Aplikace prediktivní analýzy ve zdravotnictví

Před několika lety se zdravotnický průmysl snažil využít technologii, jako je rozšířená realita a prediktivní analýza, aby revolucionalizoval léčbu a generoval stále cennější poznatky pro pokročilou péči o pacienty. Aplikace ve zdravotnictví se ukazují jako prospěšné v různých případech použití, jako je zefektivnění provozních procesů, personalizovaná léčba a sledování a předpovídání epidemií.

V roce 2022 věřilo 72 % lídrů ve zdravotnictví po celém světě, že prediktivní analýza bude mít pozitivní dopad na výsledky zdravotní péče v klinických prostředích. ~ Statista

Tento článek zkoumá výhody prediktivní analýzy ve zdravotnictví a její aplikace.

Co je prediktivní analýza ve zdravotnictví?

Prediktivní analýza používá několik technik, jako je dolování dat, modelování, statistika a umělá inteligence, pro analýzu historických a reálných dat a generování předpovědí o budoucích událostech nebo akcích, které informují rozhodování. Ve zdravotnictví může umožnit zdravotnickým pracovníkům analyzovat data pacientů a identifikovat optimální léčebné plány, které budou pro ně nejúčinnější.

Tato technologie je již používána k poskytování hodnoty v několika zdravotnických prostředích, jako jsou lékařské ordinace, pro zlepšení klinických studií. Kromě toho zdravotní pojišťovny ji používají pro efektivní procesy zdravotních nároků a ke snížení provozních nákladů. Jedním z nejvýznamnějších příspěvků ve zdravotnictví je personalizovaná a přesná léčba.

Aplikace prediktivní analýzy ve zdravotnictví

Od snížení nákladů na zrušené schůzky až po urychlení úkolů, jako jsou procedury propuštění, a zlepšení kybernetické bezpečnosti, má prediktivní analýza několik aplikací ve zdravotnictví. Zde je seznam aplikací ve zdravotnictví.

Předpověď readmise

Prediktivní analýza může pomoci zdravotnickým poskytovatelům identifikovat pacienty s vysokým rizikem readmise do nemocnice. To umožňuje cílit na další péči a podporu pro osoby, které ji nejvíce potřebují, ve správný čas. Takové nástroje využívají snadno dostupné elektronické zdravotní záznamy (EHR) k přesnému určení rizika readmise pro pacienty před propuštěním z nemocnice.

Studie publikovaná v JAMA Network Open diskutuje, jak výzkumníci použili prediktivní analýzu k identifikaci rizika readmise pro pediatrické pacienty. Navržený model analyzoval přibližně 29 988 pacientů s 48 019 hospitalizacemi, aby získal výsledky.

Pokročilá kybernetická bezpečnost

Zdravotnický průmysl čelí několika kybernetickým bezpečnostním výzvám, včetně malwarových útoků, které mohou poškodit systémy a ohrozit soukromí pacientů, distribuovaných útoků typu odmítnutí služby (DDoS), které brání poskytování péče, a krádeže zdravotních dat pro finanční zisk, což vede k velkým únikům dat.

Prediktivní analytika kybernetické bezpečnosti se skládá ze dvou hlavních typů: řešení založených na zranitelnosti, která pomáhají odhalit mezery ve zdravotnických systémech, a platformách zaměřených na hrozby, které pomáhají odhalit potenciální hrozby.

Používáním řešení založených na umělé inteligenci a prediktivní analytice může zdravotnický sektor zablokovat aktivity s vysokým rizikem, monitorovat svá data v reálném čase a implementovat vícefaktorové ověření (MFA) pro zlepšení kybernetické bezpečnosti. To může pomoci zabránit únikům dat, chránit informace pacientů a zajistit kontinuitu péče.

Účinné klinické studie

Kliničtí výzkumníci široce přijali prediktivní analýzu pro modelování klinických studií. Může zlepšit klinický výzkum pomocí prediktivního modelování pro předpověď klinických výsledků a lepší rozhodnutí o léčbě, a tím urychlit klinické studie a snížit náklady. Kromě toho prediktivní analýza pomáhá identifikovat fenotypy reakce na léky, předpovídat vývoj onemocnění a hodnotit účinnost různých léčeb.

Jednou z jeho nedávných použití bylo, když Johnson & Johnson použil strojové učení k identifikaci vhodných míst pro klinické studie a urychlení vývoje vakcíny proti COVID-19 předpovědí vln COVID-19, aby mohla klinická studie začít dříve.

Předpověď zapojení a chování pacientů

Prediktivní analýza umožňuje zdravotnickým organizacím lépe porozumět potřebám pacientů a personalizovat svůj přístup k léčbě. To může pomoci zlepšit zapojení pacientů a přizpůsobit péči individuálním zdravotním potřebám a preferencím pacientů. Analýzou dat může prediktivní analýza předpovědět, které pacienty pravděpodobně zmeškájí schůzky, a pomoci administrátorům plánovat rozvrhy klinických pracovníků a přidělovat zdroje podle potřeby.

Kromě toho může předpovědět, které zásahy nebo zdravotní zprávy jsou nejúčinnější pro konkrétní pacienty nebo skupiny. Zdravotnické organizace mohou identifikovat vzorce a trendy, které jim pomohou pochopit, jaký typ péče nebo komunikace je nejpravděpodobnější, že bude u různých pacientů rezonovat.

Zdravotní marketing

Prediktivní analýza může hrát klíčovou roli ve zdravotním marketingu. Může pomoci organizacím spojit potenciální pacienty s pravým lékařem a zařízením. Kromě toho může zdravotnickým organizacím pomoci získat hlubší pochopení chování spotřebitelů. To se provádí analýzou dat pacientů, kteří hledají zdravotní informace online.

Tato data mohou zahrnovat vyhledávací dotazy, návštěvy webových stránek a kliknutí. Může pomoci identifikovat vzorce a signály, které ukazují, co pacienti hledají, a jakou péči potřebují. V důsledku toho mohou zdravotnické organizace dosáhnout efektivnějšího využití svého marketingového rozpočtu a zlepšit účinnost svých kampaní pomocí personalizace, čímž dosáhnou vyššího ROI.

Lidský zásah ve zdravotnické prediktivní analýze

V datově orientovaném zdravotnickém prostředí je důležité mít na paměti lidský prvek. Princip lidského centrického designu je základem pro vytváření zdravotnické technologie a programů. Jsou snadno srozumitelné a použitelné pro pacienty a umožňují přesné rozhodování.

Modely prediktivní analýzy jsou založeny na historických a reálných datech a statistických algoritmech. To může někdy produkovat výsledky, které mohou být zkreslené a nesouladné se skutečnými znalostmi nebo praxí. Lidský zdravotnický personál, jako jsou lékaři a zdravotní sestry, je nezbytný pro ověření předpovědí provedených analytickými modely. Kromě toho mohou interpretovat výsledky v kontextu jedinečné klinické situace pacienta.

Proto je lidský zásah kritický pro zdravotnickou prediktivní analýzu. Odborníci zdravotní péče mohou křížově ověřit a ověřit předpovědi analytických modelů a pomoci zajistit, aby byly přesné a klinicky relevantní.

Navštivte unite.ai, aby jste se dozvěděli více o nejnovějších trendech a technologiích ve zdravotnickém sektoru.