有21虚拟到达最终目的地:旋风式多域分析之旅的第三天

2021年9月23日

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在HAS 21的第三天也是最后一天虚拟保罗·霍斯特梅尔(Paul Horstmeier)欢迎与会者来到迪拜催化剂酒店(Hotel Catalyst Dubai)。这个不可思议的虚拟环境是仿照阿拉伯塔酒店包括一个巨大的他吧玻璃雕塑和水族馆。与会者还可以看到幕后的情况，并会见一些制作今年活动的工作人员-这是一项艰巨的任务!

霍斯特迈尔分享了峰会的其他议程，阵容再次充满了行业领袖，包括艾米·康普顿-菲利普斯(Amy Compton-Phillips)，她负责治疗美国已知的第一例COVID-19患者。分组讨论环节不仅有一系列丰富的话题，还有汤姆·波顿(Tom Burton)主持的《危险边缘》(Jeopardy)特别版，聚焦于医疗改善和财务成功。

此外，分析团队还分享了他们在整个峰会期间所看到的与会者参与度的深刻见解。其中包括232个脑力约会，热门话题包括PowerBI、数据科学和敏捷，以及超越倦怠。脑力约会的机会将持续到9月23日星期五。

最后，不会是HAS 21虚拟没有# SocksofHAS。今年的竞争非常激烈，狗、猫、婴儿和一些最受欢迎的零食都亮相了。所有的参赛作品都很强大，三名当之无愧的获奖者获得了最高奖项。

大数据，光明未来:整合知识，改造护理

Amy Compton-Phillips，医学博士，普罗维登斯圣约瑟夫健康中心临床护理总裁

2020年1月，普罗维登斯收治了第一位已知的美国COVID-19患者。卫生系统很快意识到，他们需要仔细规划、利用数据和技术，并在整个组织内快速扩展解决方案以做出响应。2022卡塔尔世界杯赛程表时间在接下来的18个月里，普罗维登斯领导了一场强有力的、多方面的应对。在她的会议上，Amy Compton-Phillips分享了普罗维登斯的几个数据驱动的计划，并解释了她的组织如何使用数据来加速工具、基础设施和思维的发展。

随着大流行的展开，普罗维登斯不断努力保持领先于潜在问题。这些组织开发了一种聊天机器人，可以主动回答人们提出的问题，这些人担心他们可能已经感染了病毒，而当时检测还没有普及，资源也很紧张。普罗维登斯部署了远程监控解决方案，允许不需要住院的患者在家安全康复，为最需要的人提供医院床位和重症监护提供者。接下来，普罗维登斯创建了一个系统来利用其数据，跟踪病毒的进展，并使用自然语言处理来监测报告的症状，以预测有多少患者最终可能住院。

上述项目和其他创新举措使普罗维登斯能够最大限度地利用其人员和设施，在最需要的地方部署资源，确保公平地提供疫苗，并通过利用患者报告的结果进行实时研究。

有21虚拟行业展望演讲嘉宾

金融分析展望-医疗保健金融挑战:COVID昙花一现还是根本性转变?

Dan Unger，工商管理硕士，金融转型业务高级副总裁兼总经理

丹·昂格尔表示，在谈到COVID-19对医疗保健行业的影响时，没有“如果”，只有“如何”。昂格讨论了大流行如何引发了前所未有的金融逆风。Unger说，新的竞争对手——包括垂直整合的保险公司、创新的医疗服务提供商和大公司(如亚马逊和沃尔玛)——以及医生招聘之争只是传统医疗系统面临的几个主要障碍。

昂格尔认为，应对这些日益严峻的挑战的答案是，首席财务官和财务主管在帮助医生提供更好的医疗服务方面发挥更大的作用。他列举了金融领导者可以运用的五个关键能力来推动这一转变:

了解临床和商业运作。
了解医疗保健成本和方法。
培养各种经济模型的专业知识。
分析和有效使用统计和数据科学。
投资技术以增强财务团队的能力。

凭借数十年的深度数据(例如，临床、成本、索赔和健康的社会决定因素)，Unger说，传统医疗保健组织仍然比竞争对手拥有强大的优势，但前提是他们使用这些数据来做出更多的战略决策并赢得胜利。

