Aplikasi Analitik Prediktif dalam Perawatan Kesehatan

Selama beberapa tahun terakhir, industri perawatan kesehatan telah berusaha untuk mengadopsi teknologi, seperti realitas tambah dan analitik prediktif, untuk merevolusi perawatan dan menghasilkan wawasan yang semakin berharga untuk perawatan pasien yang lebih baik. Aplikasi dalam perawatan kesehatan terbukti bermanfaat dalam berbagai kasus penggunaan, seperti mempermudah proses operasional, perawatan yang dipersonalisasi, dan melacak serta memprediksi wabah penyakit.

Pada tahun 2022, 72% pemimpin perawatan kesehatan yang disurvei di seluruh dunia percaya bahwa analitik prediktif akan berdampak positif pada hasil kesehatan pasien di pengaturan klinis. ~ Statista

Artikel ini menjelajahi manfaat analitik prediktif dalam perawatan kesehatan dan aplikasinya.

Apa itu Analitik Prediktif dalam Perawatan Kesehatan?

Analitik prediktif menggunakan beberapa teknik, seperti penambangan data, pemodelan, statistik, dan kecerdasan buatan, untuk menganalisis data historis dan waktu nyata untuk menghasilkan prediksi tentang peristiwa atau tindakan di masa depan yang memandu pengambilan keputusan. Dalam perawatan kesehatan, ini dapat memungkinkan pekerja perawatan kesehatan untuk menganalisis data pasien dan mengidentifikasi rencana perawatan yang optimal yang akan bekerja terbaik untuk mereka.

Teknologi ini sudah digunakan untuk memberikan nilai dalam berbagai pengaturan perawatan kesehatan, seperti praktik dokter, untuk meningkatkan uji klinis. Juga, perusahaan asuransi kesehatan menggunakan analitik prediktif untuk proses klaim kesehatan yang efisien dan mengurangi biaya operasional. Salah satu kontribusi terbesar dalam perawatan kesehatan adalah perawatan yang dipersonalisasi dan akurat.

Aplikasi Analitik Prediktif dalam Perawatan Kesehatan

Dari mengurangi biaya pada janji temu yang tidak hadir hingga mempercepat tugas seperti prosedur pemulangan dan meningkatkan keamanan siber, analitik prediktif memiliki beberapa aplikasi dalam perawatan kesehatan. Berikut adalah daftar aplikasi dalam perawatan kesehatan.

Prediksi Readmisi

Analitik prediktif dapat membantu penyedia perawatan kesehatan mengidentifikasi pasien yang berisiko tinggi untuk dirawat ulang di rumah sakit. Ini memungkinkan mereka untuk menargetkan perawatan tambahan dan dukungan kepada individu yang membutuhkannya paling banyak pada waktu yang tepat. Alat seperti ini memanfaatkan Catatan Kesehatan Elektronik (EHR) yang tersedia untuk mengidentifikasi risiko readmisi secara akurat untuk pasien sebelum pemulangan dari rumah sakit.

Sebuah studi yang diterbitkan di JAMA Network Open membahas bagaimana peneliti menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi risiko readmisi 30 hari untuk pasien pediatrik. Model yang dirancang menganalisis sekitar 29.988 pasien dengan 48.019 rawat inap untuk mendapatkan hasil.

Keamanan Siber yang Maju

Industri perawatan kesehatan menghadapi beberapa tantangan keamanan siber, termasuk serangan malware yang dapat merusak sistem dan mengompromikan privasi pasien, serangan denial-of-service (DoS) yang menghambat penyampaian perawatan, dan pencurian data medis untuk keuntungan keuangan, yang mengakibatkan pelanggaran data besar-besaran.

Analitik keamanan siber prediktif hadir dalam dua jenis utama: solusi berbasis kerentanan yang membantu menemukan celah dalam sistem perawatan kesehatan dan platform berfokus ancaman untuk menemukan ancaman potensial.

Menggunakan solusi analitik prediktif berbasis kecerdasan buatan, sektor perawatan kesehatan dapat memblokir aktivitas berisiko tinggi, memantau data mereka secara waktu nyata, dan menerapkan autentikasi multifaktor (MFA) untuk meningkatkan keamanan siber. Ini dapat membantu mencegah pelanggaran data, melindungi informasi pasien, dan memastikan kelangsungan perawatan.

