Applications des analyses prédictives dans les soins de santé

Au cours des dernières années, l’industrie des soins de santé a été désireuse d’adopter la technologie, telle que la réalité augmentée et les analyses prédictives, pour révolutionner le traitement et générer des informations de plus en plus précieuses pour les soins avancés aux patients. Les applications dans les soins de santé se révèlent bénéfiques dans divers cas d’utilisation, tels que la rationalisation des processus opérationnels, les traitements personnalisés et la surveillance et la prédiction des épidémies.

En 2022, 72 % des dirigeants des soins de santé interrogés dans le monde entier croyaient que les analyses prédictives auraient un impact positif sur les résultats de santé des patients dans les contextes cliniques. ~ Statista

Cet article explore les avantages des analyses prédictives dans les soins de santé et leurs applications.

Qu’est-ce que les analyses prédictives dans les soins de santé ?

Les analyses prédictives utilisent plusieurs techniques, telles que l’extraction de données, la modélisation, les statistiques et l’IA, pour analyser les données historiques et en temps réel afin de générer des prédictions sur les événements ou les actions futures qui éclairent la prise de décision. Dans les soins de santé, cela peut permettre aux professionnels de santé d’analyser les données des patients et d’identifier les plans de traitement optimaux qui leur conviendront le mieux.

La technologie est déjà utilisée pour apporter de la valeur dans plusieurs contextes de soins de santé, tels que les cabinets de médecins, pour améliorer les essais cliniques. De plus, les compagnies d’assurance-santé l’utilisent pour des processus de réclamation de santé efficaces et pour réduire les coûts d’exploitation. L’une des contributions les plus importantes dans les soins de santé est le traitement personnalisé et précis.

Applications des analyses prédictives dans les soins de santé

Des réductions de coûts sur les absences de rendez-vous à l’accélération des tâches telles que les procédures de sortie et l’amélioration de la cybersécurité, les analyses prédictives ont plusieurs applications dans les soins de santé. Voici une liste d’applications dans les soins de santé.

Prédiction de réadmission

Les analyses prédictives peuvent aider les fournisseurs de soins de santé à identifier les patients à risque élevé de réadmission à l’hôpital. Cela leur permet de cibler des soins et un soutien supplémentaires aux personnes qui en ont le plus besoin au bon moment. De tels outils utilisent les dossiers médicaux électroniques (DME) disponibles pour identifier avec précision le risque de réadmission pour les patients avant leur sortie de l’hôpital.

Une étude publiée dans JAMA Network Open discute de la façon dont les chercheurs ont utilisé les analyses prédictives pour identifier le risque de réadmission pour tous les motifs de 30 jours pour les patients pédiatriques. Le modèle conçu a analysé environ 29 988 patients avec 48 019 hospitalisations pour obtenir des résultats.

Cybersécurité avancée

L’industrie des soins de santé est confrontée à plusieurs défis en matière de cybersécurité, notamment des attaques de logiciels malveillants qui peuvent endommager les systèmes et compromettre la confidentialité des patients, des attaques de déni de service distribué (DDoS) qui entravent la prestation de soins et des vols de données médicales à des fins financières, entraînant des failles de sécurité à grande échelle.

Les analyses de cybersécurité prédictives sont de deux principaux types : les solutions basées sur la vulnérabilité qui aident à découvrir les lacunes dans les systèmes de soins de santé et les plateformes axées sur les menaces pour découvrir les menaces potentielles.

En utilisant des solutions d’analyses prédictives basées sur l’IA, le secteur des soins de santé peut bloquer les activités à haut risque, surveiller ses données en temps réel et mettre en œuvre une authentification multifacteur (AMF) pour améliorer la cybersécurité. Cela peut aider à prévenir les failles de sécurité, à protéger les informations des patients et à assurer la continuité des soins.

Essais cliniques efficaces

Les chercheurs cliniques ont largement adopté les analyses prédictives pour la modélisation des essais cliniques. Cela peut améliorer la recherche clinique en utilisant la modélisation prédictive pour prédire les résultats cliniques et prendre de meilleures décisions de traitement, ce qui accélère les essais cliniques et réduit les coûts. De plus, les analyses prédictives aident à identifier les phénotypes de réponse aux médicaments, à prédire le développement de maladies et à évaluer l’efficacité de différents traitements.

L’un de ses cas d’utilisation récents était lorsque Johnson & Johnson a utilisé l’apprentissage automatique pour identifier des emplacements d’essais appropriés et accélérer le développement du vaccin contre le COVID en prédiant les pics de COVID afin que les essais de vaccin puissent commencer plus tôt.

Prédiction de l’engagement et du comportement des patients

Les analyses prédictives permettent aux organisations de soins de santé de mieux comprendre les besoins des patients et de personnaliser leur approche de traitement. Cela peut aider à améliorer l’engagement des patients et à adapter les soins à chaque besoin et préférence de santé unique. En analysant les données, les analyses prédictives peuvent prédire quels patients sont susceptibles de manquer des rendez-vous et aider les administrateurs à planifier les horaires des cliniciens et à allouer les ressources en conséquence.

De plus, cela peut prédire quels interventions ou messages de soins de santé sont les plus efficaces pour des patients ou des groupes spécifiques. Les organisations de soins de santé peuvent identifier des modèles et des tendances qui peuvent les aider à comprendre quel type de soins ou de communication est le plus susceptible de résonner avec différents patients.

Marketing des soins de santé

Les analyses prédictives peuvent jouer un rôle crucial dans le marketing des soins de santé. Cela peut aider les organisations à connecter les patients potentiels avec le bon médecin et l’établissement. De plus, cela peut aider les organisations de soins de santé à mieux comprendre le comportement des consommateurs. Cela est réalisé en analysant les données des patients qui recherchent des informations sur les soins de santé en ligne.

Ces données peuvent inclure des requêtes de recherche, des visites de site et des clics. Cela peut aider à identifier des modèles et des signaux qui indiquent ce que les patients recherchent et quels soins ils nécessitent. En conséquence, les organisations de soins de santé peuvent réaliser une utilisation plus efficace de leur budget marketing et améliorer l’efficacité de leurs campagnes en utilisant la personnalisation, ce qui se traduit par un ROI plus élevé.

Intervention humaine dans les analyses prédictives des soins de santé

Dans un environnement de soins de santé axé sur les données, il est essentiel de prendre en compte l’élément humain. Le principe de conception centrée sur l’humain est la base de la création de technologies et de programmes de soins de santé. Ils sont faciles à comprendre et à utiliser pour les patients et permettent une prise de décision précise.

Les modèles d’analyses prédictives sont basés sur des données historiques et en temps réel ainsi que sur des algorithmes statistiques. Cela peut parfois produire des résultats qui peuvent être biaisés et ne pas correspondre aux connaissances médicales ou aux pratiques du monde réel. Les professionnels de santé humains, tels que les médecins et les infirmières, sont essentiels pour valider les prédictions faites par les modèles analytiques. De plus, ils peuvent interpréter les résultats dans le contexte de la situation clinique unique d’un patient.

Par conséquent, l’intervention humaine est cruciale pour les analyses prédictives des soins de santé. Les experts médicaux peuvent vérifier et valider les prédictions des modèles analytiques et aider à garantir qu’elles sont précises et cliniquement pertinentes.

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