تطبيقات التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية

على مدى السنوات القليلة الماضية ، كانت صناعة الرعاية الصحية حريصة على احتضان التكنولوجيا ، مثل الواقع المعزز والتحليلات التنبؤية ، لإحداث ثورة في العلاج وتوليد رؤى ذات قيمة متزايدة لرعاية المرضى المتقدمة. أثبتت التطبيقات في مجال الرعاية الصحية أنها مفيدة في حالات الاستخدام المختلفة ، مثل تبسيط العمليات التشغيلية ، والعلاج الشخصي ، وتتبع تفشي الأمراض والتنبؤ بها.

في عام 2022 ، اعتقد 72٪ من قادة الرعاية الصحية الذين شملهم الاستطلاع في جميع أنحاء العالم أن التحليلات التنبؤية ستؤثر بشكل إيجابي على النتائج الصحية للمرضى في البيئات السريرية. ~ رجل دولة

تستكشف هذه المقالة فوائد التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية وتطبيقاتها.

ما هي التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية؟

تستخدم التحليلات التنبؤية تقنيات متعددة ، مثل استخراج البياناتوالنمذجة والإحصاءات والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات التاريخية والحقيقية لإنشاء تنبؤات حول الأحداث أو الإجراءات المستقبلية التي تسترشد بها عملية صنع القرار. في مجال الرعاية الصحية ، يمكن أن يمكّن العاملين في مجال الرعاية الصحية من تحليل بيانات المرضى وتحديد خطط العلاج المثلى التي ستعمل بشكل أفضل بالنسبة لهم.

يتم استخدام التكنولوجيا بالفعل لتقديم قيمة في العديد من أماكن الرعاية الصحية ، مثل ممارسات الأطباء ، لتعزيز التجارب السريرية. أيضًا ، تستخدمه شركات التأمين الصحي لعمليات المطالبة الصحية الفعالة ولتقليل تكاليف التشغيل. أحد أهم الإسهامات في الرعاية الصحية هو العلاج الشخصي والدقيق.

تطبيقات التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية

بدءًا من تقليل التكاليف عند عدم الحضور إلى تسريع المهام مثل إجراءات التفريغ وتعزيز الأمن السيبراني ، فإن التحليلات التنبؤية لها العديد من التطبيقات في مجال الرعاية الصحية. فيما يلي قائمة بالتطبيقات في مجال الرعاية الصحية.

توقع إعادة القبول

يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية مقدمي الرعاية الصحية في تحديد المرضى المعرضين لخطر كبير لإعادة إدخالهم إلى المستشفى. هذا يسمح لهم بتوجيه رعاية ودعم إضافيين للأفراد الذين يحتاجون إليهما أكثر في الوقت المناسب. تستفيد هذه الأدوات من السجلات الصحية الإلكترونية المتاحة بسهولة (EHR) لتحديد مخاطر إعادة القبول للمرضى بدقة قبل الخروج من المستشفى.

A دراسة المنشور في JAMA Network Open يناقش كيف استخدم الباحثون التحليلات التنبؤية لتحديد جميع أسباب مخاطر إعادة القبول لمدة 30 يومًا لمرضى الأطفال. حلل النموذج المصمم ما يقرب من 29,988،48,019 مريضًا مع XNUMX،XNUMX حالة دخول إلى المستشفى للحصول على النتائج.

الأمن السيبراني المتقدم

تواجه صناعة الرعاية الصحية العديد من تحديات الأمن السيبراني ، بما في ذلك هجمات البرامج الضارة التي يمكن أن تلحق الضرر بالأنظمة وتهدد خصوصية المريض ، وهجمات رفض الخدمة الموزعة (DDoS) التي تعرقل تقديم الرعاية ، وسرقة البيانات الطبية لتحقيق مكاسب مالية ، مما يؤدي إلى خروقات البيانات واسعة النطاق.

تأتي التحليلات التنبؤية للأمن السيبراني في نوعين رئيسيين: الحلول القائمة على نقاط الضعف التي تساعد على اكتشاف الثغرات في أنظمة الرعاية الصحية والأنظمة الأساسية التي تركز على التهديدات لاكتشاف التهديدات المحتملة.

باستخدام حلول التحليلات التنبؤية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي ، يمكن لقطاع الرعاية الصحية منع الأنشطة عالية المخاطر ومراقبة بياناتهم في الوقت الفعلي وتنفيذ المصادقة متعددة العوامل (MFA) لتعزيز الأمن السيبراني. يمكن أن يساعد ذلك في منع انتهاكات البيانات وحماية معلومات المريض وضمان استمرارية الرعاية.

