تطبيقات التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية

على مدار السنوات القليلة الماضية ، كانت صناعة الرعاية الصحية حريصة على تبني التكنولوجيا ، مثل الواقع المعزز والتحليلات التنبؤية ، لثورة العلاج وتوليد رؤى قيمة بشكل متزايد للرعاية الصحية المتقدمة. تثبت التطبيقات في الرعاية الصحية أنها مفيدة في حالات استخدام مختلفة ، مثل تسهيل العمليات التشغيلية ، والعلاج الشخصي ، وتتبع التنبؤ بانتشار الأمراض.

في عام 2022 ، اعتقد 72٪ من قادة الرعاية الصحية الذين تم استطلاعهم في جميع أنحاء العالم أن التحليلات التنبؤية سيكون لها تأثير إيجابي على نتائج صحة المرضى في الإعدادات السريرية. ~ Statista

यह المقال ي探ح فوائد التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية وتطبيقاتها.

ما هي التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية؟

تستخدم التحليلات التنبؤية تقنيات متعددة ، مثل تعدين البيانات ، والنمذجة ، والإحصاء ، والذكاء الاصطناعي ، لتحليل البيانات التاريخية والبيانات في الوقت الفعلي لتوليد تنبؤات حول الأحداث أو الإجراءات المستقبلية التي ت告ي اتخاذ القرارات. في الرعاية الصحية ، يمكن أن تمكن العاملين في مجال الرعاية الصحية من تحليل بيانات المرضى وتحديد خطط علاجية مثالية تعمل بشكل أفضل لهم.

تستخدم التكنولوجيا بالفعل لتسليم القيمة في العديد من الإعدادات الصحية ، مثل ممارسات الأطباء ، لتحسين التجارب السريرية. كما تستخدم شركات التأمين الصحي هذه التكنولوجيا من أجل عمليات مطالبات صحية فعالة وتخفيض التكاليف التشغيلية. واحدة من أكبر المساهمات في الرعاية الصحية هي العلاج الشخصي والدقيق.

تطبيقات التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية

من تقليل التكاليف على مواعيد الغياب إلى تسريع المهام مثل إجراءات الإقلاع وتحسين الأمن السيبراني ، فإن التحليلات التنبؤية لها تطبيقات متعددة في الرعاية الصحية. هنا قائمة بالتطبيقات في الرعاية الصحية.

تنبؤ إعادة القبول

يمكن للتحليلات التنبؤية مساعدة مقدمي الرعاية الصحية في تحديد المرضى الذين يعانون من خطر عالي لإعادة القبول إلى المستشفى. هذا يسمح لهم بالاستهداف العلاجي والدعم للأفراد الذين يحتاجون إليها أكثر في الوقت المناسب. تستخدم هذه الأدوات السجلات الصحية الإلكترونية المتاحة بسهولة لتحديد خطر إعادة القبول بدقة للمرضى قبل إقلاعهم من المستشفى.

دراسة نشرت في جاما نيتوورك أوبن تناقش كيف استخدم الباحثون التحليلات التنبؤية لتحديد خطر إعادة القبول لمدة 30 يومًا لجميع الأسباب للمرضى الأطفال. تم تحليل النموذج تقريبًا 29,988 مريضًا مع 48,019 مستشفى للحصول على النتائج.

أمن سيبراني متقدم

تواجه صناعة الرعاية الصحية العديد من التحديات الأمنية ، بما في ذلك هجمات البرامج الضارة التي يمكن أن تضر الأنظمة وتعرض خصوصية المرضى للخطر ، وهجمات الحرمان من الخدمة الموزعة (DDoS) التي تعوق تقديم الرعاية ، وسرقة البيانات الطبية من أجل الربح المالي ، مما يؤدي إلى انتهاكات البيانات على نطاق واسع.

تأتي التحليلات الأمنية التنبؤية في نوعين رئيسيين: حلول قائمة على الضعف التي تساعد في اكتشاف الفجوات في أنظمة الرعاية الصحية ، ومنصات محددة التهديدات لاكتشاف التهديدات المحتملة.

باستخدام حلول التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي ، يمكن للقطاع الصحي حظر النشاط ذي الخطر العالي ، ومراقبة بياناته في الوقت الفعلي ، وتنفيذ مصادقة متعددة العوامل (MFA) لتحسين الأمن السيبراني. يمكن أن يساعد ذلك في منع انتهاكات البيانات ، وحماية معلومات المرضى ، وضمان استمرار الرعاية.

