机器学习、预测分析和流程重新设计降低了50%的再入院率

医疗保险再入院的每年费用估计为260亿美元，其中170亿美元被认为是可以避免的。再入院很大程度上是由糟糕的出院程序和不充分的后续护理造成的。近五分之一的医疗保险患者出院后在30天内再次入院。

堪萨斯大学卫生系统此前曾做出改善，以降低其重新入学率。然而，最近的再入院趋势并没有反映出任何额外的改善，未能达到医院的目标和期望。

为了进一步降低可避免的再入院率，堪萨斯大学卫生系统(University of Kansas Health System)推出了一项基于机器学习、预测分析和精益医疗重新设计的计划。该组织使用其分析平台来实现其目标。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测

堪萨斯大学卫生系统通过准确识别再入院风险最高的患者并指导临床干预，大幅降低了30天再入院率:

减少再入院是质量和成本的当务之急

再入院费用高昂，而且在住院治疗支出中所占比例不成比例。2011年，美国约有330万成年人在出院后30天内再次入院，导致约413亿美元的住院费用。¹对于寻求改善其底线的卫生系统而言，减少再入院可显著降低组织成本。

医疗保险再入院的每年费用估计为260亿美元，其中170亿美元被认为是可以避免的。再入院很大程度上是由糟糕的出院程序和不充分的后续护理造成的。近五分之一的医疗保险患者出院后在30天内再次入院。²

堪萨斯城的堪萨斯大学卫生系统是医学研究和教育的领导者，是一个世界级的学术医疗中心和复杂的护理和诊断的目的地，建立在1906年开始的病人护理的遗产上。堪萨斯大学医生，最大的多专业团体实践在堪萨斯，包括研究人员和教育者扩大医学知识的边界。

医院再入院率是质量改善的重要指标

了解医院再入院率是护理质量的一个重要指标，堪萨斯大学卫生系统已经投资改善努力，成功地降低了其再入院率。然而，最近的再入院趋势并没有显示出预期的额外改善，未能达到医院的目标。

使用精益方法论作为其绩效改进框架，堪萨斯大学卫生系统确定，缺乏标准的工作出院，有限的跨学科透明度，整个系统导致住院单位和护理提供者之间的高变异性。在患者出院前，组织对患者再次入院风险的了解也有限，降低了提供干预措施以防止再次入院的能力。对30天再次入院数据的回顾显示再次入院的两个常见原因:出院时护理计划不充分和慢性疾病进展。

通过对现有数据的分析，堪萨斯大学卫生系统确定了被诊断为高危慢性疾病的患者，并在30天内再次入院超过一次的患者对30天再入院率的影响最大。然而，为了有效预防可避免的、代价高昂的再次入院，卫生系统需要有能力预测哪些患者是高风险患者，并需要实施标准工作和干预措施以防止再次入院。

减少再入院的三个关键工作领域

为了进一步降低可避免的再入院率，堪萨斯大学卫生系统制定了一项计划，重点关注三个主要领域:

1.教育和动员卫生系统领导人，以促进临床改进

堪萨斯大学卫生系统准备和聘请领导在组织中管理精益改进工作，系统地传播和管理多个工作组的标准工作。它提供不同层次的精益教育，包括精益流程改进和精益领导理念的入门课程，对所有卫生系统员工的培训，对一线领导的实践发展，以及一个更密集的，为期6个月的项目，提供实践学习，提高临床改进工作的有效性。

2.使用机器学习来避免昂贵的再入院

堪萨斯大学卫生系统(University of Kansas Health System)确认，他们需要更好地了解患者再次入院的风险。人们相信，如果能够识别出额外的因素，并将其构建到预测再次入院风险的模型中，该模型的准确性很高，那么组织就有能力识别出那些最有可能再次入院的患者及其原因，从而使护理人员能够为脆弱的患者提供重点干预措施，防止30天再次入院，并使有限资源的有效性最大化。

本组织使用了健康催化剂世界杯葡萄牙vs加纳即时走地^®分析平台，包括后期绑世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测定™数据仓库和广泛的分析应用程序套件，作为其基础设施和数据和分析的主要来源(见图1)。数据仓库使组织能够自动提取、聚合和集成临床、财务、行政、患者经验和其他相关数据，并应用高级分析来组织和衡量临床、患者安全、成本和患者结果。

通过将机器学习应用于这个丰富的数据仓库，可以识别出之前未被识别的风险因素，并可以排除之前识别出的无法真正预测的风险因素。堪萨斯大学卫生系统利用分析平台开发了一个高级应用程世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测序来执行多变量风险分析，确定了重新入院的关键风险因素。它聘请了专门的业务和临床主题专家来推动分析工作，并开发一个预测模型，以洞察高风险患者。

