Ennustava analüüsi rakendused tervishoius

Viimase paari aasta jooksul on tervishoiutööstus innukalt omaks võtnud tehnoloogiat, nagu liitreaalsuse ja ennustav analüütika, et muuta ravi revolutsiooniks ja luua üha väärtuslikumaid teadmisi täiustatud patsiendihoolduse jaoks. Tervishoiurakendused on osutunud kasulikuks erinevatel kasutusjuhtudel, nagu tööprotsesside ühtlustamine, isikupärastatud ravi ning haiguspuhangute jälgimine ja ennustamine.

2022. aastal uskus 72% kogu maailmas küsitletud tervishoiujuhtidest, et ennustav analüütika mõjutab positiivselt patsientide tervist kliinilistes tingimustes. ~ Statista

See artikkel uurib ennustava analüütika eeliseid tervishoius ja selle rakendusi.

Mis on ennustav analüüs tervishoius?

Ennustav analüütika kasutab mitut tehnikat, nt andmete kaevandamine, modelleerimine, statistika ja tehisintellekt, et analüüsida ajaloolisi ja reaalajas andmeid, et luua ennustusi tulevaste sündmuste või tegevuste kohta, mis annavad teavet otsuste tegemisel. Tervishoius võib see võimaldada tervishoiutöötajatel analüüsida patsientide andmeid ja teha kindlaks optimaalsed raviplaanid, mis neile kõige paremini sobivad.

Seda tehnoloogiat kasutatakse juba väärtuste pakkumiseks mitmetes tervishoiuasutustes, näiteks arstipraksistes, et tõhustada kliinilisi uuringuid. Samuti kasutavad ravikindlustusseltsid seda tõhusate tervisenõuete menetlemiseks ja tegevuskulude vähendamiseks. Üks olulisemaid panuseid tervishoius on personaalne ja täpne ravi.

Ennustava analüüsi rakendused tervishoius

Ennustaval analüütikal on tervishoius mitu rakendust alates kulude vähendamisest kohtumisele mitteilmumise korral kuni selliste toimingute kiirendamiseni nagu lahkumisprotseduurid ja küberturvalisuse suurendamine. Siin on nimekiri tervishoius kasutatavatest rakendustest.

Tagasivõtmise ennustus

Ennustav analüütika võib aidata tervishoiuteenuse osutajatel tuvastada patsiente, kellel on suur oht sattuda tagasi haiglasse. See võimaldab neil suunata täiendavat hooldust ja tuge õigel ajal inimestele, kes seda kõige rohkem vajavad. Sellised vahendid kasutavad kergesti kättesaadavaid elektroonilisi tervisekaarte (EHR), et täpselt tuvastada patsientide tagasivõtmise risk enne haiglast väljakirjutamist.

A õppima Ajakirjas JAMA Network Open avaldatud arutletakse selle üle, kuidas teadlased kasutasid ennustavat analüütikat, et tuvastada pediaatriliste patsientide 30-päevase tagasivõtmise risk. Kavandatud mudelis analüüsiti tulemuste saamiseks ligikaudu 29,988 48,019 patsienti XNUMX XNUMX hospitaliseerimisega.

Täiustatud küberturvalisus

Tervishoiutööstus seisab silmitsi mitmete küberjulgeoleku väljakutsetega, sealhulgas pahavara rünnakud, mis võivad kahjustada süsteeme ja ohustada patsientide privaatsust, hajutatud teenuse keelamise (DDoS) rünnakud, mis takistavad ravi osutamist, ja meditsiiniliste andmete vargused rahalise kasu saamiseks, mille tagajärjeks on ulatuslikud andmetega seotud rikkumised.

Ennustavat küberturvalisuse analüüsi on kahte peamist tüüpi: haavatavusepõhised lahendused, mis aitavad avastada lünki tervishoiusüsteemides, ja ohukesksed platvormid potentsiaalsete ohtude avastamiseks.

Tehisintellektil põhinevaid ennustava analüüsi lahendusi kasutades saab tervishoiusektor blokeerida kõrge riskiga tegevusi, jälgida nende andmeid reaalajas ja rakendada küberturvalisuse suurendamiseks mitmefaktorilist autentimist (MFA). See võib aidata ära hoida andmetega seotud rikkumisi, kaitsta patsienditeavet ja tagada ravi järjepidevuse.

