Applicazioni dell’analisi predittiva in sanità

Negli ultimi anni, l’industria sanitaria ha mostrato un grande interesse nell’adozione di tecnologie come la realtà aumentata e l’analisi predittiva per rivoluzionare le cure e generare insight sempre più preziosi per una cura personalizzata. Le applicazioni in sanità stanno dimostrando di essere benefiche in vari casi d’uso, come la gestione dei processi operativi, il trattamento personalizzato e la prevenzione e la previsione delle epidemie.

Nel 2022, il 72% dei leader sanitari intervistati a livello mondiale credeva che l’analisi predittiva avrebbe avuto un impatto positivo sugli esiti sanitari dei pazienti in ambienti clinici. ~ Statista

Questo articolo esplora i benefici dell’analisi predittiva in sanità e le sue applicazioni.

Cosa è l’analisi predittiva in sanità?

L’analisi predittiva utilizza diverse tecniche, come data mining, modellazione, statistica e intelligenza artificiale, per analizzare dati storici e in tempo reale per generare previsioni su eventi o azioni future che informano le decisioni. In sanità, può consentire ai lavoratori sanitari di analizzare i dati dei pazienti e identificare i piani di trattamento ottimali che funzioneranno meglio per loro.

La tecnologia è già utilizzata per fornire valore in diversi ambienti sanitari, come le pratiche mediche, per migliorare gli studi clinici. Inoltre, le compagnie assicurative sanitarie la utilizzano per processi di richiesta di risarcimento efficienti e per ridurre i costi operativi. Uno dei contributi più significativi in sanità è il trattamento personalizzato e preciso.

Applicazioni dell’analisi predittiva in sanità

Dalla riduzione dei costi per le assenze ai rendez-vous alla velocizzazione di attività come le procedure di dimissione e il miglioramento della sicurezza informatica, l’analisi predittiva ha diverse applicazioni in sanità. Ecco un elenco di applicazioni in sanità.

Previsione di riammissione

L’analisi predittiva può aiutare i fornitori di servizi sanitari a identificare i pazienti a rischio di essere riammessi in ospedale. Ciò consente loro di fornire cure e supporto aggiuntivi alle persone che ne hanno più bisogno al momento giusto. Tali strumenti sfruttano i dati dei registri elettronici dei pazienti (EHR) per identificare con precisione il rischio di riammissione per i pazienti prima della dimissione dall’ospedale.

Uno studio pubblicato su JAMA Network Open discute come i ricercatori abbiano utilizzato l’analisi predittiva per identificare il rischio di riammissione entro 30 giorni per pazienti pediatrici. Il modello progettato ha analizzato circa 29.988 pazienti con 48.019 ricoveri per ottenere i risultati.

Sicurezza informatica avanzata

L’industria sanitaria affronta diverse sfide relative alla sicurezza informatica, tra cui attacchi di malware che possono danneggiare i sistemi e compromettere la privacy dei pazienti, attacchi di negazione del servizio (DDoS) che ostacolano la fornitura di cure e il furto di dati medici per fini finanziari, che comporta violazioni dei dati su larga scala.

L’analisi predittiva della sicurezza informatica si presenta in due principali tipi: soluzioni basate sulla vulnerabilità che aiutano a scoprire lacune nei sistemi sanitari e piattaforme focalizzate sulle minacce per scoprire potenziali minacce.

Utilizzando soluzioni di analisi predittiva basate sull’intelligenza artificiale, il settore sanitario può bloccare attività ad alto rischio, monitorare i dati in tempo reale e implementare l’autenticazione a più fattori (MFA) per migliorare la sicurezza informatica. Ciò può aiutare a prevenire violazioni dei dati, proteggere le informazioni dei pazienti e garantire la continuità delle cure.

Studi clinici efficaci

I ricercatori clinici hanno ampiamente adottato l’analisi predittiva per la modellazione degli studi clinici. Ciò può migliorare la ricerca clinica utilizzando la modellazione predittiva per prevedere gli esiti clinici e prendere decisioni di trattamento migliori, accelerando così gli studi clinici e riducendo i costi. Inoltre, l’analisi predittiva aiuta a identificare i fenotipi di risposta ai farmaci, a prevedere lo sviluppo di malattie e a valutare l’efficacia di diversi trattamenti.

Uno dei suoi casi d’uso recenti è stato quando Johnson & Johnson ha utilizzato l’apprendimento automatico per identificare luoghi di prova adatti e accelerare lo sviluppo del vaccino contro il COVID-19 prevedendo i picchi di COVID-19 in modo che i trial del vaccino potessero iniziare prima.

Previsione dell’engagement e del comportamento dei pazienti

L’analisi predittiva consente alle organizzazioni sanitarie di comprendere meglio le esigenze dei pazienti e personalizzare l’approccio terapeutico. Ciò può aiutare a migliorare l’engagement dei pazienti e adattare le cure alle esigenze e preferenze sanitarie uniche di ciascun individuo. Analizzando i dati, l’analisi predittiva può prevedere quali pazienti sono probabilmente assenti alle visite e aiutare gli amministratori a pianificare gli orari dei clinici e allocare le risorse di conseguenza.

Inoltre, può prevedere quali interventi o messaggi sanitari sono più efficaci per pazienti specifici o gruppi. Le organizzazioni sanitarie possono identificare modelli e tendenze che possono aiutare a comprendere quale tipo di cura o comunicazione è più probabile che risuoni con diversi pazienti.

Marketing sanitario

L’analisi predittiva può svolgere un ruolo cruciale nel marketing sanitario. Può aiutare le organizzazioni a collegare i potenziali pazienti con il medico e la struttura giusti. Inoltre, può aiutare le organizzazioni sanitarie a comprendere meglio il comportamento dei consumatori. Ciò avviene analizzando i dati dei pazienti che cercano informazioni sanitarie online.

Questi dati possono includere query di ricerca, visite al sito web e clic. Possono aiutare a identificare modelli e segnali che indicano cosa cercano i pazienti e quale cura hanno bisogno. Di conseguenza, le organizzazioni sanitarie possono ottenere un utilizzo più efficiente del budget per il marketing e migliorare l’efficacia delle loro campagne utilizzando la personalizzazione, con un ROI più alto.

Intervento umano nell’analisi predittiva sanitaria

In un ambiente sanitario guidato dai dati, è essenziale tenere presente l’elemento umano. Il principio della progettazione centrata sull’uomo è alla base della creazione di tecnologie e programmi sanitari. Sono facili da comprendere e utilizzare per i pazienti e consentono una presa di decisione accurata.

I modelli di analisi predittiva si basano su dati storici e in tempo reale e algoritmi statistici. Ciò può a volte produrre risultati che potrebbero essere distorti e non coerenti con la conoscenza medica o la pratica del mondo reale. I professionisti sanitari, come medici e infermieri, sono essenziali per convalidare le previsioni fatte dai modelli analitici. Inoltre, possono interpretare i risultati nel contesto della situazione clinica unica del paziente.

Pertanto, l’intervento umano è critico per l’analisi predittiva sanitaria. Gli esperti medici possono verificare e convalidare le previsioni dei modelli analitici e aiutare a garantire che siano accurate e clinicamente rilevanti.

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