائج البحث والتطوير، وغيرها.
ذكاء أعمال الرعاية الصحية
- تحليلات البيانات التشغيلية: تحسين جدولة مواعيد الموظفين، وصيانة المرافق، وإدارة المطالبات، وغيرها.
- تحليلات بيانات المرضى: تقسيم المرضى إلى فئات، وتحليلات بيانات رحلات علاج المرضى، وتحسين خطط العلاج، وغيرها.
- تحليلات البيانات المالية: للكشف عن الاحتيال المالي، وإدارة المخاطر المالية، وغيرها.
- مراقبة أداء موظفي الرعاية الصحية.
- تحليلات البيانات الدوائية: تحسين دورة الإنتاج، وتحليل بيانات التجارب السريرية، وغيرها.
التمثيل المرئي لبيانات الرعاية الصحية
- لوحات معلومات تشغيلية ذاتية في الوقت الفعلي: بيانات دخول المستشفيات ومعدل الإشغال، وبيانات السجلات الطبية الإلكترونية (EHR) والسجلات الصحية الإلكترونية (EMR)، وغيرها.
- لوحات معلومات استراتيجية تفاعلية: لعرض مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، واتجاهات المرضى، وبيانات أداء المستشفيات، وغيرها.
حلول البيانات الضخمة في الرعاية الصحية
- جمع وتخزين بيانات السجلات الطبية الإلكترونية (EHR) والسجلات الطبية الإلكترونية (EMR)، والأجهزة الطبية، والبيانات المستخلصة من تطبيقات وبوابات المرضى.
- التحليلات الفورية لبيانات الأجهزة الطبية.
- مراقبة المرضى عن بُعد، والتنبيه بالاتجاهات والأنماط غير الطبيعية في حالات المرضى التي تتطلب انتباه الطبيب.
- تقديم توصيات مخصصة لتحسين خطط الرعاية.
التحليلات التنبؤية
- تحسين وتخطيط عمليات سلسلة التوريد في الرعاية الصحية: التنبؤ بالطلب باستخدام تقنية تعلم الآلة (ML)، وإدارة مخاطر الموردين، وغيرها.
- إدارة الأمراض: التنبؤ القائم على تقنية تعلم الآلة (ML) بشأن إعادة إدخال المرضى، والتحقق من التشخيصات، وغيرها.
- إدارة التأمين الصحي: تحديد خطط الرعاية الصحية المثلى، والمطالبات الاحتيالية المحتملة أو الخسائر عالية القيمة، وغير ذلك.
التصوير الطبي باستخدام الذكاء الاصطناعي
- إجراء التشخيصات.
- التصوير ثلاثي الأبعاد القائم على تقنية الواقع الافتراضي (VR)، لتوفير تعليم تفاعلي فعَّال للأطباء الممارسين وطلاب الطب.
- أدوات المساعدة الافتراضية بالذكاء الاصطناعي، لتزويد المرضى بإجابات وتوصيات فعَّالة بناء على تاريخهم الطبي، واحتياجاتهم الشخصية، وغير ذلك.
إن الهدف الأساسي من أي حل تحليلي فعَّال هو التخلص من مصادر البيانات المعزولة، وإنشاء مصدر موحد وموثوق للحقائق.
قد يكون تحقيق ذلك تحديًا كبيرًا بسبب كثرة مصادر البيانات المحتملة وترابطها مع الحل المستقبلي. فعلى سبيل المثال، ستستفيد تحليلات البيانات السريرية بالتأكيد من بيانات أنظمة معلومات المختبر (LIS) و.أنظمة معلومات الأشعة (RIS). ومع ذلك، فإن معظم عملائنا لديهم بالفعل هذه الأنظمة مدمجة مع السجلات الصحية الإلكترونية (EHR)، ما يجعل التكامل الفردي لهذه الأنظمة إهدارًا للموارد. لهذا السبب، تبدأ ساينس سوفت عادة بمراجعة مصادر البيانات واستخلاص الأهداف التي يسعى عملاؤنا إلى تحقيقها باستخدام بياناتهم.
