人群健康信息学及其有效部署方法

尽管传统健康计划越来越受欢迎，但大多数计划 往往差强人意 未能兑现宣传中打造更健康、更高产员工队伍的承诺。根据 哈佛大学 的一项新研究，这是因为大多数健康计划并没有真正满足最脆弱员工的需求。如果你因此希望自己拥有一个能在投资前预知未来的水晶球，那我们有个好消息告诉你！从诊断到管理， 人群健康 信息学正是你精准锁定员工健康问题根源的利器。

在本文中，我们将探索数据驱动的 人群健康信息学 世界，了解它如何赋能企业高管，就员工的身心健康做出明智、具战略性的决策。我们还将提供具体的数据和真实案例，展示人群健康信息学如何降低医疗成本、改善员工健康状况并提高生产力。

点击下方小节阅读特定主题：

• 什么是人群健康信息学？
• 人群健康信息学的核心组件
• 信息学在人群健康中的作用
• 数据与分析在人群健康信息学中的作用
• 人群健康信息学案例
• 人群健康信息学的6大分支 
• 信息学支持的人群健康成果 
• 人群健康信息学的机遇
• 人群健康信息学的核心挑战
• 人群健康信息学工具与技术

什么是人群健康信息学？

人群健康信息学是“应用技术来改善 人群健康成果”的学科。简而言之，它是 数据、医疗保健与技术的交汇点，让健康专家和数据达人强强联手，识别隐藏的模式、趋势和洞察。这有助于他们对员工队伍和社区的健康状况形成更准确、全面的认知，助力组织做出明智决策，从而提升员工福祉。

对于企业高管而言，人群健康信息学就像GPS导航一样不可或缺，它能指引你穿越员工 人群健康改善这个陌生且多变的领域。它是你在健康之旅中所需的明灯，为最有效的健康干预提供宝贵的见解和方向。与其他高管决策一样，在人群健康管理工作中，你绝对不能忽视数据和趋势。原因如下：

• 多年来，50%以上的医疗支出源自5%的人群。更糟糕的是， 25%的总医疗成本 用于照顾1%的人口！
• 相比之下，健康的绝大多数人群（占总人口的50%以上）每年医疗成本 占比不到3%的主导地位 。2019年，这部分群体的年均医疗支出为374美元。
• 糖尿病和高血压等早发性慢性病的成本 超过3270亿美元 的损失。
• 全面爆发的慢性病患者 的花费是早发性患者的8倍，每人每年超过34,500美元。

虽然这些数字更多指向国家层面的人群健康管理，但其底层原则依然适用。善用 数据和技术的力量 ，能让所有利益相关者在健康风险演变成大问题之前将其识别，从而优先为高风险、高成本的子群体提供易获取、低成本的解决方案。

那么，人群健康信息学系统是如何运作的呢？为了理解这一点，让我们来看看人群健康信息学的核心组件。

人群健康信息学的核心组件

正如我们之前所讨论的，人群健康信息学完全围绕健康相关数据展开。它通过连接各个数据点，来理解健康结果或 健康差异的根本原因。这需要在设计合适的干预措施之前进行数据收集、分析和解释。

数据收集

人群健康信息学的第一步是从各种技术应用中收集与健康相关的数据。这些包括 电子健康记录、保险理赔、 远程医疗 、可穿戴设备以及社交媒体。这种全面的数据收集有助于描绘出详细的健康状况、 健康的社会决定因素模式甚至员工个人行为的画像。

数据链接与整合

该过程的第二步是整合从多个来源收集的信息，以创建员工健康的统一、整体视图。这涉及关联不同的数据集，以帮助你了解员工队伍的健康全景。

数据分析

在拥有整合数据的基础上，人群健康信息学采用先进的 分析技术 来识别员工群体中的趋势、模式和差异。这将有助于揭示隐藏的健康风险，发现开展针对性干预的机会，并为知情决策提供依据。

信息传播

人群健康管理是一项协作工程，需要每个利益相关者尽到自己的责任。共享数据洞察对这种协作至关重要，它使医疗服务提供者、人力资源部门甚至公共卫生机构等相关方能够良好协作，共同制定和实施数据驱动的战略，以改善员工的身心健康。

健康干预设计

数据洞察最终将指导组织资源的投资方向。例如，每个细分群体福祉的障碍是什么？大多数员工是否需要支持来预约初级保健医生进行常规检查或获取健康奖励？通过根据员工队伍的具体需求定制这些干预措施，你可以确保产生最大的影响力、改善健康结果并更高效地利用资源。

