Applications de l'analyse prédictive dans les soins de santé

Au cours des dernières années, l'industrie de la santé a été désireuse d'adopter la technologie, comme la réalité augmentée et l'analyse prédictive, pour révolutionner le traitement et générer des informations de plus en plus précieuses pour les soins avancés aux patients. Les applications dans le domaine de la santé s'avèrent bénéfiques dans divers cas d'utilisation, tels que la rationalisation des processus opérationnels, le traitement personnalisé et le suivi et la prévision des épidémies.

En 2022, 72 % des responsables de la santé interrogés dans le monde pensaient que l'analyse prédictive aurait un impact positif sur les résultats de santé des patients en milieu clinique. ~ Statesman

Cet article explore les avantages de l'analyse prédictive dans les soins de santé et ses applications.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive dans le domaine de la santé ?

L'analyse prédictive utilise plusieurs techniques, telles que data mining, la modélisation, les statistiques et l'IA, pour analyser des données historiques et en temps réel afin de générer des prédictions sur des événements ou des actions futurs qui éclairent la prise de décision. Dans le domaine de la santé, cela peut permettre aux professionnels de la santé d'analyser les données des patients et d'identifier les plans de traitement optimaux qui leur conviennent le mieux.

La technologie est déjà utilisée pour apporter de la valeur dans plusieurs contextes de soins de santé, tels que les cabinets médicaux, afin d'améliorer les essais cliniques. En outre, les compagnies d'assurance maladie l'utilisent pour des processus de réclamation de santé efficaces et pour réduire les coûts d'exploitation. L'une des contributions les plus importantes aux soins de santé est un traitement personnalisé et précis.

Applications de l'analyse prédictive dans les soins de santé

Qu'il s'agisse de réduire les coûts liés aux rendez-vous manqués ou d'accélérer des tâches telles que les procédures de congé et d'améliorer la cybersécurité, l'analyse prédictive a plusieurs applications dans le domaine de la santé. Voici une liste d'applications dans le domaine de la santé.

Prédiction de réadmission

L'analyse prédictive peut aider les prestataires de soins de santé à identifier les patients à haut risque d'être réadmis dans un hôpital. Cela leur permet de cibler des soins et un soutien supplémentaires sur les personnes qui en ont le plus besoin au bon moment. Ces outils tirent parti des dossiers de santé électroniques (DSE) facilement disponibles pour identifier avec précision le risque de réadmission des patients avant leur sortie de l'hôpital.

A étude publié dans JAMA Network Open explique comment les chercheurs ont utilisé l'analyse prédictive pour identifier le risque de réadmission toutes causes confondues dans les 30 jours pour les patients pédiatriques. Le modèle conçu a analysé environ 29,988 48,019 patients avec XNUMX XNUMX hospitalisations pour obtenir des résultats.

Cybersécurité avancée

Le secteur de la santé est confronté à plusieurs défis en matière de cybersécurité, notamment les attaques de logiciels malveillants qui peuvent endommager les systèmes et compromettre la confidentialité des patients, les attaques par déni de service distribué (DDoS) qui entravent la prestation des soins et le vol de données médicales à des fins financières, entraînant des violations de données à grande échelle.

L'analyse prédictive de la cybersécurité se décline en deux types principaux : les solutions basées sur les vulnérabilités qui aident à découvrir les lacunes des systèmes de santé et les plates-formes axées sur les menaces pour découvrir les menaces potentielles.

Grâce à des solutions d'analyse prédictive basées sur l'IA, le secteur de la santé peut bloquer les activités à haut risque, surveiller ses données en temps réel et mettre en œuvre l'authentification multifacteur (MFA) pour renforcer la cybersécurité. Cela peut aider à prévenir les violations de données, à protéger les informations des patients et à assurer la continuité des soins.

Essais cliniques efficaces

Les chercheurs cliniciens ont largement adopté l'analyse prédictive pour modéliser les essais cliniques. Il peut améliorer la recherche clinique en utilisant la modélisation prédictive pour prédire les résultats cliniques et prendre de meilleures décisions de traitement, accélérant ainsi les essais cliniques et réduisant les coûts. En outre, l'analyse prédictive aide 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 les lieux d'essai appropriés et accélérer le développement du vaccin COVID en prédisant les poussées de COVID-19 afin que les essais de vaccins puissent commencer plus tôt.

Prédire l'engagement et le comportement des patients

L'analyse prédictive permet aux organisations 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 aux besoins et aux préférences uniques de chaque individu en matière de soins de santé. En analysant les données, l'analyse prédictive peut 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.

En outre, il peut prédire quelles interventions ou quels 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 trouver un écho chez différents patients.

Marketing de la santé

L'analyse prédictive peut jouer un rôle crucial dans le marketing des soins de santé. Cela peut aider les organisations à mettre en relation des patients potentiels avec le bon médecin et le bon établissement. De plus, il peut aider les organisations de soins de santé à mieux comprendre le comportement des consommateurs. Cela se fait en analysant les données des patients à la recherche d'informations sur les soins de santé en ligne.

Ces données peuvent inclure des requêtes de recherche, des visites de sites Web et des clics. Cela peut aider à identifier les modèles et les signaux qui indiquent ce que les patients recherchent et les soins dont ils ont besoin. En conséquence, les organisations de santé peuvent utiliser plus efficacement leur budget marketing et améliorer l'efficacité de leurs campagnes grâce à la personnalisation, résultant en un retour sur investissement plus élevé.

Intervention humaine dans l'analyse prédictive des soins de santé

Dans un environnement de soins de santé axé sur les données, il est essentiel de garder à l'esprit l'élément humain. Le principe de conception centrée sur l'humain est à 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'analyse prédictive sont basés sur des données historiques et en temps réel et des algorithmes statistiques. Cela peut parfois produire des résultats qui peuvent être biaisés et non conformes aux connaissances ou pratiques médicales réelles. Les professionnels de la santé humaine, 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 essentielle pour l'analyse prédictive des soins de santé. Les experts médicaux peuvent recouper et valider les prédictions des modèles analytiques et aider à s'assurer qu'elles sont exactes et cliniquement pertinentes.

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