该预测模型使用的变量包括医疗严重程度诊断相关组(MS-DRG)、烟草使用情况、住宅邮编、财务风险、医疗保健利用情况、年龄、婚姻状况、入院来源、药物、提供者等。通过使用机器学习、预测分析和数据挖掘技术，堪萨斯大学卫生系统获得了关于患者群体的新见解(见图2)。

最初，研究小组认为服用大量药物的患者再次入院的风险最大。然而，数据显示，没有药物治疗的患者风险最大。数据也显示了类似的年龄模式:尽管人们通常认为老年患者的风险最高，但该组织的数据显示，年轻患者的风险最大。在合并症中，急性肾衰竭患者再次入院的风险最高。

通过利用30多个已发表的再入院模型，堪萨斯大学卫生系统开发了用于机器学习过程的定制算法，以识别模式并在数学上优化算法。通过机器学习和预测分析，该卫生系统从现有数据集中提取信息，以识别模式并预测结果和趋势。

3.提供基础设施以减少出院计划和护理过渡的变化

卫生系统制定了持续护理战略计划，以帮助指导发展和基础设施，以一致的方式成功地将患者过渡到所有护理环境。它最初关注的是被诊断为心力衰竭的患者，它确定了超出急性护理设置的需要，以持续降低30天再入院率。

为了支持这一战略计划的执行，执行发起人特许了一个连续体护理咨询团队(CAT)，以优化整个护理连续体患者的管理和过渡，并改善患者的结果和体验。禁止酷刑委员会成员包括来自门诊、医院和急诊后护理医生的代表;业务和战略发展;病例管理;卫生信息学;精益推广办公室;护理;组织改进;药房;质量和安全; and rehab services. This multidisciplinary approach was used to overcome the barrier identified earlier of a lack of interdisciplinary transparency. The team operationalized the strategic plan by identifying strategies to align with the overall strategic plan, removing barriers, coordinating implementation, and spreading the improvements.

CAT建立了一个专注于四个目标的连续监护监督结构:

• 确定一个单一的愿景/目标和相关的目标、策略、措施和战术，以优化连续护理和减少不必要的变化。
• 协调、调整、确定优先次序、打包、委托、退役、传播和确定场所/工具，以支持卫生系统的持续照护。
• 加速和控制连续护理工作向所有适当护理领域的扩散。
• 评估并响应关键绩效指标。

使用精益方法，堪萨斯大学卫生系统开发了一个标准流程，通过发现和应对再次入院的潜在原因，防止30天再次入院。这在很大程度上是通过关注慢性疾病进展在再入院中发挥的作用，并根据患者的基础疾病、共病和出院后护理环境对患者进行区分来实现的。随后实施了五项旨在降低30天内再入院率的活动:

• 建立患者家庭咨询委员会以深入了解再次入院的因素。
• 就防止再次入院的应对措施的执行情况进行教育。
• 为患有心力衰竭的医疗保险患者制定并实施从医院到家庭的计划。该项目包括出院后24至48小时、7至10天和30天对患者的随访电话，以及对高危患者的家访。该组织将该项目扩大到包括所有18岁以上、在过去30天内多次再入院的受保患者，这些患者现在将获得更多的后续协议，以连接患者与初级保健提供者和其他资源。
• 制定并实施合并症患者的标准方案。
• 建立了专业护理、家庭健康和临终关怀安置的首选网络。

临床医生使用高级分析应用程序中的数据来识别再次入院风险最高的患者，并实施适当的对策来防止可避免的、昂贵的再次入院。

结果

通过使用机器学习、预测分析和精益医疗重新设计，堪萨斯大学卫生系统准确地识别了再入院风险最高的患者，并指导临床干预，从而大幅降低了30天再入院率:

• 全因30天再入院率相对减少39%。
• 以心力衰竭为主要诊断的患者30天内再入院的相对减少52%。

参与“从医院到家庭”计划的患者的再入院率进一步降低:

• 全因30天再入院率相对减少42%。
• 以心力衰竭为主要诊断的患者30天内再入院的相对减少49%。

接下来是什么

在该项目成功的基础上，堪萨斯大学卫生系统打算继续使用相同的框架和方法来推动其他高影响领域的改进。

参考文献

1. 海因斯，A. L.，巴雷特，M. L.，蒋海杰，和施泰纳，C. A.(2014)。2011年付款人再次住院人数最多的成人条件．卫生保健研究和质量机构。
2. 詹克斯，s.f.，威廉姆斯，m.v.，和科尔曼，e.a.(2009)。在医疗保险按服务收费计划的患者中再次住院．新英格兰医学杂志360:1418-1428。

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