日本における先行者利益

施設レベルのインテリジェンスは戦略的に必要なことである

日本における病院中心のヘルスケアシステムにおいて、施設レベルのインテリジェンスをいち早く利用していくことは継続的に競争優位性を生み出していきます。高度な分析により専門性の高い医療機関全体でのパフォーマンス、プロトコルの採用、患者ケアを向上させる様子をご紹介します。

将来のパフォーマンスを予測する手段として、市場における機会を見出すために用いられてきた従来の指標—売上データ、営業現場からのフィードバック、市場調査—の信頼性は徐々に低下してきています。日本における病院中心のヘルスケアシステムでは、約1,800の大病院が病床の80%と癌ケアの82%を占めており、施設の真の潜在力を理解するには売上データからのみでは得られない治療に対するより深いインサイトが必要です。

日本における病院中心のヘルスケアシステムでは、約1,800の大病院が病床の80%と癌ケアの82%を占めており、施設の真の可能性を理解するには売上データからのみでは得られない治療に対するより深いインサイトが必要です。

研究によると医療上の新しいエビデンスが広く日常診療に浸透するまでには通常17年かかるとされていますが、実際に採用される様子は施設間の差異なく同様という訳ではありません。一部の施設は新しい治療薬や治療プロトコルをいち早く採用し、従来の指標に頼っていたのでは見逃されていたような機会を作り出しています。ヘルスケア分野の70%で治療ガイドラインが遵守されていない中、現在のパフォーマンスと潜在的な真の可能性との間には大きなギャップが生じる可能性があります。

明らかに存在している機会と実際の機会との間に見られるこの乖離は、施設レベルの高度な分析をいち早く採用することの重要性が高まっていることを示します。洗練された施設分析の早期採用をますます重要にしています。売上データは現状を教えてくれるかもしれませんが、施設レベルのインテリジェンスは自分達がどこに行き着くことができるか従来型の指標が時間をかけて知らせてくれる前に機会を示してくれます。

高い専門性が必要となる領域でインサイトを迅速に導出

医療上の新しいエビデンスが広く日常診療に浸透するまでに17年かかるということは、最適な患者ケアを実施するための何千もの機会を逃しているというギャップが存在することを意味します。この遅延は治療法の決定が患者アウトカムに甚大な影響を与えるような高い専門性が必要となる領域では特に重大な意味を持ちます。しかし、データ駆動型のプロトコル(Learning Health Systems など)を使用している医療機関では治療ガイドラインの遵守率は15〜20%高く、分析に基づく意思決定支援の具体的な利点が示されています。

治療ガイドラインへの不遵守がヘルスケア全体で70%にも達することを考えると、必要な分析をいち早く導入することによりガイドラインの遵守率を改善する強力な手段が提供されることになります。日本における専門病院の環境では、施設レベルの高度な分析をいち早く採用する企業は以下を実現できます:

  • 治療パターンの変動が起った際に特定する
  • 施設特有の意思決定要因を理解する
  • 実際の患者集団の理解に基づいて治療の専門家と関わる
  • 現場での活動の影響をリアルタイムで追跡する
  • 新たなエビデンスの診療への導入を加速する
  • 継続的に状況を把握することでガイドラインが引き続き遵守されることを支援する

医療機関に関するナレッジの蓄積

施設レベルの分析をいち早く導入することで得られる利点は時間の経過と共に蓄積されていきます。関係するチームが施設レベルのデータを扱うことで次のようなことが進展します:

  • 当該施設の治療プロトコルや意思決定パスへの深い理解
  • データ解釈やパターン認識に対するより洗練されたアプローチ
  • 治療アプローチに重要な変動が起ったことを把握する能力の向上
  • データ駆動型のインサイトに基づく主要医療機関との関係強化
  • エビデンスに基づく意思決定を支援する能力の向上
  • 遵守の障壁を特定し対処する能力の改善

この学習効果は治療法の決定が自己の病院ネットワーク全体のプロトコルに影響を与えることが多い高い専門性を要求される領域で特に力を発揮します。このナレッジをいち早く蓄積し始めたチームは、競合他社が太刀打ちするのがますます難しくなるような利点を確立します。

プロトコルの早期設定

私たちのデータによると類似の施設間での製品のパフォーマンスは最大40%も異なることがあり、これはより良い施設レベルのインサイトを使うことで最適化の大きな機会があることを示しています。ガイドラインによる治療が採用されたとしても、ヘルスケア専門家は継続的なサポートやモニタリングが無くては既存の臨床ルーチンに戻ってしまうことがよくあります。この課題を考えてみると、いち早く必要な分析を採用することが特に価値あるものであることがわかります。それらの分析により組織は以下のことが可能になるからです:

  • 治療パターンが固定される前に新たな治療法が見られる都度それを特定する
  • プロトコル逸脱の根本的な原因を理解する
  • 当該施設固有の堅牢なデータに基づき施設と関わり合う
  • 介入の効果をリアルタイムで追跡する
  • 継続的なモニタリングを通じてプロトコルへの遵守を支援する
  • ガイドラインで推奨される治療法の採用に対する障壁が固まってしまう前に対処する
  • 地域の患者構成や医療アクセスが異なる患者ポピュレーションを形成する方法を認識する、これは施設による治療法の相違を説明する際に役立つ

インサイトからアクションへ

施設レベルのインテリジェンスをいち早く取り入れた企業は、その優位性を最大化するために次のステップを踏むことができます:

  • 患者ポピュレーションや治療パターンに基づき優先度が高い施設を特定する
  • データ駆動型のインサイトに基づき施設特有の活動戦略を策定する
  • ガイドライン遵守の障壁となる特定の事項に対処するカスタマイズされたサポートプログラムを作成する
  • 継続的なデータ分析を通じ介入の効果をモニタリングする
  • 実際の結果に基づきアプローチを調整する
  • 施設に関するナレッジを時間の経過とともに蓄積していく

医療機関レベルのインテリジェンスはビジネスそのものを意味する

医療機関レベルの分析の価値は、日本における専門医が主導するようなヘルスケア環境では特に明確になります。このケイパビリティをいち早く導入することで、次のような様々な利点を得ることができます:

  • 新たな治療パターンに関するインサイトを迅速に獲得
  • 施設のダイナミクスに対する深い理解
  • 重要な医療機関との関係強化
  • プロトコル開発に対する影響力の向上
  • ガイドラインの持続的な遵守を支える能力の向上
  • 患者アウトカムに対する影響を発揮する能力の改善

研究から明らかになっています:治療ガイドラインへの持続的な遵守を実現するには体系的かつデータ駆動型のアプローチが必要です。製薬企業の営業・マーケティングチームにとって、戦略的にその意味するところは欠かせません:タイミングが全てではありませんが、施設レベルのインテリジェンスをいち早く導入することから得られる価値は時間が経つにつれてますます高まり、競合他社が対抗するのがますます難しくなっていきます。

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