评估与反馈

最后，人群健康信息学涉及持续监测和评估已实施的健康干预措施。这个反馈循环允许你衡量 健康计划的有效性，完善战略，并做出数据驱动的决策，以优化员工身心健康的方法。

信息学在人群健康中的作用

早些时候，我们简要提到了人群健康在任何特定时间都处于 连续体中。下面的 金字塔 很好地描绘了一个人群的医疗保健需求以及各类别对应的干预措施。

如你所见，每个类别都需要截然不同的管理方法和独特的健康结果。例如，虽然健康的多数人群偶尔需要进行不频繁的检查，但占1%的高疾病负担人群通常需要专业护理。从初级保健医生就诊、专科医生会诊、核磁共振到 配药，这部分人群的医疗成本迅速上升。人群健康信息学的目标有三个：

预测并改善人群健康结果

人群健康管理倡导预防昂贵的疾病，并尽可能长时间地保持人群处于完美的健康状态。然而，只有在利益相关者能够看到趋势并识别出面临各种疾病风险的个人时，这一切才会发生。机器学习算法和 高级分析 等工具可以进一步提高预测的准确性和干预的有效性。

加强护理管理

当今美国的医疗保健正在 从病例管理向护理管理转变。与传统的以疾病为中心的模式不同， 人群健康框架 侧重于简化护理管理并建立及时准确的信息，使医疗服务提供者能够全面了解患者的健康状况。

此外，信息学工具可以帮助识别护理差距、监测患者对治疗计划的依从性，并促进医疗服务提供者、患者及其家属之间的沟通。这带来了更高效、更有效的护理管理以及更好的健康结果。

解决健康社会决定因素问题

及时的临床护理仅占人群健康的不到20%。另一方面，诸如社会经济地位、教育、收入、物理环境和社会支持等 健康的社会决定因素 健康社会决定因素（SDOH）

数据与分析在人群健康信息学中的作用

1. 占健康结果和差异的60%以上。人群健康信息学有助于识别这些SDOH，使利益相关者能够设计针对性的干预措施和政策，以满足弱势群体的需求。识别健康趋势
2. ：数据分析揭示了员工群体内的健康趋势。预测分析根据员工的健康行为、风险因素和医疗状况来预测未来的健康风险和结果。这些可以帮助你了解疾病患病率、成本驱动因素和住院风险。设计针对性干预措施
3. ：凭借数据驱动的洞察，你可以设计旨在主动解决不同员工群体具体需求的健康干预措施，确保组织的健康计划更有影响力。衡量计划有效性
4. ：数据和分析在评估健康计划成功与否方面发挥着关键作用。通过具体数据，你可以比较干预前后的趋势，找出差距，并优化策略以取得更好的结果。资源分配
5. ：归根结底，节约成本是每个人群健康计划的核心。数据驱动的洞察通过识别高优先级健康问题和需求最大的员工，帮助你做出明智决策，确保资源得到高效、有效的利用。基准测试与比较

人群健康信息学案例

1. ：通过将员工群体的健康状况与其他组织或行业基准进行比较，你可以设定切合实际的目标，找出优势和劣势领域，并制定策略来提升组织的整体健康绩效。 电子健康记录（EHR）：
2. 包含病史、治疗和诊断等患者医疗记录的数字版本，有助于追踪人群健康趋势、早期识别高危人群并改善护理协调。 健康信息交换（HIE）：
3. 使医疗服务提供者、组织和患者之间能够安全共享健康相关信息的系统，有助于确保医疗服务提供者在做出临床决策时能够获取最新、最准确的患者信息。这有助于避免冗余检查、减少医疗差错，并提供更知情、更个性化的护理。HIE还通过最大限度地减少纸质工作和促进数据交换，帮助简化行政流程并降低医疗成本。 预测分析：
4. 这一高级数据分析分支利用历史数据、统计算法和机器学习技术来识别潜在的健康风险、检测模式并预测个人或群体的未来健康结果。它有助于医疗服务提供者根据基因倾向、生活习惯和环境暴露为患者制定更个性化的治疗计划。它对于预测服务需求、识别潜在瓶颈以及优先处理高需求领域也很有用。 社交媒体分析：

