Primjena prediktivne analitike u zdravstvu

Tijekom proteklih nekoliko godina, zdravstvena industrija bila je spremna prihvatiti tehnologiju, kao što je prošireni stvarnost i prediktivnu analitiku, kako bi revolucionirali liječenje i generirali sve vrijednije uvide za naprednu skrb za pacijente. Primjene u zdravstvu pokazale su se korisnima u različitim slučajevima upotrebe, kao što su pojednostavljenje operativnih procesa, personalizirano liječenje te praćenje i predviđanje izbijanja bolesti.

Godine 2022. 72% voditelja zdravstvenih ustanova diljem svijeta vjerovalo je da će prediktivna analitika pozitivno utjecati na zdravstvene ishode pacijenata u kliničkim okruženjima. ~ Statista

Ovaj članak istražuje prednosti prediktivne analitike u zdravstvu i njezine primjene.

Što je prediktivna analitika u zdravstvu?

Prediktivna analitika koristi više tehnika, kao što su data mining, modeliranje, statistika i AI, za analizu povijesnih podataka i podataka u stvarnom vremenu za generiranje predviđanja o budućim događajima ili radnjama koje informiraju donošenje odluka. U zdravstvu može omogućiti zdravstvenim radnicima da analiziraju podatke o pacijentima i identificiraju optimalne planove liječenja koji će za njih najbolje funkcionirati.

Tehnologija se već koristi za pružanje vrijednosti u višestrukim zdravstvenim ustanovama, kao što su liječničke ordinacije, kako bi se poboljšala klinička ispitivanja. Također, osiguravajuća društva za zdravstvenu zaštitu koriste ga za učinkovite procese zdravstvenih zahtjeva i za smanjenje operativnih troškova. Jedan od najznačajnijih doprinosa u zdravstvu je personalizirano i precizno liječenje.

Primjena prediktivne analitike u zdravstvu

Prediktivna analitika ima nekoliko primjena u zdravstvu, od smanjenja troškova u slučaju nedolaska na pregled do ubrzavanja zadataka kao što su postupci otpusta i poboljšanja kibernetičke sigurnosti. Ovdje je popis primjena u zdravstvu.

Predviđanje readmisije

Prediktivna analitika može pomoći pružateljima zdravstvenih usluga u identificiranju pacijenata s visokim rizikom ponovnog prijema u bolnicu. To im omogućuje usmjeravanje dodatne skrbi i podrške na osobe kojima je to najpotrebnije u pravo vrijeme. Takvi alati iskorištavaju lako dostupne elektroničke zdravstvene evidencije (EHR) za točnu identifikaciju rizika ponovnog prijema za pacijente prije otpusta iz bolnice.

A studija objavljeno u JAMA Network Openu govori o tome kako su istraživači koristili prediktivnu analitiku za prepoznavanje svih uzroka 30-dnevnog rizika ponovnog prijema za pedijatrijske pacijente. Dizajnirani model analizirao je približno 29,988 48,019 pacijenata s XNUMX XNUMX hospitalizacija kako bi se dobili rezultati.

Napredna kibernetička sigurnost

Zdravstvena industrija suočava se s nekoliko kibersigurnosnih izazova, uključujući napade zlonamjernim softverom koji mogu oštetiti sustave i ugroziti privatnost pacijenata, distribuirane napade uskraćivanja usluge (DDoS) koji ometaju pružanje skrbi i krađu medicinskih podataka radi financijske dobiti, što rezultira velike povrede podataka.

Prediktivna analitika kibernetičke sigurnosti dolazi u dvije glavne vrste: rješenja temeljena na ranjivostima koja pomažu u otkrivanju nedostataka u zdravstvenim sustavima i platforme usmjerene na prijetnje za otkrivanje potencijalnih prijetnji.

Koristeći rješenja za prediktivnu analitiku temeljena na umjetnoj inteligenciji, zdravstveni sektor može blokirati visokorizične aktivnosti, nadzirati svoje podatke u stvarnom vremenu i implementirati višefaktorsku autentifikaciju (MFA) za poboljšanje kibernetičke sigurnosti. To može pomoći u sprječavanju povrede podataka, zaštiti podataka o pacijentu i osigurati kontinuitet skrbi.