临床研究:展望未来

Sadiqa Mahmood, DDS, MPH，生命科学业务高级副总裁兼总经理，Health Catalyst世界杯葡萄牙vs加纳即时走地

Sadiqa Mahmood, DDS, MPH断言，生命科学和制药需要一个榜样来执行临床研究的承诺。她说，这一榜样将使研究能够克服无知领域，并发展跨行业合作和伙伴关系。Mahmood博士解释说，临床研究的历史方法没有充分利用数据，产生了一个漫长而充满挑战的过程，使临床研究转型的时机成熟。

从2020年3月开始，COVID-19永远改变了业界对临床研究创新和评估疫苗风险的看法。在美国政府COVID-19疫苗计划“曲速行动”的支持下，研究人员研究了创新的mRNA疫苗，并在2020年夏季之前公布了早期临床试验数据。值得注意的是，到8月21日，FDA批准了这些疫苗中的第一个紧急使用授权(EUA)——仅仅进行了几个月的临床研究。

马哈茂德博士说，在2020年8月EUA里程碑之前，疫苗开发过程最快的时间是四年(1976年的腮腺炎疫苗)，平均时间为8.5年。她解释说，由于研究人员可以使用现有的mRNA技术，这一成就改变了临床研究的范式。如果没有临床和技术研发部门的创新合作，这一切都不会发生。

马哈茂德博士描述的创新伙伴关系或学习网络以数据为中心，利用高质量的信息，并拥有能够共享信息的终端。她概述了使用数据支持临床研究的六个考虑因素:

访问(即数据权利)。
代表全部患者群体。
患者身份解析和匹配。
互操作性。
数据质量(即，通用数据模型和术语)。
临床知识。

马哈茂德博士还呼吁向其他比医疗保健使用更多数据的行业借鉴思路。她举了一级方程式赛车的例子，解释了支持每辆车和每名车手的巨大合作关系。汽车配备了数百个传感器，生成数tb的数据，由10秒到100秒的工作人员进行分析。此外，许多不同的团队成员拥有不同的技能和优势，他们在赛道上，在赛车周围，解决数据传达的需求。庞大而分散的团队聚集在一起，利用数据创建一个成功的合作伙伴关系。马哈茂德博士证明，临床研究可以实现同样程度的成功伙伴关系。

有21虚拟突破会话——第三波

专题分组会议-情感AI如何改变医疗保健

Rana El Kaliouby，博士，Affectiva联合创始人兼首席执行官，情感和人类感知AI的先驱和发明者

随着人工智能或增强智能(AI)成为主流，用户和创新者主要关注其逻辑和交易方面。换句话说，我们知道人工智能智商很高，但往往不太相信它的情商。

Rana El Kaliouby博士试图改变我们感知技术情感方面的方式，她认为人工智能可以识别人类的情感。例如，计算机可以区分微笑和假笑，从而获得人类交流的主要方式，即通过面部表情进行非语言交流。

然而，埃尔·卡柳比博士说，手动编码人类表情过于费时费力。相反，她解释说，开发人员使用计算机视觉、机器和深度学习以及视频数据来训练算法，以识别面部模式，并将其映射到情绪和认知状态。这包括在不同的脸上寻找相同表情之间的共同特征(例如，微笑或眉头皱纹)。这样，当机器看到一张新面孔时，它可以利用深度神经网络进行情绪识别，为面部表情分配一个概率分数。

埃尔·卡柳比博士的Affectiva公司的计算机现在可以检测超过35种表情，包括注意力水平、认知负荷、清醒程度、心率等。在医疗保健领域，她解释说，与传统的精神状态调查相比，情感人工智能将改变心理健康，为患者的健康状况提供客观的衡量标准。她还列举了医疗保健领域的其他情感AI例子，包括帕金森病检测、为中风患者重建微笑，以及增加“共情评分”来衡量临床医患互动。此外，El Kaliouby博士描述了绝症患者的机器人伴侣，它们可以了解患者的健康状况，并在患者偏离基线时呼叫人类护士或医生，一个理解情绪的虚拟治疗师，以及一个帮助自闭症患者理解情绪和社交线索的辅助设备。