人群健康信息学的6大分支

揭示对公共卫生问题的见解、追踪疾病爆发或识别健康行为趋势。有助于为公共卫生政策提供信息、提高意识并支持针对性的健康干预措施。

1. 作为一个相对年轻的领域，人群健康信息学包含多个分支，专注于分析和管理人群健康数据的不同方面。一些核心分支包括： 临床信息学： 该分支
2. 致力于应用医学信息学原理和方法来改善患者护理和预后。它专注于优化电子健康记录（EHR）、临床决策支持系统和其他数字工具的使用，以加强护理协调、患者安全和护理质量。 美国心理学协会（American Psychological Association）的 公共卫生信息学： 公共卫生信息学研究所 将公共卫生信息学定义为“如何利用和 数据、信息和 知识来改善人类 健康 及卫生服务交付的科学。”公共卫生信息专家致力于监测系统、爆发检测与响应、健康促进运动，以及根据对全球社区现状的数据驱动洞察来进行资源分配。
3. 消费者健康信息学： 健康信息学的这一子领域利用技术和信息来赋能患者及公众管理他们自己的健康。其旨在提高健康素养、促进慢性病的自我管理，并加强患者与医疗服务提供者之间的沟通。
4. 牙科信息学： 牙科信息学 专注于将信息技术和数据管理应用于牙科领域。其旨在改善牙科护理、增强临床决策、简化牙科诊所运营并支持牙科研究。
5. 临床研究信息学： 临床研究信息学 是健康信息学的子领域，专注于将信息技术应用于“发现和管理与健康和疾病相关的新知识”。其旨在简化和增强临床试验及其他研究的设计、执行和分析，最终推动更高效、更有效的医学进步。
6. 药学信息学（药物信息学）： 药物信息学 是健康信息学的一个分支，“专注于信息技术和数据管理在药学领域的应用”。其旨在优化药物管理流程、提高患者安全性，并提升药物护理的质量和效率。

信息学支持的人群健康成果

正如我们迄今所见，人群健康信息学在革新人群健康方面发挥着至关重要的作用。这绝非纸上谈兵。许多公司已经利用数据和技术的力量来创建定制的健康计划，为员工的生活带来持久、积极的改变。让我们来看看几个展示人群健康信息学如何对组织产生巨大影响的真实案例：

改善疾病预防与管理

2011年，联合健康集团（UnitedHealth Group）与基督教青年会（YMCA）和沃尔格林（Walgreens）合作，推出了一项基于疾病控制与预防中心（CDC）课程的雇主及社区型 糖尿病预防计划（DPP） 。

该计划利用参与员工的健康数据来识别2型糖尿病发病风险人群，并向他们提供基于证据的解决方案。根据2013年的一项研究，该计划取得了巨大成功。成效包括：

• 糖尿病相关并发症减少19.6%
• 冠状动脉疾病成本降低12.3%
• 住院率降低3.3%
• 急诊室使用率降低5%

宾夕法尼亚州的医疗服务提供者Geisinger Health System于2016年推出了 新鲜食品药房（Fresh Food Farmacy） 计划，以解决特定邮政编码区患者的食品不安全和饮食相关的慢性病问题。通过数据分析，该计划识别出2型糖尿病患者，并为他们及其家属提供健康食品、营养教育和支持。

“我们的计划对糖尿病控制产生的影响，甚至超过了那些副作用显著的高价药物，”该团队一年后报告称。“我们还看到患者的胆固醇、血糖和甘油三酯得到了显著改善——这些改善可以降低心脏病和其他血管并发症的几率。”

减少医疗保健差异

人群健康信息学还用于识别和解决健康不平等问题，最终改善弱势群体的健康结果。此类应用的一个例子是芝加哥健康地图（Chicago Health Atlas），这是一个由芝加哥公共卫生局和智能芝加哥合作组织（Smart Chicago Collaborative）开发的免费基于网页的工具。

该平台允许用户探索来自各种来源的健康数据，识别芝加哥社区的健康差异，并制定循证干预措施以解决该市的健康不平等问题。

增强患者参与度

Omada Health提供了一项 数字健康计划 ，利用数据和技术为慢性病患者提供个性化指导。该计划将连接设备（例如无线体重秤、血压计）的数据与人工指导和支持相结合，帮助患者做出持久的生活方式改变。

在2019年至2020年期间，Omada针对814名患有肌肉和关节疼痛的成年人研究了一项数字物理治疗（DPT）计划。通过让患者参与健康管理并提供量身定制的支持，该计划在临床健康结果方面表现出显着的改善，包括疼痛减轻和功能提升。更好的是，它显著降低了医疗成本，为患者节省了超声波和电刺激等昂贵的治疗费用。

提升护理质量与患者安全

北加州凯撒医疗（Kaiser Permanente Northern California）的 提前预警监测（AAM） 计划是人群健康信息学如何改善患者安全和护理质量的一个绝佳例子。AAM计划于2013年启动，是一个旨在预测和预防住院患者危及生命的临床恶化的预警系统。

该系统利用机器学习算法实时持续分析电子健康记录（EHR）数据，包括生命体征、实验室结果和其他临床信息。这使护理团队能够在未来12小时内识别出有临床恶化风险的患者，从而能够及早进行干预。

