Приложения на предсказуем анализ в здравеопазването

През последните няколко години здравната индустрия имаше голямо желание да възприеме технологии, като напр разширената реалност и прогнозни анализи, за да революционизират лечението и да генерират все по-ценни прозрения за напреднала грижа за пациентите. Приложенията в здравеопазването се оказват полезни в различни случаи на употреба, като рационализиране на оперативните процеси, персонализирано лечение и проследяване и прогнозиране на епидемии от болести.

През 2022 г. 72% от анкетираните лидери в здравеопазването в световен мащаб смятат, че предсказуемите анализи биха повлияли положително на резултатите за здравето на пациентите в клинични условия. ~ Statista

Тази статия изследва предимствата на прогнозния анализ в здравеопазването и неговите приложения.

Какво е прогнозен анализ в здравеопазването?

Предсказуемият анализ използва множество техники, като напр извличане на данни, моделиране, статистика и AI, за анализиране на исторически данни и данни в реално време за генериране на прогнози за бъдещи събития или действия, които информират за вземането на решения. В здравеопазването може да даде възможност на здравните работници да анализират данните за пациентите и да идентифицират оптимални планове за лечение, които ще работят най-добре за тях.

Технологията вече се използва за предоставяне на стойност в множество здравни заведения, като например лекарски практики, за подобряване на клиничните изпитвания. Освен това здравноосигурителните компании го използват за ефективни процеси на здравни искове и за намаляване на оперативните разходи. Един от най-значимите приноси в здравеопазването е персонализираното и точно лечение.

Приложения на предсказуем анализ в здравеопазването

От намаляване на разходите при неявяване на час до ускоряване на задачи като процедури за изписване и подобряване на киберсигурността, предсказуемият анализ има няколко приложения в здравеопазването. Ето списък с приложения в здравеопазването.

Прогноза за реадмисия

Предсказуемият анализ може да помогне на доставчиците на здравни услуги при идентифицирането на пациенти с висок риск от повторно приемане в болница. Това им позволява да насочат допълнителни грижи и подкрепа към лицата, които се нуждаят най-много от тях в точното време. Такива инструменти използват лесно достъпни електронни здравни досиета (EHR), за да идентифицират точно риска от обратно приемане на пациентите преди изписване от болницата.

A проучване публикувано в JAMA Network Open, обсъжда как изследователите са използвали прогнозни анализи, за да идентифицират 30-дневния риск от реадмисия по всякаква причина за педиатрични пациенти. Проектираният модел анализира приблизително 29,988 48,019 пациенти с XNUMX XNUMX хоспитализации, за да получи резултати.

Разширена киберсигурност

Здравната индустрия е изправена пред няколко предизвикателства по отношение на киберсигурността, включително атаки със злонамерен софтуер, които могат да повредят системите и да компрометират поверителността на пациентите, разпределени атаки за отказ на услуга (DDoS), които възпрепятстват предоставянето на грижи, и кражба на медицински данни за финансова печалба, което води до мащабни нарушения на данните.

Предсказуемият анализ на киберсигурността се предлага в два основни типа: базирани на уязвимости решения, които помагат да се открият пропуски в системите на здравеопазване и фокусирани върху заплахи платформи за откриване на потенциални заплахи.

Използвайки решения за предсказуем анализ, базирани на AI, секторът на здравеопазването може да блокира високорискови дейности, да наблюдава своите данни в реално време и да прилага многофакторно удостоверяване (MFA), за да подобри киберсигурността. Това може да помогне за предотвратяване на нарушения на данните, защита на информацията за пациентите и осигуряване на непрекъснатост на грижите.

Ефективни клинични изпитвания

Клиничните изследователи са приели широко предсказуем анализ за моделиране на клинични изпитвания. Той може да подобри клиничните изследвания, като използва прогнозно моделиране, за да предвиди клиничните резултати и да вземе по-добри решения за лечение, като по този начин ускорява клиничните изпитвания и намалява разходите. Освен това предсказуемите анализи помагат да се идентифицират фенотипове на лекарствения отговор, да се предвиди развитието на заболявания и да се оцени ефикасността на различни лечения.

Един от последните му случаи на употреба беше, когато Johnson & Johnson използва машинно обучение за идентифициране на подходящи места за изпитване и ускоряване на разработването на ваксина срещу COVID чрез прогнозиране на пикове на COVID-19, така че изпитванията на ваксината да могат да започнат по-рано.

Прогнозиране на ангажираността и поведението на пациента

Предсказуемият анализ позволява на здравните организации да разбират по-добре нуждите на пациентите и да персонализират своя подход към лечението. Това може да помогне за подобряване на ангажираността на пациентите и приспособяване на грижите към уникалните здравни нужди и предпочитания на всеки индивид. Чрез анализиране на данните предсказуемият анализ може да предвиди кои пациенти е вероятно да пропуснат срещите и да помогне на администраторите да планират графиците на клиниците и съответно да разпределят ресурсите.

Освен това може да предвиди кои интервенции или здравни съобщения са най-ефективни за конкретни пациенти или групи. Здравните организации могат да идентифицират модели и тенденции, които могат да им помогнат да разберат какъв тип грижа или комуникация е най-вероятно да резонират с различните пациенти.

Маркетинг в здравеопазването

Предсказуемият анализ може да играе решаваща роля в маркетинга на здравеопазването. Може да помогне на организациите да свържат потенциални пациенти с правилния лекар и съоръжение. Освен това може да помогне на здравните организации да придобият по-задълбочено разбиране на потребителското поведение. Това се прави чрез анализиране на данните на пациентите, търсещи здравна информация онлайн.

Тези данни могат да включват заявки за търсене, посещения на уебсайтове и кликвания. Може да помогне за идентифициране на модели и сигнали, които показват какво търсят пациентите и от какви грижи се нуждаят. В резултат на това здравните организации могат да постигнат по-ефективно използване на маркетинговия си бюджет и да подобрят ефективността на своите кампании с помощта на персонализиране, което води до по-висока ROI.

Човешка намеса в прогнозния анализ на здравеопазването

В здравна среда, управлявана от данни, от съществено значение е да се има предвид човешкият елемент. Принципът на дизайна, ориентиран към човека, е в основата на създаването на здравни технологии и програми. Те са лесни за разбиране и използване от пациентите и позволяват точно вземане на решения.

Моделите за прогнозен анализ се основават на исторически данни и данни в реално време и статистически алгоритми. Това понякога може да доведе до резултати, които може да са пристрастни и да не съответстват на медицинските познания или практика в реалния свят. Професионалистите по здравеопазване, като лекари и медицински сестри, са от съществено значение за потвърждаване на прогнозите, направени от аналитичните модели. Освен това те могат да интерпретират резултатите в контекста на уникалната клинична ситуация на пациента.

Следователно човешката намеса е от решаващо значение за прогнозния анализ на здравеопазването. Медицинските експерти могат да проверяват и валидират прогнозите на аналитичните модели и да помогнат да се гарантира, че те са точни и клинично приложими.

посещение обединявам.ai за да научите повече за най-новите тенденции и технологии в сектора на здравеопазването.