虽然El Kaliouby博士为情感人工智能提供了很多希望，但她也谈到了人工智能的一个主要问题——通过多样性、公平性和包容性减轻偏见。她说，创新者在设计算法时必须有意识，不要意外地增加偏见，利用与性别、着装、肤色等平衡的人口数据。

24场——有效的医疗保健数据治理战略推动分析转型

菲利普·罗威尔，MJ，卡尔健康公司临床和商业智能副总裁

执行治理和数据治理是有区别的，但卫生系统经常将两者混为一谈。根据Phillip Rowell的说法，执行治理是高管之间关于如何在系统中利用数据的共同协议。数据治理更多地关注于定义关键指标，以及如何分发和应用数据以确定改进机会。缺乏执行治理将阻碍成功的数据治理，而数据治理对于最大化系统宝贵的数据资产至关重要。

Rowell讨论了Carle Health实现执行治理的三步走之路，以及它在奠定数据治理基础方面所发挥的作用:

步骤1:定义一个清晰的愿景和支持组织目标的共同目标。
步骤2:建立组织结构以支持执行治理。
步骤3:使用标准化的方法执行组合项目，优先考虑效益更高的项目。

虽然执行和数据治理是内部举措，但Rowell强调了它们在提高患者满意度、加强医疗服务和增加收入机会方面的深远影响。

第25场-向大众提供可操作的数据=提高决策的效率和速度

Jack Beal，堪萨斯大学卫生系统副总裁，绩效改进副总法律顾问

Maksym Ovsiyenko, MBA, MHA，堪萨斯大学卫生系统应用分析和商业智能主任

作为一个大型的学术卫生系统，堪萨斯大学卫生系统已经在使用数据信息解决问题的过程。但是，尽管组织广泛分布数据，但这并不总是导致行动或有意义的ROI。领导人认为，缺乏行动主要是人的问题，而不是数据问题。例如，临床部门对改进工作有不同程度的支持，许多人感觉与系统领导脱节。此外，还有一种“我们vs .他们”的心态，这种错位的激励机制进一步复杂化。

那么，堪萨斯大学卫生系统做了什么不同的事情呢?它专注于更好地将正确的人与流程联系起来。关键的成功因素包括尽早和经常发现关键利益相关者(特别是临床医生)并让他们参与进来;明确定义成功;提供频繁的交流;采用持续的PDCA(计划-执行-检查-行动)改进循环;调整资源和激励机制以促进变革。

Jack Beal，法学博士，Maksym Ovsiyenko, MBA, MHA，分享了几个在做出这些调整后成功的例子。其中一个突出的表现是在他们的组织中推进基于价值的绩效(VBP)——从基于数量的薪酬转向基于价值的薪酬。通过在多个试点项目早期吸引关键利益相关者参与，并衡量和交流共享价值，这些努力已经带来了60万美元的共享节省，并继续致力于将VBP指标整合到医生合同中。

最后，比尔和奥夫西延科提供了一个更加深思熟虑的四步战略绩效改进系统的细节，该系统正处于构建和测试的最后阶段。我们的目标是继续利用和部署数据，以正确的方式连接正确的人，迫使正确的行动。

第26场——如何跨风险承担实体和基于价值的支付安排在人口健康方面取得成功

何彻斯特医学博士，健康联盟首席医疗官

April Vogelsang，注册护士，医学硕士，健康联盟医疗计划和Carle Health的高级副总裁兼首席临床整合官

Carle Health(一家医疗保健提供商)和Health Alliance(一家医疗保险公司)虽然垂直整合，但在患者护理方面仍然是分开运作的。注册护士、MS April Vogelsang和医学博士Chester Ho认为这次分离是一次错失的机会。他们认为，这些组织可以整合更多资源，在减少浪费的同时，改善对他们共享的5万名患者的护理。为此，卡尔健康与健康联盟创建并实施了一种新的人口健康护理模式，由跨学科团队帮助患者管理他们的护理。

一开始，沃格桑和何博士很难让病人注册。为什么?就像一位刚确诊的癌症患者告诉他们的那样，“我已经每天都要谈论癌症了。我不想再在电话里和保险公司的陌生人谈论这件事了。”有了这些答案，沃格桑意识到，他们需要在他们已经在的地方与病人面对面地见面。