根据2021年发表在 《新英格兰医学杂志》 上的一项研究，AAM计划显着降低了院内死亡率，降低了ICU入住率，并缩短了住院时间。

人群健康信息学的机遇

人群健康信息学为在人群层面改善医疗保健提供了多项机遇，使其更具针对性、效率和个性化。核心机遇包括：

多源数据的整合

随着健康数据源的数量和多样性不断增长，整合这些信息变得更加关键。组织现在必须开发出强大的方法来结合来自电子健康记录、可穿戴设备和其他来源的数据，以掌握员工的健康需求。这将带来更全面、更准确的分析，从而实现更有针对性的干预并改善健康结果。

机器学习与人工智能

随着AI算法的不断完善，识别健康趋势、预测疾病爆发以及优化医疗资源分配将变得更加容易。这些进步将有助于为决策提供信息，并实现更有效的人群健康管理。

个性化医疗与精准健康

随着我们对健康社会决定因素、个体行为和健康结果之间复杂相互作用的理解加深，个性化医疗和精准健康将变得日益重要。未来涉及利用高级分析来制定个性化的健康战略和有针对性的干预措施。这将带来更有效、更个性化的医疗保健，最终改善人群健康结果。

远程医疗与远程监测

最后，我们不能忽视远程监测系统在人群健康管理中的重要性。自新冠疫情以来，该行业呈爆发式增长，使医疗保健更加触手可及。随着行业的发展，人群健康信息学将把来自新兴技术的远程医疗数据与其他健康数据源进行整合，从而对人群健康进行更准确、更全面的评估。

人群健康信息学的核心挑战

虽然人群健康信息学在革新医疗保健方面前景广阔，但要成功实施，必须解决几个挑战。

数据隐私与安全

信任是 医疗系统的基石。随着从各种来源收集和分析大量敏感的健康数据，数据隐私和安全应成为每个组织的首要任务。患者需要确信他们的信息免受窥探，包括同事、老板甚至家庭成员。

尽管网络攻击和 数据泄露 日益普遍，但为了所有人的利益，组织必须保护员工的个人信息免受未授权访问和滥用。为了避免罚款，他们还必须遵守数据保护法规，例如 HIPAA。这需要保持警惕并投资于强大的安全措施，例如加密和安全的访问控制。

负责任的数据共享

为了释放人群健康信息学的全部潜力，医疗服务提供者和组织需要彼此共享数据。然而，由于 隐私、竞争和数据所有权方面的顾虑

，这可能具有挑战性。另一个障碍是数据格式、系统和协议的多样性。采用通用数据标准和促进互操作性对于克服这一挑战至关重要。组织还必须在利益相关者之间建立清晰的治理政策和协议，以促进数据共享并维护信任。

workforce development and training

人群健康信息学需要具备管理、分析和解释大量数据能力的熟练劳动力。投资于劳动力发展、培训和教育有助于填补任何差距，并确保信息学计划的成功实施。

法律与伦理考量

由于人群健康信息学涉及敏感的患者信息，它必须应对复杂的 法律和伦理 环境。医疗组织、保险提供商和雇主必须跟上相关法律、法规和伦理指南的步伐，以确保信息学计划合规。

人群健康信息学工具与技术

大数据与分析平台

健康数据复杂且多样，因此你需要一个强大的分析系统。与其他行业一样，医疗保健正在采用（并从中受益匪浅） 机器学习和预测分析

。随着这些平台变得越来越成熟，它们在处理和分析大量多样化健康数据以及识别模式和关联方面变得越来越熟练。因此，它们正赋能医疗组织和决策者做出明智决策并实施有针对性的干预措施。

健康IT基础设施与网络

人群健康关乎 协作。这使得强大的健康IT基础设施和网络对于健康数据的安全、高效交换至关重要。这些网络促进了不同医疗系统、平台和利益相关者之间的信息共享，这对于理解人群健康趋势和 改善护理协调至关重要

。

云端服务与应用 随着数字化接管一切，我们不再需要文件柜和落满灰尘的书架来存储健康数据。这是因为 云端服务 和应用程序为存储、管理和分析人群健康数据提供了可扩展且极具成本效益的解决方案。事实上，越来越多的组织正在采用这些服务，预计该行业将在2024年增长至 255.4亿美元

。

数据可视化工具 在庞大且复杂的数据堆中涉水而行容易导致错误和疏忽。幸运的是，近年来开发的数据可视化工具允许以视觉吸引力强且易于理解的格式

结语

有效地呈现复杂的健康数据。这使医疗专业人员和决策者能够更轻松地理解和解释人群健康趋势、发现隐藏模式并做出更明智的决策。

人群健康信息学是一个至关重要的领域，为具有前瞻性的企业主和HR从业者提供了许多机遇。随着机器学习、数据库管理、云计算和数据可视化等尖端工具和技术日新月异，企业没有理由不革新其人群健康计划。