Učinkovita klinička ispitivanja

Klinički istraživači naširoko su usvojili prediktivnu analitiku za modeliranje kliničkih ispitivanja. Može poboljšati klinička istraživanja korištenjem prediktivnog modeliranja za predviđanje kliničkih ishoda i donošenja boljih odluka o liječenju, čime se ubrzavaju klinička ispitivanja i smanjuju troškovi. Također, prediktivna analitika pomaže identificirati fenotipove reakcije na lijekove, predvidjeti razvoj bolesti i procijeniti učinkovitost različitih tretmana.

Jedan od njegovih nedavnih slučajeva upotrebe bio je kada Johnson & Johnson koristio je strojno učenje kako bi se identificirale prikladne lokacije za ispitivanje i ubrzao razvoj cjepiva protiv COVID-a predviđanjem porasta COVID-19 kako bi ispitivanja cjepiva mogla započeti ranije.

Predviđanje angažmana i ponašanja pacijenata

Prediktivna analitika omogućuje zdravstvenim organizacijama da bolje razumiju potrebe pacijenata i personaliziraju svoj pristup liječenju. To može pomoći u poboljšanju angažmana pacijenata i prilagođavanju skrbi jedinstvenim zdravstvenim potrebama i preferencijama svakog pojedinca. Analizom podataka, prediktivna analitika može predvidjeti koji će pacijenti vjerojatno propustiti preglede i pomoći administratorima u planiranju rasporeda kliničara i raspodjeli resursa u skladu s tim.

Nadalje, može predvidjeti koje su intervencije ili zdravstvene poruke najučinkovitije za određene pacijente ili skupine. Zdravstvene organizacije mogu identificirati obrasce i trendove koji im mogu pomoći da razumiju koja će vrsta skrbi ili komunikacije najvjerojatnije imati odjeka kod različitih pacijenata.

Zdravstveni marketing

Prediktivna analitika može igrati ključnu ulogu u marketingu zdravstvene skrbi. Može pomoći organizacijama da povežu potencijalne pacijente s pravim liječnikom i ustanovom. Štoviše, može pomoći zdravstvenim organizacijama u stjecanju dubljeg razumijevanja ponašanja potrošača. To se radi analizom podataka pacijenata koji traže zdravstvene informacije na internetu.

Ovi podaci mogu uključivati ​​upite za pretraživanje, posjete web stranicama i klikove. Može pomoći u prepoznavanju obrazaca i signala koji pokazuju što pacijenti traže i kakvu skrb trebaju. Kao rezultat toga, zdravstvene organizacije mogu postići učinkovitiju upotrebu svog marketinškog proračuna i poboljšati učinkovitost svojih kampanja korištenjem personalizacije, što rezultira većim povratom ulaganja.

Ljudska intervencija u zdravstvenoj prediktivnoj analizi

U zdravstvenom okruženju koje se temelji na podacima ključno je imati na umu ljudski element. Načelo dizajna usmjerenog na čovjeka temelj je za stvaranje zdravstvene tehnologije i programa. Pacijentima su laki za razumijevanje i korištenje te omogućuju točno donošenje odluka.

Modeli prediktivne analitike temelje se na povijesnim i podacima iz stvarnog vremena te statističkim algoritmima. To ponekad može dati rezultate koji mogu biti pristrani i nisu u skladu sa stvarnim medicinskim znanjem ili praksom. Zdravstveni djelatnici, poput liječnika i medicinskih sestara, ključni su za validaciju predviđanja analitičkih modela. Također, oni mogu interpretirati rezultate u kontekstu jedinstvene kliničke situacije pacijenta.

Stoga je ljudska intervencija ključna za prediktivnu analitiku u zdravstvu. Medicinski stručnjaci mogu provjeriti i validirati predviđanja analitičkih modela te pomoći u osiguravanju njihove točnosti i kliničke relevantnosti.

Posjetiti ujediniti.ai saznati više o najnovijim trendovima i tehnologijama u zdravstvenom sektoru.