沃格桑和何博士利用他们的分析合作伙伴提供的数据和聚类算法来可视化护理模式，选择了五个地点开始研究。他们将护理管理人员实际和/或虚拟地安置在这些诊所。这些团队主要包括现有员工，只需要三名新员工来支持这种模式。

在第一年之后，患者参与的努力看到了3比1的投资回报，急诊科入院人数减少了40%，再入院人数减少了30%(所有的近似值)。Vogelsang和Ho博士总结到，与数据分析合作伙伴合作是该模型成功的关键。

会议27 -综合数据平台帮助逮捕近150个拒绝，并收回30世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测0万美元

Holly Fetter, MS，医疗保健数据科学家，奥尔巴尼医院

MS Holly Fetter讨论了她在奥尔巴尼医院工作过的最紧张和最有价值的项目——他们的拒绝管理工具“回收”的开发和推出。Fetter在会议开始时回顾了典型的索赔和拒绝流程，解释了分散管理、有限的数据访问、孤立的工作流程和医院/实践所有权如何阻碍有效的拒绝管理。

为了一个成功的拒绝管理工具的第一个版本，Fetter和他的团队必须理解这个过程。他们和主题专家坐在一起，问了很多问题，自己也成为了专家。然后，随着工具的每个新版本，团队都有新的挑战需要克服，其中最大的挑战是整合来自不同系统的新源数据。

这个团队的坚持得到了回报。到目前为止，ReClaim已经帮助Albany Med实现了以下目标:

追回300万美元的收入，否则这些案件可能不会被追究。
审查了150多个案件——主要是困难和高费用的案件。
改进的机会——强调电子文档和提供者文档教育的需要。
改变支付方沟通——明确具体问题，更容易与特定支付方确定趋势。

Fetter在会议结束时提出了四点建议:确定关键参与者，预先确定战略目标，利用综合数据和分析，成为专家。

第28场-供应商和制药公司:建立桥梁以提高护理质量

Sadiqa Mahmood, DDS, MPH，生命科学业务总经理兼高级副总裁，
世界杯葡萄牙vs加纳即时走地

叶勤，总经理，MS，负责人，ZS Associates

想象一下这样一个世界，供应商和制药公司携手提高老年痴呆症、糖尿病甚至癌症的护理质量。Sadiqa Mahmood, DDS, MPH，和Qin Ye, MD, MS，讨论了供应商-制药伙伴关系的重要性。尽管合作的必要性已经存在，但COVID-19大流行使合作变得更加重要。COVID-19疫苗接种是理想伙伴关系的一个例子——供应商提供数据，制药和生物技术提供专业知识和技术。

虽然提供者可能面临共同的挑战(经济压力、监管变化、患者结果等)，但建议的合作框架利用他们的集体优势来减少挑战。协作框架有三个关键部分:

了解国家和地方各级的护理现状。
生成和传播可操作的现实世界证据。
在正确的时间对正确的病人进行正确的干预。

为了强调这些关系的重要性，Mahmood博士和Ye博士分享了来自供应商和制药公司合作伙伴利益调查的结果，以及关于糖尿病、代谢性疾病和癌症生存率的其他现实例子。

Mahmood和Ye在会议结束时提出了一些可以让任何对合作感兴趣的供应商受益的要点:

理想的伙伴关系有三个促成因素:技术、数据和专业知识。
合作的需求本来就存在，但COVID-19增加了这种需求。
伙伴关系、共同的优先事项和数据驱动的解决方案与基于价值的合同同样重要。2022卡塔尔世界杯赛程表时间
在你每天都在做的事情上，有一种新的合作机会。

有21虚拟突破会话——第四波

特色突破:成功的，大规模的质量改进在阿森松

David B. Pryor，医学博士，Ascension Health的前执行副总裁兼首席营销官，Ascension Clinical Holdings的前总裁兼首席执行官

Brent C. James，医学博士，MStat，斯坦福大学医学院临床卓越研究中心(CERC)临床教授

David Pryor是一名经过委员会认证的心脏病专家，在Ascension、Allina Health和塔夫茨医疗中心拥有超过18年的执行经验，这使得他成为推动全系统大规模变革的专家。当Pryor博士与MStat的Brent James医学博士坐下来讨论他实现改变的方法时，他说更好的护理不仅可以拯救生命，也是一笔好生意。

