हेल्थकेयर
हेल्थकेयर में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स के अनुप्रयोग
पिछले कुछ वर्षों में, स्वास्थ्य सेवा उद्योग प्रौद्योगिकी को अपनाने के लिए उत्सुक रहा है, जैसे कि संवर्धित वास्तविकता और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण, उपचार में क्रांति लाने और उन्नत रोगी देखभाल के लिए तेजी से मूल्यवान अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए। स्वास्थ्य देखभाल में अनुप्रयोग विभिन्न उपयोग के मामलों में फायदेमंद साबित हो रहे हैं, जैसे परिचालन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करना, वैयक्तिकृत उपचार, और बीमारी के प्रकोप पर नज़र रखना और भविष्यवाणी करना।
2022 में, दुनिया भर में सर्वेक्षण किए गए 72% स्वास्थ्य सेवा नेताओं का मानना था कि भविष्य कहनेवाला विश्लेषण नैदानिक सेटिंग्स में रोगी के स्वास्थ्य परिणामों पर सकारात्मक प्रभाव डालेगा। ~ Statista
यह लेख स्वास्थ्य देखभाल और इसके अनुप्रयोगों में पूर्वानुमानित विश्लेषण के लाभों की पड़ताल करता है।
हेल्थकेयर में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स क्या है?
पूर्वानुमानित विश्लेषण कई तकनीकों का उपयोग करता है, जैसे आँकड़ा खनन, मॉडलिंग, सांख्यिकी और एआई, भविष्य की घटनाओं या कार्यों के बारे में भविष्यवाणियां उत्पन्न करने के लिए ऐतिहासिक और वास्तविक समय के डेटा का विश्लेषण करते हैं जो निर्णय लेने की जानकारी देते हैं। स्वास्थ्य देखभाल में, यह स्वास्थ्य कर्मियों को रोगी डेटा का विश्लेषण करने और इष्टतम उपचार योजनाओं की पहचान करने में सक्षम कर सकता है जो उनके लिए सबसे अच्छा काम करेंगे।
क्लिनिकल परीक्षणों को बढ़ाने के लिए, चिकित्सक प्रथाओं जैसे कई स्वास्थ्य देखभाल सेटिंग्स में मूल्य प्रदान करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग पहले से ही किया जा रहा है। इसके अलावा, स्वास्थ्य देखभाल बीमा कंपनियां कुशल स्वास्थ्य दावा प्रक्रियाओं और परिचालन लागत को कम करने के लिए इसका उपयोग करती हैं। स्वास्थ्य देखभाल में सबसे महत्वपूर्ण योगदानों में से एक व्यक्तिगत और सटीक उपचार है।
हेल्थकेयर में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स के अनुप्रयोग
अपॉइंटमेंट नो-शो पर लागत कम करने से लेकर डिस्चार्ज प्रक्रिया जैसे कार्यों में तेजी लाने और साइबर सुरक्षा बढ़ाने तक, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के स्वास्थ्य देखभाल में कई अनुप्रयोग हैं। यहां स्वास्थ्य देखभाल में अनुप्रयोगों की एक सूची दी गई है।
पुनः प्रवेश भविष्यवाणी
भविष्य कहनेवाला विश्लेषण स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को अस्पताल में दोबारा भर्ती होने के उच्च जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने में सहायता कर सकता है। इससे उन्हें सही समय पर सबसे अधिक आवश्यकता वाले व्यक्तियों को अतिरिक्त देखभाल और सहायता प्रदान करने की अनुमति मिलती है। ऐसे उपकरण अस्पताल से छुट्टी मिलने से पहले मरीजों के पुनः प्रवेश जोखिम की सटीक पहचान करने के लिए आसानी से उपलब्ध इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) का लाभ उठाते हैं।
A अध्ययन JAMA नेटवर्क ओपन में प्रकाशित इस बात पर चर्चा की गई है कि कैसे शोधकर्ताओं ने बाल रोगियों के लिए 30-दिवसीय पुन: प्रवेश जोखिम की पहचान करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग किया। डिज़ाइन किए गए मॉडल ने परिणाम प्राप्त करने के लिए 29,988 अस्पताल में भर्ती लगभग 48,019 रोगियों का विश्लेषण किया।
उन्नत साइबर सुरक्षा
स्वास्थ्य सेवा उद्योग को कई साइबर सुरक्षा चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिसमें मैलवेयर हमले शामिल हैं जो सिस्टम को नुकसान पहुंचा सकते हैं और रोगी की गोपनीयता से समझौता कर सकते हैं, वितरित इनकार-सेवा (डीडीओएस) हमले जो देखभाल के वितरण में बाधा डालते हैं, और वित्तीय लाभ के लिए चिकित्सा डेटा चोरी, जिसके परिणामस्वरूप बड़े पैमाने पर डेटा उल्लंघन.
