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予測分析の応用は、運用プロセスの合理化、個別化治療、疾患の予測など、さまざまなユースケースで有益であることが証明されています。

2022年、世界中のヘルスケアリーダー72％が、予測分析は臨床設定での患者健康結果に肯定的な影響を与えるだろうと信じていました。～ 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何か

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、将来のイベントまたはアクションについての予測を行い、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るようにすることで、医療現場で価値を提供しています。また、医療保険会社は、効率的な健康保険請求プロセスと運用コストの削減に使用しています。ヘルスケアにおける予測分析の最も重要な貢献は、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

予測分析は、予約のキャンセルによるコストの削減、退院手続きの迅速化、サイバーセキュリティの強化など、ヘルスケアにおけるさまざまな応用があります。以下は、ヘルスケアにおける予測分析の応用の例です。

再入院の予測

予測分析は、医療提供者が、高い再入院リスクを持つ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、最も必要な患者に追加のケアとサポートを提供できます。再入院リスクを予測するツールは、電子ヘルスレコード（EHR）を使用して、患者が病院から退院する前に再入院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、全原因30日再入院リスクを小児患者で特定しました。設計されたモデルは、約29,988人の患者と48,019の入院について分析を行い、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、システムを損なうマルウェア攻撃、医療の提供を妨げる分散型サービス拒否（DDoS）攻撃、金融利益のために医療データを盗むことによる大規模なデータ漏洩など、さまざまな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、2つの主なタイプがあります。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特定するのに役立ち、脅威フォーカス型プラットフォームは潜在的な脅威を特定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、ヘルスケア業界は、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、ケアの継続性を確保できます。

効果的な臨床試験

臨床研究者は、臨床試験のモデリングに予測分析を広く採用しています。予測モデリングを使用して臨床結果を予測し、より良い治療決定を下すことで、臨床研究を改善し、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、薬物反応フェノタイプを特定し、疾患の発症を予測し、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、COVIDワクチンの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ことです。

患者エンゲージメントと行動の予測

予測分析により、ヘルスケア組織が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を改善し、各患者さんのユニークなヘルスケアニーズと好みに合わせたケアを提供できます。データを分析することで、予測分析は、予約を欠席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、特定の患者または患者グループに対して最も効果的な介入またはヘルスケアメッセージを予測するのに役立ちます。ヘルスケア組織は、さまざまな患者に対して最も効果的なケアまたはコミュニケーションが何である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と接続できます。また、ヘルスケア組織は、消費者行動についてより深い理解を得ることができます。これは、患者がオンラインでヘルスケア情報を検索す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。患者が何を探しているか、どのようなケアが必要かを示すパターンとシグナルを特定するのに役立ちます。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、キャンペーンの有効性を高めることができます。個別化によって、ROIが高まります。

ヘルスケア予測分析における人間の介入

データ主導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の作成の基礎です。これらは、患者にとって使いやすく、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、現実世界の医療知識や実践と一致しない、偏った結果が生じる可能性があります。医療専門家である医師や看護師は、分析モデルによって行われた予測を検証し、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、分析モデルによって行われた予測を検証し、予測が正確で臨床的に関連性があることを確認するのに役立ちます。

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