تجارب سريرية فعالة

لجأ الباحثون السريريون على نطاق واسع إلى التحليلات التنبؤية لنمذجة التجارب السريرية. يمكن أن تحسن البحث السريري باستخدام النمذجة التنبؤية للتنبؤ بنتائج سريرية واتخاذ قرارات علاجية أفضل ، وبالتالي تسريع التجارب السريرية وتقليل التكاليف. كما تساعد التحليلات التنبؤية في تحديد أنماط استجابة للأدوية ، والتنبؤ بظهور الأمراض ، وتقييم فعالية العلاجات المختلفة.

كان أحد أحدث تطبيقاتها عندما استخدم جونسون آند جونسون التعلم الآلي لتحديد مواقع التجارب المناسبة وتسريع تطوير لقاح كوفيد عن طريق التنبؤ باندلاع كوفيد-19 بحيث يمكن بدء تجارب اللقاح في وقت أقرب.

تنبؤ بالمشاركة السلوكية للمرضى

تمكن التحليلات التنبؤية من مساعدة المنظمات الصحية على فهم احتياجات المرضى بشكل أفضل وتailor نهجهم العلاجي. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين مشاركة المرضى وتailor الرعاية إلى احتياجات و تفضيلات كل مريض على حدة. من خلال تحليل البيانات ، يمكن للتحليلات التنبؤية التنبؤ بالمرضى الذين من المحتمل أن يغيبوا عن المواعيد ويساعد المسؤولين على تخطيط جداول الأطباء وتخصيص الموارد وفقًا لذلك.

علاوة على ذلك ، يمكن أن تتنبأ بأي تدخلات أو رسائل صحية هي الأكثر فعالية للمرضى أو المجموعات المحددة. يمكن للمنظمات الصحية تحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن أن تساعد في فهم ما نوع الرعاية أو الاتصالات هو الأكثر احتمالاً للرنين مع المرضى المختلفين.

تسويق الرعاية الصحية

يمكن للتحليلات التنبؤية لعب دور حاسم في تسويق الرعاية الصحية. يمكن أن تساعد المنظمات على ربط المرضى المحتملين بالطبيب والمنشأة الصحيحة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعد المنظمات الصحية على الحصول على فهم أعمق لسلوك المستهلك. يتم ذلك من خلال تحليل بيانات المرضى الذين يبحثون عن معلومات صحية على الإنترنت.

يمكن أن تتضمن هذه البيانات استفسارات البحث ، وزيارات الموقع ، والنقرات. يمكن أن تساعد في تحديد الأنماط والإشارات التي تشير إلى ما يبحث عنه المرضى وما هي الرعاية التي يحتاجونها. وبالتالي ، يمكن للمنظمات الصحية تحقيق استخدام أكثر كفاءة لميزانيات التسويق وتحسين فعالية حملاتهم باستخدام التخصيص ، مما يؤدي إلى عائد استثمار أعلى.

التدخل البشري في التحليلات التنبؤية للرعاية الصحية

في بيئة الرعاية الصحية القائمة على البيانات ، من المهم جداً مراعاة العنصر البشري. مبدأ التصميم المتمركز حول الإنسان هو أساس إنشاء تكنولوجيا الرعاية الصحية وبرامجها. إنها سهلة الفهم والاستخدام للمرضى وتسمح باتخاذ قرارات دقيقة.

تعتمد نماذج التحليلات التنبؤية على البيانات التاريخية والبيانات في الوقت الفعلي والخوارزميات الإحصائية. يمكن أن تنتج هذه النتائج أحياناً نتائج قد تكون متحيزة ولا تتوافق مع المعرفة الطبية أو الممارسة في العالم الحقيقي. العاملون في مجال الرعاية الصحية ، مثل الأطباء والممرضين ، ضروريون لتحقق تنبؤات النماذج التحليلية. كما يمكنهم تفسير النتائج في سياق حالة المريض السريرية الفريدة.

لذلك ، التدخل البشري حاسم للتحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية. يمكن للمختصين الطبيين التحقق من تنبؤات النماذج التحليلية ويساعدون على ضمان دقة التنبؤات وملاءمتها سريرياً.

زيارة unite.ai لمعرفة المزيد عن أحدث الاتجاهات والتكنولوجيا في قطاع الرعاية الصحية.