Nuspėjamosios analitikos taikymas sveikatos priežiūros srityje

Per pastaruosius kelerius metus sveikatos priežiūros pramonė labai norėjo priimti technologijas, tokias kaip Papildytos realybės ir nuspėjamoji analizė, siekiant pakeisti gydymą ir sukurti vis vertingesnių įžvalgų, susijusių su pažangia pacientų priežiūra. Taikymas sveikatos priežiūros srityje pasirodė esąs naudingas įvairiais naudojimo atvejais, pvz., racionalizuojant veiklos procesus, individualizuojant gydymą ir stebint bei prognozuojant ligų protrūkius.

2022 m. 72 % apklaustų sveikatos priežiūros lyderių visame pasaulyje manė, kad nuspėjamoji analizė turės teigiamos įtakos pacientų sveikatos rezultatams klinikinėje aplinkoje. ~ Statista

Šiame straipsnyje nagrinėjama nuspėjamosios analizės nauda sveikatos priežiūros srityje ir jos pritaikymas.

Kas yra nuspėjamoji analizė sveikatos priežiūros srityje?

Nuspėjamoji analizė naudoja kelis metodus, pvz duomenų gavybos, modeliavimas, statistika ir dirbtinis intelektas, kad būtų galima analizuoti istorinius ir realaus laiko duomenis ir generuoti prognozes apie būsimus įvykius ar veiksmus, kuriais remiantis priimami sprendimai. Sveikatos priežiūros srityje jis gali padėti sveikatos priežiūros darbuotojams analizuoti pacientų duomenis ir nustatyti jiems tinkamiausius gydymo planus.

Ši technologija jau naudojama siekiant suteikti naudos įvairiose sveikatos priežiūros įstaigose, pavyzdžiui, gydytojų praktikoje, siekiant pagerinti klinikinius tyrimus. Be to, sveikatos draudimo bendrovės jį naudoja siekdamos efektyvių sveikatos pretenzijų procesams ir sumažinti veiklos sąnaudas. Vienas iš svarbiausių indėlių sveikatos priežiūros srityje yra individualizuotas ir tikslus gydymas.

Nuspėjamosios analitikos taikymas sveikatos priežiūros srityje

Pradedant nuo neatvykimo į susitikimą išlaidų sumažinimo iki užduočių, pvz., atleidimo procedūrų, paspartinimo ir kibernetinio saugumo didinimo, nuspėjamoji analizė turi keletą pritaikymų sveikatos priežiūros srityje. Čia pateikiamas sveikatos priežiūros programų sąrašas.

Readmisijos prognozė

Nuspėjamoji analizė gali padėti sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams nustatyti pacientus, kuriems kyla didelė rizika, kad jie bus grąžinti į ligoninę. Tai leidžia jiems skirti papildomą priežiūrą ir paramą tiems asmenims, kuriems jos labiausiai reikia tinkamu laiku. Tokios priemonės naudoja lengvai prieinamus elektroninius sveikatos įrašus (EHR), kad būtų galima tiksliai nustatyti pacientų readmisijos riziką prieš išleidžiant iš ligoninės.

A studija paskelbtame žurnale JAMA Network Open aptariama, kaip mokslininkai naudojo nuspėjamą analizę, kad nustatytų visų priežasčių 30 dienų readmisijos riziką vaikams. Sukurtas modelis išanalizavo maždaug 29,988 48,019 pacientus ir XNUMX XNUMX hospitalizacijų, kad gautų rezultatus.

Išplėstinis kibernetinis saugumas

Sveikatos priežiūros pramonė susiduria su keletu kibernetinio saugumo iššūkių, įskaitant kenkėjiškų programų atakas, kurios gali pakenkti sistemoms ir pakenkti pacientų privatumui, paskirstytojo atsisakymo teikti paslaugas (DDoS) atakas, trukdančias teikti pagalbą, ir medicininių duomenų vagystes siekiant finansinės naudos. didelio masto duomenų pažeidimai.

Nuspėjamoji kibernetinio saugumo analizė yra dviejų pagrindinių tipų: pažeidžiamumu pagrįsti sprendimai, padedantys atrasti sveikatos priežiūros sistemų spragas, ir į grėsmes orientuotos platformos, leidžiančios atrasti galimas grėsmes.

Naudodamas dirbtiniu intelektu pagrįstus nuspėjamosios analizės sprendimus, sveikatos priežiūros sektorius gali blokuoti didelės rizikos veiklą, stebėti savo duomenis realiuoju laiku ir įdiegti daugiafaktorinį autentifikavimą (MFA), kad padidintų kibernetinį saugumą. Tai gali padėti išvengti duomenų pažeidimų, apsaugoti paciento informaciją ir užtikrinti priežiūros tęstinumą.

