Anwendungen von Predictive Analytics im Gesundheitswesen

Im Laufe der letzten Jahre hat die Gesundheitsbranche begonnen, Technologien wie erweiterte Realität und Predictive Analytics zu nutzen, um die Behandlung zu revolutionieren und wertvolle Erkenntnisse für eine fortschrittliche Patientenversorgung zu generieren. Anwendungen im Gesundheitswesen haben sich in verschiedenen Einsatzfällen als vorteilhaft erwiesen, wie z.B. bei der Optimierung von Betriebsabläufen, personalisierter Behandlung und der Überwachung und Vorhersage von Krankheitsausbrüchen.

Im Jahr 2022 glaubten 72% der weltweit befragten Gesundheitsleiter, dass Predictive Analytics positive Auswirkungen auf die Gesundheitsergebnisse von Patienten in klinischen Umgebungen haben würde. ~ Statista

Dieser Artikel erforscht die Vorteile von Predictive Analytics im Gesundheitswesen und seine Anwendungen.

Was ist Predictive Analytics im Gesundheitswesen?

Predictive Analytics nutzt mehrere Techniken, wie z.B. Data-Mining, Modellierung, Statistik und KI, um historische und Echtzeit-Daten zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Aktionen zu generieren, die die Entscheidungsfindung beeinflussen. Im Gesundheitswesen kann es Gesundheitsdienstleistern ermöglichen, Patientendaten zu analysieren und optimale Behandlungspläne zu identifizieren, die für sie am besten geeignet sind.

Die Technologie wird bereits eingesetzt, um in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen, wie z.B. in Arztpraxen, Mehrwert zu schaffen und klinische Studien zu verbessern. Außerdem nutzen Gesundheitsversicherungen sie für effiziente Gesundheitsanspruchsprozesse und um Betriebskosten zu reduzieren. Einer der bedeutendsten Beiträge im Gesundheitswesen ist die personalisierte und genaue Behandlung.

Anwendungen von Predictive Analytics im Gesundheitswesen

Von der Reduzierung von Kosten für nicht eingehaltene Termine bis hin zur Beschleunigung von Aufgaben wie Entlassungsverfahren und der Verbesserung der Cybersicherheit hat Predictive Analytics zahlreiche Anwendungen im Gesundheitswesen. Hier ist eine Liste von Anwendungen im Gesundheitswesen.

Vorhersage von Wiederaufnahmen

Predictive Analytics kann Gesundheitsdienstleistern helfen, Patienten mit hohem Risiko für eine Wiederaufnahme in ein Krankenhaus zu identifizieren. Dies ermöglicht es ihnen, zusätzliche Pflege und Unterstützung denjenigen zuzuteilen, die sie am meisten benötigen, zum richtigen Zeitpunkt. Solche Tools nutzen elektronische Gesundheitsakten (EHR), um das Risiko einer Wiederaufnahme für Patienten vor der Entlassung aus dem Krankenhaus genau zu identifizieren.

Eine Studie, die im JAMA Network Open veröffentlicht wurde, diskutiert, wie Forscher Predictive Analytics nutzten, um das Risiko einer Wiederaufnahme innerhalb von 30 Tagen für pädiatrische Patienten zu identifizieren. Das entwickelte Modell analysierte etwa 29.988 Patienten mit 48.019 Krankenhausaufenthalten, um Ergebnisse zu erzielen.

Erweiterte Cybersicherheit

Die Gesundheitsbranche steht vor zahlreichen Cybersicherheitsherausforderungen, wie z.B. Malware-Angriffen, die Systeme schädigen und die Privatsphäre von Patienten gefährden können, verteilten Denial-of-Service-Angriffen (DDoS), die die Versorgung behindern, und dem Diebstahl von medizinischen Daten für finanziellen Gewinn, was zu großen Datenlecks führt.

Predictive Cybersicherheitsanalytik gibt es in zwei Haupttypen: anfälligkeitsbasierte Lösungen, die dabei helfen, Lücken in Gesundheitssystemen zu entdecken, und bedrohungsorientierte Plattformen, um potenzielle Bedrohungen zu entdecken.

Mithilfe von KI-basierten Predictive-Analytics-Lösungen kann die Gesundheitsbranche hochriskante Aktivitäten blockieren, ihre Daten in Echtzeit überwachen und eine mehrstufige Authentifizierung (MFA) implementieren, um die Cybersicherheit zu verbessern. Dies kann dazu beitragen, Datenlecks zu verhindern, Patienteninformationen zu schützen und die Kontinuität der Versorgung sicherzustellen.