在阿森松岛以减少浪费为中心的一项倡议中，临床领导的努力在一年内为系统节省了超过10亿美元。那么，一位高管——他的职位与需要改变的地方相隔七层——如何能激发临床环境的改变呢?普赖尔博士的回答包括四个概念:

关注创新者和早期采用者。
利用现有的趋势。
设定正确的目标。
以正确的方式朝着目标努力。

普赖尔博士深入研究了概念三和概念四。在制定组织目标时，他建议将目标限制在一个变革的想法上，然后在将其广泛推广到系统之前，将这个想法简化为电梯演讲。为了有效地实现这一目标，Pryor博士建议将其划分为更小的部分，以便在现有的工作流程中易于实施，并强调了文化在促进全系统变革中的重要性。他回忆起职业生涯早期的一次经历，一位导师告诉他，战略失败通常不是因为它错了，而是因为组织的文化。最后，普赖尔博士提醒领导者，高效比正确更重要，因为高效的领导者能让团队成员在个人层面上推动变革。

第30场-医疗保健数据质量:一项让您拥有未来的投资

Taylor Larsen - Health Catalyst数据业务部门数据质量和运营高级总监世界杯葡萄牙vs加纳即时走地

医疗保健组织越来越依赖数据来为战略决策提供信息。这种日益增长的依赖性使得整个组织的数据质量比以往任何时候都更加关键。一个高德纳最近的调查研究发现，组织估计数据质量差的成本为每年1280万美元。糟糕的数据质量会导致收入损失、糟糕的业务决策、重复的工作和员工流失。由于涉及的人力成本，从患者安全问题到提供者倦怠，这些成本在医疗保健领域被放大。

在这次会议上，Larsen假设与会者可能是出于以下两个原因之一:他们在数据质量上进行了投资，但没有看到他们想要的结果，或者他们知道他们的数据质量投资不足，但不知道如何获得所需的资源。Larsen说，无论哪种方式，如果没有优化，就很难提高分析时间来评估和为未来做准备。然后，他强调了医疗保健组织可以关注的三个主要数据质量优化，以推动更好的结果和获得更多的资源:

1.在两个与时间相关的维度(日历和处理时间)上提高数据质量的可见性。

2.减少获得数据质量的痛苦。

3.使数据质量对更广泛的组织和扩展具有重要意义。

然后，Larsen向与会者介绍了进行这些优化的可行方法，并为每种方法强调了成功的案例研究。2022年世界杯预赛分组进行这些优化将有助于量化数据质量的价值，以帮助推动采用以获得未来的成功。

Session 31 - AI-Enabled Population Health =健康的患者和积极的ROI

UnityPoint Health战略分析执行董事Rhiannon Harms说道

Kristin McKay, UnityPoint Health保健管理执行董事

UnityPoint Health对社区做出了以下承诺:“更简单、更个性化的护理。”Kristin McVay和Rhiannon Harms提供了大量关于他们如何使用人工智能来实现这一承诺并改善人口健康的信息。

McVay讨论了UnityPoint Health团队如何为他们的护理管理计划确定良好的候选人，包括使用的高风险、风险分层、入院和再入院的概率以及临床判断。

护理管理和分析团队之间的密切合作使分析团队能够构建所需的工具，以最佳地为患者和提供者服务，并支持以下方面:

让病人得到他们需要的护理，不要在他们不需要的服务上浪费时间和金钱。

护理管理团队分担患者再入院的风险和可能的再入院日期，使团队能够调整服务的强度和时间。

该团队通过Outcomes Analyzer工具跟踪了他们的结果，结果显示，随着护理管理计划的增长，使用率显著下降:

3200万美元的成本规避。

住院人数减少3600人。

病人可以多呆在家里11000天。

第32场-危险-特别医疗保健改善和财务成功版

Thomas D. Burton，工商管理硕士，Health Catalyst联合创始人和战略顾问世界杯葡萄牙vs加纳即时走地

汤姆·伯顿(Tom Burton)发挥了他内心的亚历克斯·特雷贝克(Alex Trebek)的能力，带领三位幸运的医疗保健选手——一位首席信息官、一位首席财务官和一位首席分析官(或者可能是他们的替身)——参加了一场教育性的、jeopardy式的游戏。参赛者的目标是证明他们对在医院数量减少和收入下降的环境中维持组织所需的关键变革的了解。