التجارب السريرية الفعالة

اعتمد الباحثون السريريون على نطاق واسع التحليلات التنبؤية لنمذجة التجارب السريرية. يمكنه تحسين البحث السريري باستخدام النمذجة التنبؤية للتنبؤ بالنتائج السريرية واتخاذ قرارات علاجية أفضل ، وبالتالي تسريع التجارب السريرية وتقليل التكاليف. أيضًا ، تساعد التحليلات التنبؤية في تحديد الأنماط الظاهرية للاستجابة للأدوية ، والتنبؤ بتطور الأمراض ، وتقييم فعالية العلاجات المختلفة.

كانت إحدى حالات استخدامه الأخيرة عندما استخدمت Johnson & Johnson التعلم الآلي لتحديد مواقع التجارب المناسبة وتسريع تطوير لقاح COVID من خلال التنبؤ بطفرات COVID-19 بحيث يمكن أن تبدأ تجارب اللقاح في وقت مبكر.

توقع تفاعل المريض وسلوكه

تمكّن التحليلات التنبؤية مؤسسات الرعاية الصحية من فهم احتياجات المرضى بشكل أفضل وتخصيص نهج العلاج الخاص بهم. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين مشاركة المريض ورعاية مخصصة لاحتياجات وتفضيلات الرعاية الصحية الفريدة لكل فرد. من خلال تحليل البيانات ، يمكن للتحليلات التنبؤية أن تتنبأ بالمرضى الذين من المحتمل أن تفوتهم المواعيد وتساعد المسؤولين على تخطيط جداول الطبيب وتخصيص الموارد وفقًا لذلك.

علاوة على ذلك ، يمكنه التنبؤ بالتدخلات أو رسائل الرعاية الصحية الأكثر فعالية لمرضى أو مجموعات معينة. يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية تحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن أن تساعدهم على فهم نوع الرعاية أو الاتصال الذي من المرجح أن يتردد صداها مع مختلف المرضى.

تسويق الرعاية الصحية

يمكن أن تلعب التحليلات التنبؤية دورًا مهمًا في تسويق الرعاية الصحية. يمكن أن يساعد المنظمات على ربط المرضى المحتملين بالطبيب والمرفق المناسبين. علاوة على ذلك ، يمكن أن يساعد مؤسسات الرعاية الصحية في اكتساب فهم أعمق لسلوك المستهلك. يتم ذلك عن طريق تحليل بيانات المرضى الذين يبحثون عن معلومات الرعاية الصحية عبر الإنترنت.

يمكن أن تتضمن هذه البيانات استعلامات البحث وزيارات موقع الويب والنقرات. يمكن أن يساعد في تحديد الأنماط والإشارات التي تشير إلى ما يبحث عنه المرضى وما هي الرعاية التي يحتاجون إليها. نتيجة لذلك ، يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية تحقيق استخدام أكثر كفاءة لميزانياتها التسويقية وتحسين فعالية حملاتهم باستخدام التخصيص ، مما أدى إلى عائد استثمار أعلى.

التدخل البشري في التحليلات التنبؤية للرعاية الصحية

في بيئة الرعاية الصحية التي تعتمد على البيانات ، من الضروري مراعاة العنصر البشري. مبدأ التصميم المتمحور حول الإنسان هو الأساس لإنشاء تكنولوجيا وبرامج الرعاية الصحية. إنها سهلة الفهم والاستخدام للمرضى وتمكن من اتخاذ قرارات دقيقة.

تعتمد نماذج التحليلات التنبؤية على البيانات التاريخية والحقيقية والخوارزميات الإحصائية. يمكن أن يؤدي هذا في بعض الأحيان إلى نتائج قد تكون متحيزة وغير متوافقة مع المعرفة أو الممارسة الطبية في العالم الحقيقي. إن المتخصصين في الرعاية الصحية البشرية ، مثل الأطباء والممرضات ، ضروريون للتحقق من صحة التنبؤات التي قدمتها النماذج التحليلية. أيضًا ، يمكنهم تفسير النتائج في سياق الحالة السريرية الفريدة للمريض.

لذلك ، يعد التدخل البشري أمرًا بالغ الأهمية للتحليلات التنبؤية للرعاية الصحية. يمكن للخبراء الطبيين التحقق من تنبؤات النماذج التحليلية والتحقق منها والمساعدة في التأكد من أنها دقيقة وذات صلة إكلينيكية.

قم بزيارتنا Unite.ai لمعرفة المزيد حول أحدث الاتجاهات والتقنيات في قطاع الرعاية الصحية.