Effektive klinische Studien

Klinische Forscher haben Predictive Analytics weitgehend für die Modellierung von klinischen Studien übernommen. Es kann die klinische Forschung durch Vorhersagemodelle verbessern, um klinische Ergebnisse vorherzusagen und bessere Behandlungsentscheidungen zu treffen, wodurch klinische Studien beschleunigt und Kosten reduziert werden. Außerdem helfen Predictive Analytics dabei, Arzneimittel-Phänotypen zu identifizieren, die Entwicklung von Krankheiten vorherzusagen und die Wirksamkeit verschiedener Behandlungen zu bewerten.

Einer der jüngsten Einsatzfälle war, als Johnson & Johnson Machine Learning nutzte, um geeignete Studienorte zu identifizieren und die Entwicklung des COVID-Impfstoffs zu beschleunigen, indem sie COVID-19-Schübe vorhersagten, damit die Impfstoffstudien früher beginnen konnten.

Vorhersage der Patientenbeteiligung und -verhaltens

Predictive Analytics ermöglicht es Gesundheitsorganisationen, die Bedürfnisse der Patienten besser zu verstehen und ihre Behandlungsansätze zu personalisieren. Dies kann dazu beitragen, die Patientenbeteiligung zu verbessern und die Versorgung auf die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben jedes Patienten zuzuschneiden. Durch die Analyse von Daten kann Predictive Analytics vorhersagen, welche Patienten wahrscheinlich Termine verpassen und Administratoren helfen, die Schedules von Ärzten zu planen und Ressourcen entsprechend zuzuweisen.

Darüber hinaus kann es vorhersagen, welche Interventionen oder Gesundheitsnachrichten für bestimmte Patienten oder Gruppen am effektivsten sind. Gesundheitsorganisationen können Muster und Trends erkennen, die ihnen helfen, zu verstehen, welche Art von Versorgung oder Kommunikation bei verschiedenen Patienten am wahrscheinlichsten Anklang findet.

Gesundheitsmarketing

Predictive Analytics kann eine entscheidende Rolle im Gesundheitsmarketing spielen. Es kann Organisationen helfen, potenzielle Patienten mit dem richtigen Arzt und der richtigen Einrichtung zu verbinden. Außerdem kann es Gesundheitsorganisationen helfen, das Verbraucherverhalten besser zu verstehen. Dies geschieht durch die Analyse von Daten von Patienten, die online nach Gesundheitsinformationen suchen.

Diese Daten können Suchanfragen, Website-Besuche und Klicks umfassen. Sie können dazu beitragen, Muster und Signale zu identifizieren, die anzeigen, was Patienten suchen und welche Versorgung sie benötigen. Als Ergebnis können Gesundheitsorganisationen ihre Marketingbudgets effizienter nutzen und die Effektivität ihrer Kampagnen durch Personalisierung erhöhen und damit höhere ROI erzielen.

Menschliche Intervention in Predictive Analytics im Gesundheitswesen

In einer datengesteuerten Gesundheitsumgebung ist es wichtig, den menschlichen Faktor im Auge zu behalten. Das Prinzip des menschzentrierten Designs ist die Grundlage für die Entwicklung von Gesundheitstechnologie und -programmen. Sie sind einfach zu verstehen und zu bedienen für Patienten und ermöglichen eine genaue Entscheidungsfindung.

Predictive-Analytics-Modelle basieren auf historischen und Echtzeit-Daten sowie statistischen Algorithmen. Dies kann manchmal Ergebnisse produzieren, die möglicherweise voreingenommen sind und nicht mit dem realen medizinischen Wissen oder der Praxis übereinstimmen. Menschliche Gesundheitsfachleute, wie Ärzte und Krankenschwestern, sind unerlässlich, um die Vorhersagen, die von den analytischen Modellen gemacht werden, zu überprüfen und zu validieren. Außerdem können sie die Ergebnisse im Kontext der klinischen Situation eines Patienten interpretieren.

Daher ist menschliche Intervention für Predictive Analytics im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung. Medizinische Experten können die Vorhersagen der analytischen Modelle überprüfen und validieren und dazu beitragen, dass sie genau und klinisch relevant sind.

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