使用反映五种必要转换类型的类别，Tom以问题的形式提出了它们的核心原则，以帮助听众评估他们的组织与理想状态的接近程度:

信息分布:整合所有数据源;测量和改进数据质量;内部和外部的信息分发自动化;还有自助分析。
治理:根据改进治理和数据治理的高级机会分析确定优先级。
成本管理:深刻理解由活动驱动并与临床结果相关的精确成本。
改进:围绕临床项目和配套服务一线增值工作流程进行组织;系统地消除这三类浪费。
商业模式:增加基于价值的合同数量，并结合更适当的临床应用，以降低雇主/社区的成本，提高系统利润率。

这些转变——所有这些都是教育可以实现的——允许组织将质量作为一种商业战略，加速向基于价值的护理的转变，并使提供者能够在提高底线的同时为患者做正确的事情。主持人伯顿承认，这不是一个快速或简单的旅程，但他解释说，这是值得的。成功转型的组织可以在收入下降的情况下，将营业利润率提高一到三倍。

喜欢双关语的人知道选手“Cat A. Lyst”赢得了比赛不会感到惊讶。

第33场-三个世界走到一起:医疗保健组织、公共卫生和研究如何交叉对抗COVID-19

Nancy D. Lin, Health Catalyst真实世界洞察与证据副总裁世界杯葡萄牙vs加纳即时走地

Carla Rodriguez-Watson博士，公共卫生硕士，FDA里根-尤德尔基金会研究主任

COVID-19治疗方法、诊断方法和疫苗中迅速发展的用例需要证据。为此，Carla Rodriguez-Watson博士、公共卫生硕士和Nancy D. Lin描述了一个由利益攸关方组成的国家协作社区如何召集起来分享见解、比较结果并回答和解决关键挑战。该合作项目使用真实数据(RWD)和真实证据(RWE)回答有关COVID-19诊断和治疗的问题。

尽管进行了大规模投资和数字化，但医疗保健尚未获得足够的数据用于监控、供应链和监管决策，这一现实已被大流行严重暴露出来。作为回应，FDA里根-尤德尔基金会和癌症研究之友开发了COVID-19证据加速器，以召集RWD医疗保健生态系统。这个数据和分析合作伙伴社区已准备好紧急解决治疗、诊断和疫苗工作流程中关于COVID-19的问题。

证据加速器的目标包括并行运行多项分析以快速解决多个问题，通过参与数据合作伙伴已经收集的数据解决与COVID-19相关的关键问题，根据共同的分析计划进行协调，根据共同的分析计划进行部署，并报告结果以供展示。使用并行分析方法，加速器可以回答的潜在问题包括从COVID-19患者的一般结局模式到血清学测试的真实表现，再到COVID-19所使用疗法的真实安全性。在用例中，显著的挑战包括缺乏标准术语和数据管理，合作将通过标准化、地图绘制、招募当地合作伙伴的专业知识和透明度来解决这些问题。

颁奖及结束语

保罗·霍斯特迈尔上尉欢迎与会者回来参加多城市HAS 21的最后一次聚会虚拟冒险。霍斯特迈尔邀请与会者做了一个简短的调查，以使明年的峰会更好，并提醒他们要获得CME的积分。Horstmeier随后宣布了各种赛事比赛的获胜者，评分最高的比赛，以及2021年年度飞轮奖得主christianacare，因为他使用数据和人工智能降低了脓毒症死亡率，并节省了数百万美元的成本。

丹·伯顿(Dan Burton)上台为2021年峰会闭幕，向所有参与者表示衷心的感谢，并提醒与会者采取多领域分析方法的价值(即使涉及篮球)。丹把转变护理的过程比作电影中争夺州冠军的小镇篮球队为印第安人。就像球员们走进一个巨大的体育场时感到不知所措一样，医疗机构在面对不可预测的未来时也是如此。然而，教练提醒球员的基本原则，不要被大体育场和华丽的灯光分心，伯顿也是这样做的。他说，无论我们面临什么，有些事情将永远保持不变，比如我们希望通过数据和分析改善医疗保健。