Soveltamiset ennustavan analytiikan käytössä terveydenhuollossa

Viime vuosien aikana terveydenhuoltoala on ollut kiinnostunut omaksumasta teknologiaa, kuten lisättyä todellisuutta ja ennustavaa analytiikkaa, mullistamaan hoitoa ja luomaan yhä arvokkaampia oivalluksia edistyneen potilashoidon tarpeisiin. Soveltamiset terveydenhuollossa osoittautuvat hyödyllisiksi monissa käyttötarkoituksissa, kuten prosessien sujuvoittamisessa, henkilökohtaisessa hoidossa ja tautiepidemioiden seuraamisessa ja ennustamisessa.

Vuonna 2022 72 % terveydenhuollon johtajista maailmanlaajuisesti uskoi, että ennustava analytiikka vaikuttaisi myönteisesti potilaiden terveyteen kliinisissä olosuhteissa. ~ Statista

Tämä artikkeli tutkii ennustavan analytiikan hyötyjä terveydenhuollossa ja sen soveltamisia.

Mikä on ennustava analytiikka terveydenhuollossa?

Ennustava analytiikka käyttää useita tekniikoita, kuten data mining, mallintamista, tilastotiedettä ja tekoälyä, analysoiakseen historiallista ja reaaliaikaisia tietoja tekemään ennusteita tulevista tapahtumista tai toimista, jotka ohjaavat päätöksentekoa. Terveydenhuollossa se voi mahdollistaa terveydenhuollon ammattilaisten analyysin potilastietoja ja tunnistaa optimaaliset hoitosuunnitelmat, jotka toimivat parhaiten heille.

Teknologiaa on jo käytetty luomaan arvoa useissa terveydenhuollon ympäristöissä, kuten lääkärien vastaanotoilla, parantamaan kliinisiä kokeita. Lisäksi terveydenhuollon vakuutusyhtiöt käyttävät sitä tehokkaiden terveydenhuollon korvausprosessien ja kustannusten vähentämiseksi. Yksi merkittävimmistä terveydenhuollon panostuksista on henkilökohtainen ja tarkin hoito.

Ennustavan analytiikan soveltamiset terveydenhuollossa

Ajanvarauksien perumisen kustannusten vähentämisestä tehtävien nopeuttamiseen, kuten potilaiden kotiuttamismenettelyihin, ja tietoturvan parantamiseen, ennustava analytiikka on useita soveltamisia terveydenhuollossa. Tässä on luettelo soveltamisista terveydenhuollossa.

Uudelleenottoennuste

Ennustava analytiikka voi auttaa terveydenhuollon tarjoajia tunnistamaan potilaat, joilla on suuri riski joutua uudelleen sairaalaan. Tämä mahdollistaa heille täydentävän hoidon ja tuen kohdistamisen oikeaan aikaan. Tällaiset työkalut hyödyntävät helposti saatavilla olevia sähköisiä potilastietoja (EHR) tunnistamaan uudelleenottoriski potilaille ennen sairaalasta kotiuttamista.

Tutkimus, joka julkaistiin JAMA Network Open -julkaisussa, käsittelee, miten tutkijat käyttivät ennustavaa analytiikkaa tunnistamaan kaikkien syiden 30 päivän uudelleenottoriskiä lastenpotilaille. Suunniteltu malli analysoi noin 29 988 potilasta ja 48 019 sairaalahoitoa tuloksien saamiseksi.

Edistynyt tietoturva

Terveydenhuoltoala kohtaa useita tietoturvahaasteita, mukaan lukien haittaohjelmatyypit, jotka voivat vahingoittaa järjestelmiä ja vaarantaa potilaiden yksityisyyden, hajautetut palvelunestohyökkäykset, jotka haittaavat hoidon toimittamista, ja lääketieteen tietojen varastaminen taloudellisen hyödyn vuoksi, mikä johtaa laajamittaisiin tietovuotoihin.

Ennustavan tietoturva-analytiikan ratkaisut ovat kahta päätyyppiä: haavoittuvuuteen perustuvat ratkaisut, jotka auttavat löytämään aukkoja terveydenhuollon järjestelmissä, ja uhkaan keskittyvät alustat, jotka löytävät potentiaalisia uhkia.

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

Tehokkaat kliiniset kokeet

Kliiniset tutkijat ovat laajasti omaksuneet ennustavan analytiikan mallintamiseen kliinisiä kokeita varten. Se voi parantaa kliinistä tutkimusta ennustavalla mallinnuksella ennustamaan kliinisiä tuloksia ja tehdä parempia hoitopäätöksiä, nopeuttaa kliinisiä kokeita ja vähentää kustannuksia. Lisäksi ennustava analytiikka auttaa tunnistamaan lääkevaste-fenotyypit, ennustamaan tautien kehittymistä ja arvioimaan eri hoitomuotojen tehokkuutta.

Yksi sen viimeaikaisista soveltamistapauksista oli, kun Johnson & Johnson käytti koneoppimista sopivien kokeiden sijaintien tunnistamiseen ja nopeuttamaan COVID-rokotteen kehittämistä ennustamalla COVID-19 -epidemioita, jotta rokotekokeet voitiin aloittaa aikaisemmin.

Potilaiden sitoutumisen ja käyttäytymisen ennustaminen

Ennustava analytiikka mahdollistaa terveydenhuolto-organisaatioille ymmärtää potilaiden tarpeita paremmin ja personoida hoitonsa. Tämä voi parantaa potilaiden sitoutumista ja räätälöidä hoitoa kunkin yksilön uniikkiin terveydenhuollon tarpeisiin ja mieltymyksiin. Analysoimalla tietoja ennustava analytiikka voi ennustaa, mitkä potilaat ovat todennäköisesti aikatauluttamattomia ja auttaa johtajia suunnittelemaan lääkärien aikatauluja ja jakamaan resursseja asianmukaisesti.

Lisäksi se voi ennustaa, mitkä interventiot tai terveydenhuollon viestit ovat tehokkaimpia tietyille potilaille tai ryhmille. Terveydenhuolto-organisaatiot voivat tunnistaa kuvioita ja trendejä, jotka voivat auttaa 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 terveydenhuolto-organisaatioita saamaan syvemmän ymmärryksen kuluttajakäyttäytymisestä. Tämä tehdään analysoimalla potilaiden etsimää terveydenhuollon tietoa verkossa.

Tiedot voivat sisältää hakukyselyjä, verkkosivuille käyntejä ja napsautuksia. Se voi auttaa tunnistamaan kuvioita ja signaaleja, jotka osoittavat, mitä potilaat etsivät ja mitä hoitoa he tarvitsevat. Tämän seurauksena terveydenhuolto-organisaatiot voivat saavuttaa tehokkaamman käytön markkinointibudjettiaan ja parantaa kampanjoiden tehokkuutta personoiden, johtuen korkeammasta tuotosta.

Ihmisen väliintulo terveydenhuollon ennustavassa analytiikassa

Tiedon ohjaamassa terveydenhuoltoympäristössä on tärkeää pitää ihmistekijä 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 joskus tuloksiin, jotka saattavat olla puolueellisia eivätkä ole yhdenmukaisia todellisen lääketieteellisen tiedon tai käytännön kanssa. Terveydenhuollon ammattilaiset, kuten lääkärit ja sairaanhoitajat, ovat olennaisia ennustavan analytiikan tulosten vahvistamiseksi ja tulkinnasta potilaan yksilöllisen kliinisen tilanteen kontekstissa.

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

Käy unite.ai -sivustolla, josta löydät lisätietoa terveydenhuoltoalan uusimmista trendeistä ja teknologioista.