Anvendelser af Predictive Analytics i Sundhedssektoren

Over de seneste få år har sundhedssektoren været ivrig efter at omfavne teknologi, såsom forstærket virkelighed og predictive analytics, for at revolutionere behandling og generere stadig mere værdifulde indsigt for avanceret patientpleje. Anvendelser i sundhedssektoren viser sig at være nyttige i forskellige brugsændringer, 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 predictive analytics ville have en positiv indvirkning på patienternes sundhedsresultater i kliniske miljøer. ~ Statista

Denne artikel udforsker fordelene ved predictive analytics i sundhedssektoren og dets anvendelser.

Hvad er Predictive Analytics i Sundhedssektoren?

Predictive analytics bruger flere tekniker, såsom data mining, modellering, statistik og AI, til at analysere historiske og realtidsdata for at generere forudsigelser om fremtidige begivenheder eller handlinger, der informerer beslutningstagning. 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 flere sundhedsindstillinger, såsom lægepraksis, for at forbedre kliniske forsøg. Lægesundhedsforsikringsselskaber bruger det også til effektive sundhedsanspråksprocesser og til at reducere driftsomkostningerne. En af de mest betydningsfulde bidrag i sundhedssektoren er personlig og præcis behandling.

Anvendelser af Predictive Analytics i Sundhedssektoren

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

Forudsigelse af Genindlæggelse

Predictive analytics kan hjælpe sundhedsydelser med at identificere patienter med høj risiko for at blive genindlagt på hospital. Dette tillader dem at rette yderligere omsorg og støtte til de personer, der har brug for det mest på det rette tidspunkt. Sådanne værktøjer udnytter lettilladelige Elektroniske Patientjournaler (EPJ) til at nøjagtigt identificere genindlægningsrisiko for patienter før hospitaludskrivning.

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

Avanceret Cybersikkerhed

Sundhedssektoren 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 storskalade dataudbrud.

Predictive cybersikkerhedsanalytik kommer i to hovedtyper: sårbarhedsbaserede løsninger, der hjælper med at opdage huller i sundhedssektorens systemer, og trusselsfokuserede platforme til at opdage potentielle trusler.

Ved hjælp af AI-baserede predictive analytics-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 predictive analytics til at modellere kliniske forsøg. Det kan forbedre klinisk forskning ved at bruge predictive modellering til at forudse kliniske resultater og træffe bedre behandlingsbeslutninger, hvilket accelererer kliniske forsøg og reducerer omkostningerne. Ligeledes hjælper predictive analytics med at identificere lægemiddelresponsfenotyper, forudse udviklingen af sygdomme og evaluere effikken af forskellige behandlinger.

En af de seneste brugsændringer var, da Johnson & Johnson brugte maskinlæring til at identificere egnede forsøgslokationer og accelerere udviklingen af COVID-vaccinen ved at forudse COVID-19-surge, så vaccinforsøgene kunne starte tidligere.

Forudsigelse af Patientengagement & Adfærd

Predictive analytics ermöglicer sundhedsorganisationer at forstå patienternes behov bedre og tilpasse deres behandlings tilgang. Dette kan hjælpe med at forbedre patientengagement og tilpasse omsorg til hver enkelt patients unikke sundhedsbehov og præferencer. Ved at analysere data kan predictive analytics forudse, hvilke patienter er sandsynlige til at gå glip af aftaler, og hjælpe administratorer med at planlægge lægeplaner og allokerer ressourcer derefter.

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 resonere med forskellige patienter.

SundhedsMarketing

Predictive analytics kan spille en afgørende rolle i sundhedsmarketing. Det kan hjælpe organisationer med at tilknytte potentielle patienter til den rette læge og facilitet. Desuden kan det hjælpe sundhedsorganisationer med at opnå en dybere forståelse af forbrugeradfærd. Dette gøres ved at analysere data fra patienter, der søger efter sundhedsinformation online.

Denne data kan omfatte 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 Indgreb i Sundheds Predictive Analytics

I et data-drevet sundheds miljø er det vigtigt 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 enable præcis beslutningstagning.

Predictive analytics-modeller er baseret på historiske og realtidsdata og statistiske algoritmer. Dette kan nogle gange producere resultater, der kan være forvrængede og ikke konsistente med virkelige medicinske kundskaber eller praksis. Menneskelige sundhedsprofessionelle, såsom læger og sygeplejersker, er essentielle for at validere forudsigelserne, der er lavet af de analytiske modeller. Ligeledes kan de fortolke resultaterne i konteksten af en patients unikke kliniske situation.

Derfor er menneskelig indgreb kritisk for sundheds predictive analytics. Medicinske eksperter kan kontrollere og validere 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.