पूर्वानुमानित साइबर सुरक्षा विश्लेषण दो मुख्य प्रकारों में आते हैं: भेद्यता-आधारित समाधान जो संभावित खतरों की खोज के लिए स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों और खतरे-केंद्रित प्लेटफार्मों में अंतराल खोजने में मदद करते हैं।
एआई-आधारित भविष्य कहनेवाला विश्लेषण समाधानों का उपयोग करके, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र उच्च जोखिम वाली गतिविधि को रोक सकता है, वास्तविक समय में अपने डेटा की निगरानी कर सकता है और साइबर सुरक्षा बढ़ाने के लिए बहु-कारक प्रमाणीकरण (एमएफए) लागू कर सकता है। इससे डेटा उल्लंघनों को रोकने, रोगी की जानकारी की सुरक्षा करने और देखभाल की निरंतरता सुनिश्चित करने में मदद मिल सकती है।
प्रभावी नैदानिक परीक्षण
क्लिनिकल शोधकर्ताओं ने क्लिनिकल परीक्षणों के मॉडलिंग के लिए व्यापक रूप से पूर्वानुमानित विश्लेषण को अपनाया है। यह नैदानिक परिणामों की भविष्यवाणी करने और बेहतर उपचार निर्णय लेने के लिए पूर्वानुमानित मॉडलिंग का उपयोग करके नैदानिक अनुसंधान में सुधार कर सकता है, इस प्रकार नैदानिक परीक्षणों में तेजी ला सकता है और लागत कम कर सकता है। इसके अलावा, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण दवा प्रतिक्रिया फेनोटाइप की पहचान करने, रोगों के विकास की भविष्यवाणी करने और विभिन्न उपचारों की प्रभावकारिता का मूल्यांकन करने में मदद करता है।
इसके हालिया उपयोग मामलों में से एक था जब जॉनसन एंड जॉनसन ने मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया उपयुक्त परीक्षण स्थानों की पहचान करना और COVID-19 वृद्धि की भविष्यवाणी करके COVID वैक्सीन के विकास में तेजी लाना ताकि वैक्सीन का परीक्षण पहले शुरू हो सके।
रोगी की व्यस्तता और व्यवहार की भविष्यवाणी करना
पूर्वानुमानित विश्लेषण स्वास्थ्य देखभाल संगठनों को मरीजों की जरूरतों को बेहतर ढंग से समझने और उनके उपचार दृष्टिकोण को वैयक्तिकृत करने में सक्षम बनाता है। इससे प्रत्येक व्यक्ति की विशिष्ट स्वास्थ्य देखभाल आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं के अनुरूप रोगी सहभागिता और दर्जी देखभाल में सुधार करने में मदद मिल सकती है। डेटा का विश्लेषण करके, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण यह अनुमान लगा सकता है कि कौन से मरीज़ नियुक्तियों से चूक सकते हैं और प्रशासकों को चिकित्सक कार्यक्रम की योजना बनाने और तदनुसार संसाधनों को आवंटित करने में मदद करते हैं।
इसके अलावा, यह अनुमान लगा सकता है कि विशिष्ट रोगियों या समूहों के लिए कौन से हस्तक्षेप या स्वास्थ्य देखभाल संदेश सबसे प्रभावी हैं। स्वास्थ्य देखभाल संगठन पैटर्न और रुझानों की पहचान कर सकते हैं जो उन्हें यह समझने में मदद कर सकते हैं कि किस प्रकार की देखभाल या संचार विभिन्न रोगियों के साथ प्रतिध्वनित होने की सबसे अधिक संभावना है।
हेल्थकेयर मार्केटिंग
पूर्वानुमानित विश्लेषण स्वास्थ्य सेवा विपणन में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। यह संगठनों को संभावित रोगियों को सही डॉक्टर और सुविधा से जोड़ने में मदद कर सकता है। इसके अलावा, यह उपभोक्ता व्यवहार की गहरी समझ हासिल करने में स्वास्थ्य सेवा संगठनों की सहायता कर सकता है। यह ऑनलाइन स्वास्थ्य संबंधी जानकारी तलाश रहे मरीजों के डेटा का विश्लेषण करके किया जाता है।
इस डेटा में खोज क्वेरी, वेबसाइट विज़िट और क्लिक शामिल हो सकते हैं। यह उन पैटर्न और संकेतों की पहचान करने में मदद कर सकता है जो बताते हैं कि मरीज़ क्या तलाश रहे हैं और उन्हें किस देखभाल की ज़रूरत है। परिणामस्वरूप, स्वास्थ्य सेवा संगठन अपने मार्केटिंग बजट का अधिक कुशल उपयोग कर सकते हैं और वैयक्तिकरण का उपयोग करके अपने अभियानों की प्रभावशीलता में सुधार कर सकते हैं, परिणामस्वरूप उच्चतर आरओआई प्राप्त हुआ।
हेल्थकेयर प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स में मानव हस्तक्षेप
डेटा-संचालित स्वास्थ्य देखभाल वातावरण में, मानवीय तत्व को ध्यान में रखना आवश्यक है। मानव-केंद्रित डिज़ाइन का सिद्धांत स्वास्थ्य देखभाल प्रौद्योगिकी और कार्यक्रम बनाने का आधार है। इन्हें मरीजों के लिए समझना और उपयोग करना आसान है और सटीक निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं।
पूर्वानुमानित विश्लेषण मॉडल ऐतिहासिक और वास्तविक समय के डेटा और सांख्यिकीय एल्गोरिदम पर आधारित होते हैं। यह कभी-कभी ऐसे परिणाम उत्पन्न कर सकता है जो पक्षपाती हो सकते हैं और वास्तविक दुनिया के चिकित्सा ज्ञान या अभ्यास के अनुरूप नहीं हो सकते हैं। मानव स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर, जैसे डॉक्टर और नर्स, विश्लेषणात्मक मॉडल द्वारा की गई भविष्यवाणियों को मान्य करने के लिए आवश्यक हैं। साथ ही, वे रोगी की विशिष्ट नैदानिक स्थिति के संदर्भ में परिणामों की व्याख्या कर सकते हैं।
इसलिए, स्वास्थ्य देखभाल पूर्वानुमान विश्लेषण के लिए मानवीय हस्तक्षेप महत्वपूर्ण है। चिकित्सा विशेषज्ञ विश्लेषणात्मक मॉडलों की भविष्यवाणियों की जांच और सत्यापन कर सकते हैं और यह सुनिश्चित करने में सहायता कर सकते हैं कि वे सटीक और चिकित्सकीय रूप से प्रासंगिक हैं।
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