Anvendelser af prædikativ analyse i sundhedssektoren

Over de seneste få år har sundhedsindustrien været ivrig efter at omfavne teknologi, såsom forstærket virkelighed og prædikativ analyse, for at revolutionere behandling og generere stadig mere værdifulde indsigt for avanceret patientpleje. Anvendelser i sundhedssektoren viser sig at være nyttige i forskellige brugsområder, såsom strømlining af operationelle processer, personlig behandling og sporing og forudsigelse af sygdomsudbrud.

I 2022 mente 72% af sundhedsledere, der blev spurgt verden over, at prædikativ analyse ville have en positiv indvirkning på patienternes sundhedsresultater i kliniske miljøer. ~ Statista

Denne artikel udforsker fordelene ved prædikativ analyse i sundhedssektoren og dens anvendelser.

Hvad er prædikativ analyse i sundhedssektoren?

Prædikativ analyse bruger flere tekniker, såsom dataudvinding, modellering, statistik og kunstig intelligens, til at analysere historiske og realtidsdata for at generere forudsigelser om fremtidige begivenheder eller handlinger, der kan informere beslutninger. I sundhedssektoren kan det enable sundhedsarbejdere til at analysere patientdata og identificere optimale behandlingsplaner, der vil fungere bedst for dem.

Teknologien er allerede i brug til at levere værdi i multiple sundhedsindstillinger, såsom lægepraksis, for at forbedre kliniske forsøg. Lægernes forsikringsselskaber bruger det også til effektive sundhedsanspragsprocesser og til at reducere driftsomkostningerne. En af de mest betydningsfulde bidrag i sundhedssektoren er personlig og præcis behandling.

Anvendelser af prædikativ analyse i sundhedssektoren

Fra reducering af omkostningerne ved ikke-indgåede aftaler til at accelerere opgaver som udskrivningsprocedurer og forbedre cybersikkerheden, har prædikativ analyse flere anvendelser i sundhedssektoren. Her er en liste over anvendelser i sundhedssektoren.

Forudsigelse af genindlæggelse

Prædikativ analyse kan hjælpe sundhedsudbydere med at identificere patienter med høj risiko for at blive genindlagt på hospital. Dette giver dem mulighed for at rette yderligere omsorg og støtte til de personer, der har størst behov for det på det rette tidspunkt. Sådanne værktøjer udnytter de let tilgængelige elektroniske sundhedsjournaler (EHR) til at nøjagtigt identificere genindlægningsrisiko for patienter før hospitalsudskrivning.

En studie offentliggjort i JAMA Network Open diskuterer, hvordan forskere brugte prædikativ analyse til at identificere alle-årsager til 30-dages genindlæggelsesrisiko for børnepatienter. Den designede model analyserede ca. 29.988 patienter med 48.019 hospitalisationer for at få resultater.

Avanceret cybersikkerhed

Sundhedsindustrien står over for flere cybersikkerhedsudfordringer, herunder malware-angreb, der kan skade systemer og kompromittere patienternes privatliv, distribuerede afvisningsangreb (DDoS), der forhindrer leveringen af omsorg, og medicinsk datastjæl for finansielle formål, hvilket resulterer i storskalae-dataudbrud.

Prædikativ cybersikkerhedsanalyse kommer i to hovedtyper: sårbarhedsbaserede løsninger, der hjælper med at opdage huller i sundhedsystemer, og trusselsfokuserede platforme til at opdage potentielle trusler.

Med AI-baserede prædikative analyse-løsninger kan sundhedssektoren blokere højrisikoaktivitet, overvåge deres data i realtid og implementere multifaktorautentificering (MFA) for at forbedre cybersikkerheden. Dette kan hjælpe med at forhindre dataudbrud, beskytte patientinformation og sikre kontinuiteten af omsorg.

Effektive kliniske forsøg

Kliniske forskere har bredt anvendt prædikativ analyse til modellering af kliniske forsøg. Det kan forbedre klinisk forskning ved hjælp af prædikativ modellering til at forudse kliniske resultater og træffe bedre behandlingsbeslutninger, hvilket kan accelerere kliniske forsøg og reducere omkostningerne. Prædikativ analyse hjælper også med at identificere lægemiddelresponsfenotyper, forudse udviklingen af sygdomme og evaluere effikken af forskellige behandlinger.

En af de seneste anvendelser var, da Johnson & Johnson brugte maskinlæring til at identificere egnet forsøgslokation og accelerere udviklingen af COVID-vaccinen ved at forudse COVID-19-udbrud, så vaccinforsøgene kunne starte tidligere.

Forudsigelse af patientengagement og adfærd

Prædikativ analyse giver sundhedsorganisationer mulighed for at forstå patienternes behov bedre og tilpasse deres behandlingsapproach. Dette kan hjælpe med at forbedre patientengagement og tilpasse omsorg til hver enkelt patients unikke sundhedsbehov og præferencer. Ved at analysere data kan prædikativ analyse forudse, hvilke patienter er sandsynlige til at gå glip af aftaler, og hjælpe administratorer med at planlægge klinikerens tidsplaner og allokerer ressourcer efter behov.

Derudover kan det forudse, hvilke interventioner eller sundhedsbeskeder er mest effektive for bestemte patienter eller grupper. Sundhedsorganisationer kan identificere mønstre og tendenser, der kan hjælpe dem med at forstå, hvilken type omsorg eller kommunikation er mest sandsynligt at appellere til forskellige patienter.

Sundhedsmarkedsføring

Prædikativ analyse kan spille en afgørende rolle i sundhedsmarkedsføring. Det kan hjælpe organisationer med at tilknytte potentielle patienter til den rette læge og institution. Desuden kan det hjælpe sundhedsorganisationer med at opnå en dybere forståelse af forbrugeradfærd. Dette gøres ved at analysere data om patienter, der søger efter sundhedsinformation online.

Denne data kan inkludere søgeforespørgsler, websidebesøg og klik. Det kan hjælpe med at identificere mønstre og signaler, der indikerer, hvad patienter søger efter og hvilken omsorg de har brug for. Som resultat kan sundhedsorganisationer opnå en mere effektiv brug af deres markedsføringsbudget og forbedre effekten af deres kampagner ved hjælp af tilpasning, resulterende i højere ROI.

Menneskelig indgriben i prædikativ analyse i sundhedssektoren

I et data-drevet sundhedsmiljø er det essentiel at holde det menneskelige element i mente. Principperne for menneskecentreret design er grundlaget for at skabe sundhedsteknologi og programmer. De er lette at forstå og bruge for patienter og giver mulighed for præcis beslutningstagning.

Prædikativ analysemodeller er baseret på historiske og realtidsdata samt statistiske algoritmer. Dette kan nogen gange producere resultater, der kan være forvrængede og ikke konsistente med virkelige medicinske kundskaber eller praksis. Menneskelige sundhedsfagfolk, såsom læger og sygeplejersker, er afgørende for at validere forudsigelserne, der er lavet af de analytiske modeller. De kan også fortolke resultaterne i kontekst af en patients unikke kliniske situation.

Derfor er menneskelig indgriben kritisk for prædikativ analyse i sundhedssektoren. Medicinske eksperter kan validere og verificere de analytiske modellers forudsigelser og hjælpe med at sikre, at de er nøjagtige og klinisk relevante.

Besøg unite.ai for at lære mere om de seneste trends og teknologier i sundhedssektoren.