Terveydenhuollon ennustavan analytiikan soveltamiset

Viime vuosina terveydenhuoltoala on ollut kiinnostunut omaksumasta teknologiaa, kuten lisättyä todellisuutta ja ennustavaa analytiikkaa, terveydenhuollon vallankumouksellistamiseksi ja arvokkaiden näkymien luomiseksi potilaiden hoitoon. Terveydenhuollossa osoittautuneet soveltamiset ovat hyödyllisiä eri käyttötarkoituksissa, kuten toimintaprosessien sujuvoittamisessa, henkilökohtaisessa hoidossa ja tautiepidemioiden seuraamisessa ja ennustamisessa.

Vuonna 2022 72 % terveydenhuollon johtajista maailmanlaajuisesti uskoi, että ennustava analytiikka vaikuttaisi positiivisesti potilaiden terveyden tuloksiin kliinisissä ympäristöissä. ~ Statista

Tämä artikkeli tutkii ennustavan analytiikan hyötyjä terveydenhuollossa ja sen soveltamisia.

Mikä on ennustava analytiikka terveydenhuollossa?

Ennustava analytiikka käyttää useita tekniikoita, kuten data mining, mallinnus, tilastotiede ja tekoäly, analysoiakseen historiallista ja reaaliaikaisia tietoja, jotta voidaan tehdä ennusteita tulevista tapahtumista tai toimista, jotka ohjaavat päätöksentekoa. Terveydenhuollossa se voi mahdollistaa terveydenhuollon ammattilaisten analyysin potilastietoja ja löytää optimaaliset hoitosuunnitelmat, jotka toimivat parhaiten heille.

Teknologiaa on jo käytetty useissa terveydenhuollon ympäristöissä, kuten lääkärien vastaanotoilla, kliinisten kokeiden parantamiseksi. Terveydenhuollon vakuutusyhtiöt käyttävät sitä myös tehokkaiden terveydenhuollon korvausprosessien ja kustannusten vähentämiseksi. Yksi merkittävimmistä terveydenhuollon panostuksista on henkilökohtainen ja tarkka hoito.

Ennustavan analytiikan soveltamiset terveydenhuollossa

Ajanvarauksien peruutusten kustannusten vähentämisestä tehtävien, kuten potilaiden kotiinlähtömenettelyjen nopeuttamiseen ja kyberTurvallisuuden parantamiseen, ennustava analytiikka on useita soveltamisia terveydenhuollossa. Tässä on luettelo soveltamisista terveydenhuollossa.

Sairaalaan uudelleenottamisen ennustaminen

Ennustava analytiikka voi auttaa terveydenhuollon tarjoajia tunnistamaan potilaat, joilla on suuri riski joutua uudelleen sairaalaan. Tämä mahdollistaa heille tarjoamaan lisää hoitoa ja tukea niille, jotka sitä eniten tarvitsevat oikeaan aikaan. Tällaiset työkalut hyödyntävät helposti saatavilla olevia sähköisiä potilastietoja (EHR) potilaiden uudelleenottamisen riskin määrittämiseksi ennen sairaalasta poistumista.

Tutkimus, joka julkaistiin JAMA Network Open -julkaisussa, keskusteli siitä, miten tutkijat käyttivät ennustavaa analytiikkaa kaikkien 30 päivän uudelleenottamisen riskin tunnistamiseksi lastenpotilailla. Suunniteltu malli analysoi noin 29 988 potilasta ja 48 019 sairaalahoitoa tuloksien saamiseksi.

Edistynyt kyberturva

Terveydenhuoltoala kohtaa useita kyberturvallisuuden haasteita, kuten haittaohjelmien hyökkäyksiä, jotka voivat vahingoittaa järjestelmiä ja vaarantaa potilaiden yksityisyyden, hajautettuja palvelunestohyökkäyksiä, jotka estävät hoidon toimittamisen, ja lääketieteen tietojen varastamista taloudellisen hyödyn vuoksi, mikä johtaa laajamittaisiin tietovuotoihin.

Ennustavan kyberturvallisuusanalytiikka on kahta päätyyppiä: haavoittuvuuteen perustuvia ratkaisuja, jotka auttavat löytämään aukkoja terveydenhuollon järjestelmissä, ja uhkaan keskittyviä alustoja, jotka auttavat löytämään mahdollisia uhkia.