قصص نجاحنا
عملاؤنا يشاركونكم آرائهم وانطباعاتهم عن التعاون معنا
طَوَّر فريق ساينس سوفت تطبيقًا لاكتشاف السرطان باستخدام منطق الأعمال المكتوب بلغة البرمجة Java. بالإضافة إلى الخبرة الفنية القوية التي أظهرتها ساينس سوفت، أظهر مطورو ساينس سوفت فهماً عميقاً لتفاصيل برمجيات المختبر وتكاملاتها. أنا منبهرة بالطبيعة التعاونية لفريق ساينس سوفت، إذ تطلب مشروعنا التنسيق مع العديد من الشركات والأفراد. وعملت ساينس سوفت جيدًا مع الجميع.
توفر ساينس سوفت أفضل الكفاءات والمعرفة العميقة بتقنيات ومنهجيات تقنية المعلومات بما يتوافق مع معايير الأيزو 13485 وIEC 62304. بالإضافة إلى ذلك، أود أن أشير إلى إن فريق ساينس سوفت أثبت أن لديه خلفية هندسية رائعة ونهجًا استباقيًا في العمل، كما كان التواصل سهلاً وواضحًا.
أود بكل تأكيد أن أوصي بساينس سوفت شريكًا تقنيًا موثوقًا به في تقديم الاستشارات التقنية.
مارينا شومر
الرئيس والمدير التنفيذي
لتطوير تطبيق للهاتف الجوال من شأنه تعزيز مجموعة من الأجهزة الطبية التي تدعم تقنية البلوتوث لرعاية الأطفال وحديثي الولادة، طرحنا مناقصة لتطوير التطبيق. كان منتج إثبات المفهوم من ساينس سوفت مقنعًا بما يكفي لتعزيز التعاون. وفي أثناء تنفيذ المشروع، كنا سعداء للغاية بعمل محللي الأعمال والمطورين في ساينس سوفت، الذين أظهروا مستوى فائقًا من المهارات والكفاءة.
خدمات تحليلات بيانات الرعاية الصحية لدينا
استشارات تحليلات بيانات الرعاية الصحية
يقدم لكم خبراؤنا:
- تحليل احتياجاتكم لتحديد كيفية تحقيق الاستفادة القصوى من تحليلات البيانات لمؤسستكم.
- إعداد استراتيجية مفصلة لتحليلات بيانات الرعاية الصحية.
- تصميم حل تحليلات البيانات، ووضع خارطة طريق لتنفيذه.
- دعم مؤسستكم خلال تصميم المشروع، وتنفيذه، وتحسينه.
التعاقد الخارجي الكامل لتحليلات بيانات الرعاية الصحية
يتولى فريقنا:
- تحليل الاحتياجات لتصميم حل مُخصص لتحليلات بيانات الرعاية الصحية.
- اختيار منصة تحليلات بيانات الرعاية الصحية، ومجموعة التقنيات.
- تنفيذ حل آمن ومتوافق مع المعايير واللوائح التنظيمية، وتطوير وحدات تحليلية لتعزيز إمكانات التطبيقات الحالية.
- دعم وصيانة وتحسين حل التحليلات السحابي (عند الطلب).
للعام الثالث على التوالي، ساينس سوفت ضمن قائمة أفضل 100 شركة للتعاقد الخارجي في العالم لعام 2024.
