Апликации на предвидливи анализи во здравството

Во текот на изминатите неколку години, здравствената индустрија сакаше да ја прифати технологијата, како на пр зголемени реалност и предиктивна аналитика, за да се револуционизира третманот и да се генерираат сè повредни сознанија за напредна грижа за пациентите. Апликациите во здравството се покажуваат како корисни во различни случаи на употреба, како што се рационализирање на оперативните процеси, персонализиран третман и следење и предвидување на појава на болести.

Во 2022 година, 72% од здравствените лидери анкетирани ширум светот веруваа дека предвидувачката анализа позитивно ќе влијае на здравствените резултати на пациентот во клинички услови. ~ Statista

Оваа статија ги истражува придобивките од предвидливата аналитика во здравството и нејзините апликации.

Што е предвидлива анализа во здравството?

Предиктивната аналитика користи повеќе техники, како на пр податоци за рударство, моделирање, статистика и вештачка интелигенција, за да се анализираат историските податоци и податоците во реално време за да се генерираат предвидувања за идни настани или дејства кои го информираат донесувањето одлуки. Во здравството, тоа може да им овозможи на здравствените работници да ги анализираат податоците за пациентите и да идентификуваат оптимални планови за лекување кои најдобро ќе функционираат за нив.

Технологијата веќе се користи за да даде вредност во повеќе здравствени поставки, како што се лекарските практики, за да се подобрат клиничките испитувања. Исто така, компаниите за здравствено осигурување го користат за ефикасни процеси за здравствени барања и за намалување на оперативните трошоци. Еден од најзначајните придонеси во здравството е персонализираниот и точен третман.

Апликации на предвидливи анализи во здравството

Од намалување на трошоците за нејавување состаноци до забрзување на задачите како што се процедурите за отпуштање и подобрување на сајбер безбедноста, предвидувачката аналитика има неколку примени во здравството. Еве листа на апликации во здравството.

Предвидување за реадмисија

Предиктивната анализа може да им помогне на давателите на здравствени услуги да ги идентификуваат пациентите со висок ризик да бидат повторно примени во болница. Ова им овозможува да насочат дополнителна нега и поддршка на поединците на кои им е најпотребна во вистинско време. Ваквите алатки ги користат лесно достапните електронски здравствени досиеја (EHR) за прецизно да го идентификуваат ризикот од реадмисија за пациентите пред отпуштање од болница.

A студија објавено во JAMA Network Open дискутира за тоа како истражувачите користеле предвидлива аналитика за да го идентификуваат ризикот за реадмисија од 30 дена од сите причини за педијатриските пациенти. Дизајнираниот модел анализирал приближно 29,988 пациенти со 48,019 хоспитализации за да добие резултати.

Напредна сајбер -безбедност

Здравствената индустрија се соочува со неколку предизвици за сајбер безбедноста, вклучувајќи напади со малициозен софтвер кои можат да ги оштетат системите и да ја загрозат приватноста на пациентите, дистрибуирани напади за одбивање на услугата (DDoS) кои го попречуваат испораката на нега и кражба на медицински податоци за финансиска корист, што резултира со големи прекршувања на податоци.

Предвидувачките аналитики за сајбер безбедност доаѓаат во два главни типа: решенија засновани на ранливост кои помагаат да се откријат празнините во здравствените системи и платформи фокусирани на закани за откривање потенцијални закани.

Користејќи предвидливи аналитички решенија засновани на вештачка интелигенција, здравствениот сектор може да блокира активност со висок ризик, да ги следи нивните податоци во реално време и да имплементира повеќефакторска автентикација (MFA) за да ја подобри сајбер-безбедноста. Ова може да помогне да се спречат прекршувања на податоците, да се заштитат информациите за пациентот и да се обезбеди континуитет на грижата.

Ефективни клинички испитувања

Клиничките истражувачи имаат широко усвоено предвидувачка аналитика за моделирање на клинички испитувања. Може да го подобри клиничкото истражување користејќи предвидливо моделирање за да се предвидат клиничките резултати и да се донесат подобри одлуки за третман, со што се забрзуваат клиничките испитувања и се намалуваат трошоците. Исто така, предвидливите аналитики помагаат да се идентификуваат фенотиповите на одговор на лекови, да се предвиди развојот на болестите и да се процени ефикасноста на различни третмани.

Еден од неговите неодамнешни случаи на употреба беше кога Џонсон и Џонсон користеа машинско учење да се идентификуваат соодветни локации за тестирање и да се забрза развојот на вакцината за Ковид-19 со предвидување на бранови за СОВИД-XNUMX, така што испитувањата на вакцините би можеле да започнат порано.

Предвидување на ангажманот и однесувањето на пациентот

Предиктивната анализа им овозможува на здравствените организации подобро да ги разберат потребите на пациентите и да го персонализираат нивниот третмански пристап. Ова може да помогне да се подобри ангажманот на пациентите и да се прилагоди грижата за уникатните потреби и преференци за здравствена заштита на секој поединец. Со анализа на податоците, предвидувачката анализа може да предвиди кои пациенти најверојатно ќе ги пропуштат состаноците и да им помогнат на администраторите да планираат распоред на лекарите и соодветно да ги распределат ресурсите.

Понатаму, може да предвиди кои интервенции или пораки за здравствена заштита се најефективни за одредени пациенти или групи. Здравствените организации можат да идентификуваат обрасци и трендови кои можат да им помогнат да разберат каков тип на грижа или комуникација најверојатно ќе резонира кај различни пациенти.

Маркетинг во здравството

Предиктивната анализа може да игра клучна улога во маркетингот во здравството. Тоа може да им помогне на организациите да ги поврзат потенцијалните пациенти со вистинскиот лекар и установа. Освен тоа, може да им помогне на здравствените организации да стекнат подлабоко разбирање за однесувањето на потрошувачите. Ова се прави со анализа на податоците на пациентите кои бараат информации за здравствена заштита на интернет.

Овие податоци може да вклучуваат прашања за пребарување, посети на веб-локации и кликови. Тоа може да помогне да се идентификуваат моделите и сигналите кои укажуваат на тоа што бараат пациентите и каква грижа им е потребна. Како резултат на тоа, здравствените организации можат да постигнат поефикасно користење на нивниот маркетинг буџет и да ја подобрат ефективноста на нивните кампањи користејќи персонализација, што резултира со повисок ROI.

Човечка интервенција во здравствената предиктивна анализа

Во здравствената средина управувана од податоци, од суштинско значење е да се има на ум човечкиот елемент. Принципот на човеково-центриран дизајн е основа за креирање здравствена технологија и програми. Тие се лесни за разбирање и употреба за пациентите и овозможуваат точно донесување одлуки.

Моделите за предвидлива анализа се засноваат на историски и податоци во реално време и статистички алгоритми. Ова понекогаш може да произведе резултати кои може да бидат пристрасни и не се во согласност со медицинското знаење или практика од реалниот свет. Човечките здравствени работници, како што се лекарите и медицинските сестри, се од суштинско значење за да се потврдат предвидувањата направени од аналитичките модели. Исто така, тие можат да ги интерпретираат резултатите во контекст на уникатната клиничка ситуација на пациентот.

Затоа, човечката интервенција е од клучно значење за аналитиката за предвидување на здравствената заштита. Медицинските експерти можат да ги вкрстат и да ги потврдат предвидувањата на аналитичките модели и да помогнат да се осигураат дека тие се точни и клинички релевантни.

Посетете обедини.ai да дознаете повеќе за најновите трендови и технологии во здравствениот сектор.