Käyttämällä tekoälypohjaisia ennustavan analytiikan ratkaisuja terveydenhuoltoala voi estää korkean riskin toiminnan, seurata tietojaan reaaliajassa ja toteuttaa monikerroksisen tunnistautumisen (MFA) parantamiseksi kyberturvallisuutta. Tämä voi auttaa estämään tietovuotoja, suojella potilaiden tietoja ja varmistaa hoidon jatkuvuuden.

Tehokkaat kliiniset kokeet

Kliiniset tutkijat ovat laajasti omaksuneet ennustavan analytiikan kliinisten kokeiden mallintamiseen. Se voi parantaa kliinistä tutkimusta ennustavalla mallinnuksella, jotta voidaan ennustaa kliinisiä tuloksia ja tehdä parempia hoitopäätöksiä, nopeuttaa kliinisiä kokeita ja vähentää kustannuksia. Ennustava analytiikka myös auttaa tunnistamaan lääkevasteen fenotyyppiä, ennustamaan tautien kehittymistä ja arvioimaan eri hoitomuotojen tehokkuutta.

Yksi sen viimeaikaisista soveltamisista oli, kun Johnson & Johnson käytti koneoppimista sopivan kokeiden sijainnin tunnistamiseen ja COVID-rokotteen kehittämisen nopeuttamiseen ennustamalla COVID-19-piikkejä, jotta rokotekokeet voitiin aloittaa aikaisemmin.

Potilaiden sitoutumisen ja käyttäytymisen ennustaminen

Ennustava analytiikka mahdollistaa terveydenhuollon organisaatioiden ymmärtää potilaiden tarpeita paremmin ja räätälöidä hoitonsa heidän yksilöllisiin terveydenhuollon tarpeisiinsa ja mieltymyksiinsä. Tämä voi parantaa potilaiden sitoutumista ja räätälöidä hoitoa kunkin potilaan yksilöllisiin terveydenhuollon tarpeisiin.

Lisäksi se voi ennustaa, mitkä interventiot tai terveydenhuollon viestit ovat tehokkaimpia tietyille potilaille tai ryhmille. Terveydenhuollon organisaatiot voivat tunnistaa kuvioita ja trendejä, jotka auttavat heitä ymmärtämään, mikä tyyppi hoitoa tai viestintää on todennäköisesti vastaanotettavissa eri potilailta.

Terveydenhuollon markkinointi

Ennustava analytiikka voi olla avainasemassa terveydenhuollon markkinoinnissa. Se voi auttaa organisaatioita yhdistämään potentiaaliset potilaat oikeaan lääkäriin ja laitokseen. Lisäksi se voi auttaa terveydenhuollon organisaatioita saamaan syvemmän ymmärryksen kuluttajakäyttäytymisestä.

Tämä data voi sisältää hakukyselyjä, verkkosivustovierailuja ja napsautuksia. Se voi auttaa tunnistamaan kuvioita ja signaaleja, jotka osoittavat, mitä potilaat etsivät ja mitä hoitoa he tarvitsevat. Terveydenhuollon organisaatiot voivat saavuttaa markkinointibudjettinsa tehokkaamman käytön ja parantaa kampanjoidensa tehokkuutta räätälöimällä, jolloin seurauksena on korkeampi tuotto.

Ihmisen väliintulo terveydenhuollon ennustavassa analytiikassa

Dataohjatussa terveydenhuoltoympäristössä on tärkeää pitää ihmisen näkökulma mielessä. Ihmiskeskeisen suunnittelun periaate on terveydenhuollon teknologian ja ohjelmien luomisen perusta. Ne ovat helppoja ymmärtää ja käyttää potilaiden kannalta ja mahdollistavat tarkan päätöksenteon.

Ennustavan analytiikan mallit perustuvat historiallisiin ja reaaliaikaisiin tietoihin ja tilastollisiin algoritmeihin. Tämä voi johtaa tuloksiin, jotka saattavat olla harhaanjohtavia eivätkä ole yhdenmukaisia todellisen maailman lääketieteellisen tiedon tai käytännön kanssa. Terveydenhuollon ammattilaiset, kuten lääkärit ja sairaanhoitajat, ovat olennaisia ennustavan analytiikan mallien tulosten validointiin. He voivat myös tulkita tulokset potilaan yksilöllisen kliinisen tilanteen kontekstissa.

Siksi ihmisen väliintulo on kriittinen terveydenhuollon ennustavassa analytiikassa. Lääketieteelliset asiantuntijat voivat tarkistaa ja validoida analytiikan mallien ennusteita ja auttaa varmistamaan, että ne ovat tarkkoja ja kliinisesti merkityksellisiä.