Veiksmingi klinikiniai tyrimai

Klinikiniai tyrinėtojai plačiai pritaikė prognozuojamąją analizę klinikiniams tyrimams modeliuoti. Jis gali pagerinti klinikinius tyrimus naudojant nuspėjamąjį modeliavimą, kad būtų galima numatyti klinikinius rezultatus ir priimti geresnius gydymo sprendimus, taip paspartinant klinikinius tyrimus ir sumažinant išlaidas. Taip pat nuspėjamoji analitika padeda nustatyti atsako į vaistus fenotipus, prognozuoti ligų vystymąsi ir įvertinti skirtingų gydymo būdų veiksmingumą.

Vienas iš pastarojo meto naudojimo atvejų buvo kai Johnson & Johnson naudojo mašininį mokymąsi nustatyti tinkamas tyrimų vietas ir paspartinti COVID vakcinos kūrimą, numatant COVID-19 antplūdį, kad vakcinos bandymai galėtų prasidėti anksčiau.

Paciento įsitraukimo ir elgesio numatymas

Nuspėjamoji analizė leidžia sveikatos priežiūros organizacijoms geriau suprasti pacientų poreikius ir individualizuoti jų gydymo metodą. Tai gali padėti pagerinti pacientų įsitraukimą ir pritaikyti priežiūrą pagal kiekvieno asmens unikalius sveikatos priežiūros poreikius ir pageidavimus. Analizuodama duomenis, nuspėjamoji analizė gali numatyti, kurie pacientai gali praleisti susitikimus, ir padėti administratoriams planuoti gydytojų tvarkaraščius ir atitinkamai paskirstyti išteklius.

Be to, jis gali numatyti, kurios intervencijos ar sveikatos priežiūros pranešimai yra veiksmingiausi konkretiems pacientams ar grupėms. Sveikatos priežiūros organizacijos gali nustatyti modelius ir tendencijas, kurie gali padėti joms suprasti, kokio tipo priežiūra ar bendravimas greičiausiai atsilieps skirtingiems pacientams.

Sveikatos priežiūros rinkodara

Nuspėjamoji analizė gali atlikti lemiamą vaidmenį sveikatos priežiūros rinkodaroje. Tai gali padėti organizacijoms sujungti potencialius pacientus su tinkamu gydytoju ir įstaiga. Be to, jis gali padėti sveikatos priežiūros organizacijoms geriau suprasti vartotojų elgesį. Tai atliekama analizuojant pacientų, ieškančių sveikatos priežiūros informacijos internete, duomenis.

Šie duomenys gali apimti paieškos užklausas, apsilankymus svetainėje ir paspaudimus. Tai gali padėti nustatyti modelius ir signalus, rodančius, ko pacientai ieško ir kokios priežiūros jiems reikia. Dėl to sveikatos priežiūros organizacijos gali efektyviau panaudoti rinkodaros biudžetą ir pagerinti kampanijų efektyvumą, naudodamos personalizavimą, dėl to padidėja IG.

Žmogaus įsikišimas į sveikatos priežiūros nuspėjamąją analizę

Duomenimis pagrįstoje sveikatos priežiūros aplinkoje labai svarbu nepamiršti žmogiškojo elemento. Į žmogų orientuoto dizaino principas yra sveikatos priežiūros technologijų ir programų kūrimo pagrindas. Juos lengva suprasti ir naudoti pacientams, todėl jie gali priimti tikslius sprendimus.

Nuspėjamieji analizės modeliai yra pagrįsti istoriniais ir realaus laiko duomenimis bei statistiniais algoritmais. Tai kartais gali duoti rezultatų, kurie gali būti neobjektyvūs ir nesuderinami su realiomis medicinos žiniomis ar praktika. Žmonių sveikatos priežiūros specialistai, tokie kaip gydytojai ir slaugytojai, yra būtini norint patvirtinti analitinių modelių prognozes. Be to, jie gali interpretuoti rezultatus atsižvelgiant į unikalią paciento klinikinę situaciją.

Todėl žmogaus įsikišimas yra labai svarbus sveikatos priežiūros prognozės analitikai. Medicinos ekspertai gali kryžmiškai patikrinti ir patvirtinti analitinių modelių prognozes ir padėti užtikrinti, kad jie būtų tikslūs ir kliniškai svarbūs.

apsilankymas vienytis.ai sužinoti daugiau apie naujausias tendencijas ir technologijas sveikatos priežiūros sektoriuje.