ヘルスケアにおける予測分析の応用

過去数年間、ヘルスケア業界は、拡張現実や予測分析などの技術を採用して、治療を革命的に変え、患者ケアのための貴重な洞察を生成してきました。ヘルスケアにおける応用は、業務プロセスの合理化、個別化治療、疾患の発生の追跡と予測などのさまざまなユースケースで有益であることを証明しています。

2022年、世界中のヘルスケアリーダー72%は、予測分析が臨床設定での患者健康結果に肯定的な影響を与えることを信じていました。 ~ Statista

この記事では、ヘルスケアにおける予測分析の利点とその応用について探ります。

ヘルスケアにおける予測分析とは？

予測分析は、データマイニング、モデリング、統計、AIなどの複数の技術を使用して、歴史的およびリアルタイムのデータを分析し、将来のイベントやアクションについての予測を生成し、意思決定を支援します。ヘルスケアでは、医療従事者が患者データを分析し、最適な治療計画を特定することができます。

この技術は、医師の診療所での臨床試験の強化など、多くのヘルスケア設定で価値を提供するために既に使用されています。また、ヘルスケア保険会社は、効率的な健康保険請求プロセスと運用コストの削減のために使用しています。ヘルスケアにおける最も重要な貢献の1つは、個別化された正確な治療です。

ヘルスケアにおける予測分析の応用

予約のキャンセルによるコストの削減から、退院手続きの迅速化やサイバーセキュリティの強化など、予測分析にはヘルスケアにおける多くの応用があります。以下はヘルスケアにおける応用のリストです。

再入院の予測

予測分析は、医療提供者が病院に再入院するリスクが高い患者を特定するのに役立ちます。これにより、医療提供者は、必要なケアとサポートを、必要な患者に適切なタイミングで提供できます。这种ツールは、電子ヘルスレコード（EHR）を活用して、病院退院前に患者が再入院するリスクを正確に特定します。

研究によると、研究者は予測分析を使用して、児童患者に対する30日間の全原因再入院リスクを特定しました。設計されたモデルは、約29,988人の患者と48,019回の入院を分析して結果を得ました。

高度なサイバーセキュリティ

ヘルスケア業界は、システムを損なう可能性のあるマルウェア攻撃、ケアの提供を妨げる分散型サービス拒否（DDoS）攻撃、医療データの盗難による金銭的利益など、多くのサイバーセキュリティの課題に直面しています。

予測サイバーセキュリティ分析には、主に2つのタイプがあります。脆弱性ベースのソリューションは、ヘルスケアシステムのギャップを発見するのに役立ち、脅威に焦点を当てたプラットフォームは潜在的な脅威を発見するのに役立ちます。

AIベースの予測分析ソリューションを使用して、ヘルスケアセクターは、高リスクのアクティビティをブロックし、リアルタイムでデータを監視し、多要素認証（MFA）を実装してサイバーセキュリティを強化できます。これにより、データ漏洩を防ぎ、患者情報を保護し、ケアの連続性を確保できます。

効果的な臨床試験

臨床研究者は、予測分析を使用して臨床試験をモデル化するために広く採用しています。これにより、臨床結果を予測し、より良い治療決定を下し、臨床試験を迅速化し、コストを削減できます。また、予測分析は、薬物反応の表現型を特定し、疾患の発展を予測し、さまざまな治療の有効性を評価するのに役立ちます。

最近のユースケースの1つは、ジョンソン・エンド・ジョンソンがマシンラーニングを使用して、臨床試験の適切な場所を特定し、COVID-19の増加を予測してワクチン試験を早期に開始できるようにした場合です。

患者エンゲージメントと行動の予測

予測分析により、ヘルスケア組織は患者さんのニーズをよりよく理解し、治療アプローチを個別化できます。これにより、患者エンゲージメントが向上し、ケアが各個人のユニークなヘルスケアニーズと好みに合わせて提供されます。データを分析することで、予測分析は、予約をキャンセルする可能性のある患者を予測し、管理者が医師のスケジュールを計画し、リソースを割り当てるのを支援できます。

さらに、予測分析は、どの介入やヘルスケアメッセージが特定の患者またはグループにとって最も効果的なものであるかを予測できます。ヘルスケア組織は、さまざまな患者に対してどのようなケアやコミュニケーションが最も共感を呼ぶかを理解するのに役立つ、パターンとトレンドを特定できます。

ヘルスケアマーケティング

予測分析はヘルスケアマーケティングにおいて重要な役割を果たします。組織は、予測分析を使用して、潜在的な患者を適切な医師や施設に接続できます。また、ヘルスケア組織は、消費者行動についてより深く理解するのを支援できます。これは、患者がオンラインでヘルスケア情報を探しているデータを分析することで実現します。

このデータには、検索クエリ、ウェブサイト訪問、クリックが含まれます。ヘルスケア組織は、パターンとシグナルを特定して、患者が何を探しているか、どのようなケアが必要かを理解できます。結果として、ヘルスケア組織は、マーケティング予算の使用をより効率的にし、パーソナライゼーションを使用してキャンペーンの有効性を向上させることができます。

ヘルスケア予測分析における人間の介入

データ駆動型のヘルスケア環境では、人間の要素を考慮することが重要です。人間中心のデザインの原則は、ヘルスケア技術とプログラムを作成するための基礎です。これらは、患者にとって理解しやすく使用しやすいものであり、正確な意思決定を可能にします。

予測分析モデルは、歴史的およびリアルタイムのデータと統計アルゴリズムに基づいています。これにより、時々、偏った結果や現実の医療知識や実践と一致しない結果が生じる可能性があります。医療従事者である医師や看護師は、分析モデルの予測を検証し、結果を患者さんのユニークな臨床状況の文脈で解釈するために不可欠です。

したがって、ヘルスケア予測分析における人間の介入は非常に重要です。医療専門家は、分析モデルの予測を検証し、予測が正確で臨床的に関連性があることを支援できます。

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