Aplikace prediktivní analýzy ve zdravotnictví

V posledních několika letech má zdravotnický průmysl zájem o přijetí technologií, jako je např rozšířená realita a prediktivní analytika, která přináší revoluci v léčbě a vytváří stále cennější poznatky pro pokročilou péči o pacienty. Aplikace ve zdravotnictví se ukazují jako přínosné v různých případech použití, jako je zefektivnění provozních procesů, personalizovaná léčba a sledování a předpovídání propuknutí onemocnění.

V roce 2022 se 72 % vedoucích pracovníků v oblasti zdravotní péče dotazovaných na celém světě domnívalo, že prediktivní analytika pozitivně ovlivní zdravotní výsledky pacientů v klinickém prostředí. ~ Statista

Tento článek zkoumá výhody prediktivní analýzy ve zdravotnictví a jejích aplikacích.

Co je Predictive Analytics ve zdravotnictví?

Prediktivní analytika využívá více technik, jako např data mining, modelování, statistiky a AI, k analýze historických dat a dat v reálném čase za účelem vytváření předpovědí budoucích událostí nebo akcí, které informují o rozhodování. Ve zdravotnictví může zdravotnickým pracovníkům umožnit analyzovat data pacientů a identifikovat optimální léčebné plány, které pro ně budou nejlépe fungovat.

Tato technologie se již používá k poskytování hodnoty v různých zdravotnických zařízeních, jako jsou praxe lékařů, aby se zlepšily klinické studie. Zdravotní pojišťovny jej využívají také k efektivnímu vyřizování zdravotních nároků a ke snížení provozních nákladů. Jedním z nejvýznamnějších přínosů ve zdravotnictví je personalizovaná a přesná léčba.

Aplikace prediktivní analýzy ve zdravotnictví

Prediktivní analytika má ve zdravotnictví několik aplikací, od snižování nákladů na schůzky, které se nedostaví, až po urychlení úkolů, jako jsou postupy propouštění a posílení kybernetické bezpečnosti. Zde je seznam aplikací ve zdravotnictví.

Předpověď readmise

Prediktivní analytika může poskytovatelům zdravotní péče pomoci při identifikaci pacientů s vysokým rizikem opětovného přijetí do nemocnice. To jim umožňuje ve správný čas zaměřit další péči a podporu na jednotlivce, kteří ji nejvíce potřebují. Tyto nástroje využívají snadno dostupné elektronické zdravotní záznamy (EHR) k přesné identifikaci rizika opětovného přijetí pacientů před propuštěním z nemocnice.

A studovat publikovaná v JAMA Network Open pojednává o tom, jak výzkumníci používali prediktivní analytiku k identifikaci všech příčin 30denního rizika opětovného přijetí u dětských pacientů. Navržený model analyzoval přibližně 29,988 48,019 pacientů s XNUMX XNUMX hospitalizacemi, aby získal výsledky.

Pokročilá kybernetická bezpečnost

Zdravotnický průmysl čelí několika výzvám v oblasti kybernetické bezpečnosti, včetně malwarových útoků, které mohou poškodit systémy a ohrozit soukromí pacientů, útoků distribuovaného odmítnutí služby (DDoS), které brání poskytování péče, a krádeží lékařských dat za účelem finančního zisku, což vede k rozsáhlé úniky dat.

Prediktivní analýzy kybernetické bezpečnosti existují ve dvou hlavních typech: řešení založená na zranitelnosti, která pomáhají odhalovat mezery ve zdravotnických systémech, a platformy zaměřené na hrozby k odhalování potenciálních hrozeb.

Pomocí řešení prediktivní analýzy na bázi umělé inteligence může zdravotnický sektor blokovat vysoce rizikové aktivity, monitorovat svá data v reálném čase a implementovat vícefaktorovou autentizaci (MFA) pro zvýšení kybernetické bezpečnosti. To může pomoci zabránit narušení dat, chránit informace o pacientech a zajistit kontinuitu péče.

Efektivní klinické zkoušky

Klinickí výzkumníci široce přijali prediktivní analytiku pro modelování klinických studií. Může zlepšit klinický výzkum pomocí prediktivního modelování k předpovídání klinických výsledků a lepších rozhodnutí o léčbě, a tím urychlit klinické studie a snížit náklady. Prediktivní analytika také pomáhá identifikovat fenotypy odezvy na léky, předvídat vývoj nemocí a vyhodnocovat účinnost různých léčebných postupů.

Jedním z jeho nedávných případů použití bylo kdy Johnson & Johnson použil strojové učení identifikovat vhodná místa pro testování a urychlit vývoj vakcíny COVID předpovídáním nárůstu COVID-19, aby testy vakcín mohly začít dříve.

Předvídání zapojení a chování pacienta

Prediktivní analytika umožňuje zdravotnickým organizacím lépe porozumět potřebám pacientů a přizpůsobit jejich léčebný přístup. To může pomoci zlepšit zapojení pacientů a přizpůsobit péči jedinečným potřebám a preferencím zdravotní péče každého jednotlivce. Na základě analýzy dat dokáže prediktivní analytika předpovědět, kteří pacienti pravděpodobně zmeškají schůzky, a pomoci správcům plánovat plány lékaře a podle toho přidělovat zdroje.

Kromě toho může předvídat, které intervence nebo zdravotnická sdělení jsou nejúčinnější pro konkrétní pacienty nebo skupiny. Zdravotnické organizace mohou identifikovat vzorce a trendy, které jim mohou pomoci pochopit, jaký typ péče nebo komunikace s největší pravděpodobností bude rezonovat s různými pacienty.

Marketing ve zdravotnictví

Prediktivní analytika může hrát klíčovou roli v marketingu ve zdravotnictví. Může pomoci organizacím propojit potenciální pacienty se správným lékařem a zařízením. Kromě toho může pomoci zdravotnickým organizacím získat hlubší porozumění spotřebitelskému chování. To se provádí analýzou dat pacientů, kteří hledají informace o zdravotní péči online.

Tato data mohou zahrnovat vyhledávací dotazy, návštěvy webových stránek a kliknutí. Může pomoci identifikovat vzorce a signály, které naznačují, co pacienti hledají a jakou péči potřebují. V důsledku toho mohou zdravotnické organizace dosáhnout efektivnějšího využití svého marketingového rozpočtu a zlepšit efektivitu svých kampaní pomocí personalizace, což má za následek vyšší návratnost investic.

Lidská intervence v prediktivní analýze ve zdravotnictví

V prostředí zdravotní péče založené na datech je zásadní mít na paměti lidský prvek. Princip designu zaměřeného na člověka je základem pro vytváření zdravotnických technologií a programů. Jsou snadno pochopitelné a použitelné pro pacienty a umožňují přesné rozhodování.

Prediktivní analytické modely jsou založeny na historických datech a datech v reálném čase a statistických algoritmech. To může někdy vést k výsledkům, které mohou být zkreslené a neodpovídající skutečným lékařským znalostem nebo praxi. Zdravotníci, jako jsou lékaři a zdravotní sestry, jsou nezbytní pro ověření předpovědí provedených analytickými modely. Mohou také interpretovat výsledky v kontextu jedinečné klinické situace pacienta.

Proto je pro prediktivní analytiku ve zdravotnictví zásadní lidský zásah. Lékařští experti mohou křížově kontrolovat a validovat předpovědi analytických modelů a pomoci zajistit, že jsou přesné a klinicky relevantní.

Návštěva unite.ai dozvědět se více o nejnovějších trendech a technologiích ve zdravotnictví.