Uji Klinis yang Efektif

Peneliti klinis telah secara luas mengadopsi analitik prediktif untuk memodelkan uji klinis. Ini dapat meningkatkan penelitian klinis dengan menggunakan pemodelan prediktif untuk memprediksi hasil klinis dan membuat keputusan perawatan yang lebih baik, sehingga mempercepat uji klinis dan mengurangi biaya. Juga, analitik prediktif membantu mengidentifikasi fenotip respons obat, memprediksi perkembangan penyakit, dan mengevaluasi efikasi berbagai perawatan.

Salah satu kasus penggunaan terbarunya adalah ketika Johnson & Johnson menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi lokasi uji coba yang sesuai dan mempercepat pengembangan vaksin COVID dengan memprediksi lonjakan COVID-19 sehingga uji coba vaksin dapat dimulai lebih awal.

Prediksi Keterlibatan dan Perilaku Pasien

Analitik prediktif memungkinkan organisasi perawatan kesehatan untuk memahami kebutuhan pasien dengan lebih baik dan mempersonalisasi pendekatan perawatan mereka. Ini dapat membantu meningkatkan keterlibatan pasien dan menyesuaikan perawatan dengan kebutuhan dan preferensi kesehatan unik setiap individu. Dengan menganalisis data, analitik prediktif dapat memprediksi pasien mana yang kemungkinan akan melewatkan janji temu dan membantu administrator merencanakan jadwal klinisi dan mengalokasikan sumber daya sesuai.

Selain itu, analitik prediktif dapat memprediksi intervensi atau pesan kesehatan mana yang paling efektif untuk pasien atau kelompok tertentu. Organisasi perawatan kesehatan dapat mengidentifikasi pola dan tren yang dapat membantu mereka memahami jenis perawatan atau komunikasi yang paling mungkin disambut oleh pasien yang berbeda.

Pemasaran Perawatan Kesehatan

Analitik prediktif dapat memainkan peran kunci dalam pemasaran perawatan kesehatan. Ini dapat membantu organisasi menghubungkan pasien potensial dengan dokter dan fasilitas yang tepat. Selain itu, analitik prediktif dapat membantu organisasi perawatan kesehatan memahami perilaku konsumen dengan lebih baik. Ini dilakukan dengan menganalisis data pasien yang mencari informasi kesehatan secara online.

Data ini dapat mencakup kueri pencarian, kunjungan situs web, dan klik. Ini dapat membantu mengidentifikasi pola dan sinyal yang menunjukkan apa yang pasien cari dan apa perawatan yang mereka butuhkan. Sebagai hasilnya, organisasi perawatan kesehatan dapat mencapai penggunaan anggaran pemasaran yang lebih efisien dan meningkatkan efektivitas kampanye mereka dengan personalisasi, menghasilkan ROI yang lebih tinggi.

Intervensi Manusia dalam Analitik Prediktif Perawatan Kesehatan

Dalam lingkungan perawatan kesehatan yang didorong data, menjaga elemen manusia dalam pikiran sangat penting. Prinsip desain yang berpusat pada manusia adalah dasar untuk menciptakan teknologi dan program perawatan kesehatan. Mereka mudah dipahami dan digunakan oleh pasien dan memungkinkan pengambilan keputusan yang akurat.

Model analitik prediktif didasarkan pada data historis dan waktu nyata serta algoritma statistik. Ini dapat terkadang menghasilkan hasil yang mungkin bias dan tidak konsisten dengan pengetahuan atau praktik medis dunia nyata. Profesional perawatan kesehatan manusia, seperti dokter dan perawat, sangat penting untuk memvalidasi prediksi yang dibuat oleh model analitik. Juga, mereka dapat menafsirkan hasil dalam konteks situasi klinis unik pasien.

Oleh karena itu, intervensi manusia sangat penting untuk analitik prediktif perawatan kesehatan. Ahli medis dapat memeriksa silang dan memvalidasi prediksi model analitik dan membantu memastikan bahwa mereka akurat dan relevan secara klinis.

Kunjungi unite.ai untuk mempelajari lebih lanjut tentang tren dan teknologi terbaru di sektor perawatan kesehatan.