تفخر ساينس سوفت بإدراجها ضمن قائمة أفضل 100 شركة للتعاقد الخارجي لتقنية المعلومات على مستوى العالم لعام 2024. وأعلنت الرابطة الدولية للتعاقد الخارجي (IAOP) عن قائمتها السنوية Global Outsourcing 100، وتتشرف ساينس سوفت بإدراجها ضمن قائمة أفضل شركات التعاقد الخارجي في العالم، وذلك للعام الثالث على التوالي. ويثبت ذلك مدى احترافية ساينس سوفت في تقديمها لخدمات التعاقد الخارجي لتقنية المعلومات وتنوعها في إتاحة العديد من أنماط التعاون بأسعار معقولة وبجودة فائقة. وهذا ما يشجع العديد من عملاؤنا في دول الخليج العربي على الاستعانة بساينس سوفت لتحقيق نجاحهم الرقمي والوصول إلى القمة في مجالاتهم.
التقنيات والأدوات التي نستخدمها في تحليلات البيانات
خبراؤنا يجيبون عن أسئلتكم الشائعة حول تحليلات بيانات الرعاية الصحية
ما أنواع البيانات المستخدمة في تحليلات بيانات الرعاية الصحية؟
اعتمادًا على المصادر المدمجة، يمكن لحلول تحليلات بيانات الرعاية الصحية معالجة البيانات السريرية، والتشغيلية، والمالية، مثل:
- بيانات المرضى والعلاج: التاريخ الطبي للمرضى، والنتائج الصحية، وتقارير الخروج من المستشفى، وسجلات الأدوية، ونتائج المختبر.
- بيانات الصحة السكانية: معدلات الوفيات، متوسط العمر المتوقع، السلوكيات وأنماط الحياة المؤثرة في الصحة، نتائج الحملات العامة.
- البيانات التي يقدمها المرضى: سجلات الأعراض والمؤشرات الحيوية من تطبيقات وبوابات المرضى، وبيانات المؤشرات الحيوية الواردة في الوقت الفعلي من أجهزة الاستشعار والأجهزة القابلة للارتداء.
- بيانات التأمين والفواتير والتكاليف: البيانات المتعلقة بالمطالبات المرفوضة وأسباب رفضها، وسجل مدفوعات المرضى، والحسابات المدينة والحسابات الدائنة.
- بيانات التفاعل بين المرضى والمستشفيات: بيانات رضا المرضى، والغياب عن الحضور، واستبيانات ما بعد الزيارات الطبية.
- بيانات التجارب والأبحاث السريرية: الخصائص الديموغرافية للمشاركين، ونتائج العلاج، والآثار الجانبية، ومدى التزام بالبروتوكولات المعتمدة.
- بيانات الموارد البشرية: بيانات أداء الموظفين، والتعويضات، ومعدل الدوران.
- بيانات العمليات الداخلية: بيانات تدفق المرضى، واستخدام الموارد، ومقاييس الأداء.
- بيانات التحليلات الدوائية: البيانات الجينومية (المتعلقة بالخلايا)، وبيانات مبيعات الأدوية.
كيف يتم ضمان أمان وخصوصية بيانات عملائكم؟
لأننا شركة متخصصة في تحليلات بيانات الرعاية الصحية، فإننا نستند إلى نظام قوي ومعتمد بشهادة الأيزو 27001 لإدارة الأمان، كما نستفيد من خبرة خبرائنا الداخليين في الامتثال للرعاية الصحية لضمان توافق حلولنا مع المعايير واللوائح التنظيمية.
تُطوِّر ساينس سوفت حلول متقدمة لتحليلات بيانات الرعاية الصحية، بما في ذلك حلول البرمجات التي تعمل كأجهزة طبية (SaMD)، بما يتوافق تمامًا مع جميع المعايير العالمية والمحلية المطلوبة، مثل نظام حماية البيانات الشخصة، ومتطلبات الهيئة العامة للغذاء والدواء السعودية (SFDA)، ومعيار أبوظبي الخاص بأمن المعلومات الصحية والأمن الإلكتروني (ADHICS) ومتطلبات وزارة الصحة الإماراتية، واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، وإدارة الغذاء والدواء (FDA)، ولائحة الاجهزة الطبية (MDR).