Tõhusad kliinilised uuringud

Kliinilised teadlased on kliiniliste uuringute modelleerimiseks laialdaselt kasutusele võtnud ennustava analüütika. See võib parandada kliinilisi uuringuid, kasutades ennustavat modelleerimist, et ennustada kliinilisi tulemusi ja teha paremaid raviotsuseid, kiirendades seega kliinilisi uuringuid ja vähendades kulusid. Samuti aitab ennustav analüütika tuvastada ravimivastuse fenotüüpe, ennustada haiguste arengut ja hinnata erinevate ravimeetodite tõhusust.

Üks selle hiljutisi kasutusjuhtumeid oli siis, kui Johnson & Johnson kasutas masinõpet tuvastada sobivad uuringukohad ja kiirendada COVID-vaktsiini väljatöötamist, ennustades COVID-19 hüppeid, et vaktsiinikatsetused saaksid alata varem.

Patsiendi kaasamise ja käitumise ennustamine

Ennustav analüütika võimaldab tervishoiuorganisatsioonidel paremini mõista patsientide vajadusi ja isikupärastada nende raviviisi. See võib aidata parandada patsientide kaasatust ja kohandada ravi vastavalt iga inimese ainulaadsetele tervishoiuvajadustele ja eelistustele. Andmeid analüüsides saab ennustav analüütika ennustada, millised patsiendid tõenäoliselt kohtumistest ilma jäävad, ning aidata administraatoritel planeerida arstide ajakavasid ja vastavalt sellele ressursse eraldada.

Lisaks saab see ennustada, millised sekkumised või tervishoiusõnumid on konkreetsete patsientide või rühmade jaoks kõige tõhusamad. Tervishoiuorganisatsioonid saavad tuvastada mustreid ja suundumusi, mis aitavad neil mõista, millist tüüpi ravi või suhtlus kõige tõenäolisemalt erinevate patsientidega kokku puutub.

Tervishoiu turundus

Ennustav analüütika võib mängida tervishoiuturunduses otsustavat rolli. See võib aidata organisatsioonidel ühendada potentsiaalsed patsiendid õige arsti ja asutusega. Lisaks võib see aidata tervishoiuorganisatsioonidel tarbijate käitumist sügavamalt mõista. Selleks analüüsitakse Internetist tervishoiuteavet otsivate patsientide andmeid.

Need andmed võivad hõlmata otsingupäringuid, veebisaidi külastusi ja klikke. See võib aidata tuvastada mustreid ja signaale, mis näitavad, mida patsiendid otsivad ja millist hooldust nad vajavad. Selle tulemusel saavad tervishoiuorganisatsioonid isikupärastamise abil oma turunduseelarvet tõhusamalt kasutada ja parandada oma kampaaniate tõhusust, mille tulemuseks on suurem ROI.

Inimese sekkumine tervishoiu ennustavas analüüsis

Andmepõhises tervishoiukeskkonnas on inimlikku elementi silmas pidades oluline. Inimkeskse disaini põhimõte on tervishoiutehnoloogia ja -programmide loomise aluseks. Neid on patsientidel lihtne mõista ja kasutada ning need võimaldavad teha täpseid otsuseid.

Ennustavad analüütilised mudelid põhinevad ajaloolistel ja reaalajas andmetel ning statistilistel algoritmidel. See võib mõnikord anda tulemusi, mis võivad olla kallutatud ega ole kooskõlas tegelike meditsiiniliste teadmiste või praktikaga. Tervishoiutöötajad, nagu arstid ja õed, on analüütiliste mudelite ennustuste kinnitamiseks hädavajalikud. Samuti saavad nad tulemusi tõlgendada patsiendi ainulaadse kliinilise olukorra kontekstis.

Seetõttu on inimeste sekkumine tervishoiu ennustava analüüsi jaoks kriitilise tähtsusega. Meditsiinieksperdid saavad ristkontrollida ja kinnitada analüütiliste mudelite ennustusi ning aidata tagada, et need on täpsed ja kliiniliselt olulised.

visiit ühenda.ai tervishoiusektori uusimate trendide ja tehnoloogiate kohta lisateabe saamiseks.