Toepassingen van voorspellende analyses in de gezondheidszorg

De afgelopen jaren heeft de zorgsector technologie graag omarmd, zoals augmented reality en voorspellende analyses, om de behandeling radicaal te veranderen en steeds waardevollere inzichten te genereren voor geavanceerde patiëntenzorg. Toepassingen in de gezondheidszorg blijken nuttig te zijn in verschillende use-cases, zoals het stroomlijnen van operationele processen, gepersonaliseerde behandeling en het volgen en voorspellen van ziekte-uitbraken.

In 2022 geloofde 72% van de wereldwijd ondervraagde leiders in de gezondheidszorg dat voorspellende analyses een positieve invloed zouden hebben op de gezondheidsresultaten van patiënten in klinische omgevingen. ~ Statista

Dit artikel onderzoekt de voordelen van voorspellende analyses in de gezondheidszorg en de toepassingen ervan.

Wat is voorspellende analyse in de gezondheidszorg?

Predictive analytics maakt gebruik van meerdere technieken, zoals datamining, modellering, statistieken en AI, om historische en realtime gegevens te analyseren om voorspellingen te genereren over toekomstige gebeurtenissen of acties die de besluitvorming ondersteunen. In de gezondheidszorg kan het gezondheidswerkers in staat stellen patiëntgegevens te analyseren en optimale behandelplannen te identificeren die voor hen het beste werken.

De technologie wordt al gebruikt om waarde te leveren in meerdere zorgomgevingen, zoals artsenpraktijken, om klinische proeven te verbeteren. Ook zorgverzekeraars gebruiken het voor efficiënte zorgclaimprocessen en om de operationele kosten te verlagen. Een van de belangrijkste bijdragen in de gezondheidszorg is een gepersonaliseerde en nauwkeurige behandeling.

Toepassingen van voorspellende analyses in de gezondheidszorg

Van het verlagen van de kosten bij no-shows bij afspraken tot het versnellen van taken zoals ontslagprocedures en het verbeteren van de cyberbeveiliging, voorspellende analyses hebben verschillende toepassingen in de gezondheidszorg. Hier is een lijst met toepassingen in de gezondheidszorg.

Heropname voorspelling

Voorspellende analyses kunnen zorgverleners helpen bij het identificeren van patiënten die een hoog risico lopen om opnieuw in een ziekenhuis te worden opgenomen. Hierdoor kunnen ze extra zorg en ondersteuning richten op de personen die dit het meest op het juiste moment nodig hebben. Dergelijke tools maken gebruik van direct beschikbare elektronische gezondheidsdossiers (EHR) om het risico op heropname voor patiënten nauwkeurig te identificeren voordat ze uit het ziekenhuis worden ontslagen.

A studies gepubliceerd in JAMA Network Open bespreekt hoe onderzoekers voorspellende analyses gebruikten om het 30-daagse heropnamerisico door alle oorzaken voor pediatrische patiënten te identificeren. Het ontworpen model analyseerde ongeveer 29,988 patiënten met 48,019 ziekenhuisopnames om resultaten te krijgen.

Geavanceerde cyberbeveiliging

De gezondheidszorgsector wordt geconfronteerd met verschillende uitdagingen op het gebied van cyberbeveiliging, waaronder malwareaanvallen die systemen kunnen beschadigen en de privacy van patiënten in gevaar kunnen brengen, gedistribueerde denial-of-service (DDoS)-aanvallen die de levering van zorg belemmeren en diefstal van medische gegevens voor financieel gewin, resulterend in grootschalige datalekken.

Voorspellende cyberbeveiligingsanalyses zijn er in twee hoofdtypen: op kwetsbaarheden gebaseerde oplossingen die hiaten in gezondheidszorgsystemen helpen ontdekken en op bedreigingen gerichte platforms om potentiële bedreigingen te ontdekken.

Met behulp van op AI gebaseerde voorspellende analyseoplossingen kan de zorgsector risicovolle activiteiten blokkeren, hun gegevens in realtime bewaken en multi-factor authenticatie (MFA) implementeren om de cyberbeveiliging te verbeteren. Dit kan helpen om datalekken te voorkomen, patiëntinformatie te beschermen en de continuïteit van de zorg te waarborgen.

Effectieve klinische proeven

Klinische onderzoekers hebben op grote schaal voorspellende analyses toegepast voor het modelleren van klinische proeven. Het kan klinisch onderzoek verbeteren met behulp van voorspellende modellen om klinische resultaten te voorspellen en betere behandelbeslissingen te nemen, waardoor klinische onderzoeken worden versneld en de kosten worden verlaagd. Voorspellende analyses helpen ook bij het identificeren van fenotypes van medicijnrespons, het voorspellen van de ontwikkeling van ziekten en het evalueren van de werkzaamheid van verschillende behandelingen.

Een van de recente use-cases was when Johnson & Johnson gebruikte machine learning om geschikte proeflocaties te identificeren en de ontwikkeling van het COVID-vaccin te versnellen door COVID-19-pieken te voorspellen, zodat de vaccinproeven eerder kunnen beginnen.

Patiëntbetrokkenheid en -gedrag voorspellen

Voorspellende analyses stellen zorgorganisaties in staat om de behoeften van patiënten beter te begrijpen en hun behandelaanpak te personaliseren. Dit kan helpen de betrokkenheid van de patiënt te verbeteren en de zorg af te stemmen op de unieke zorgbehoeften en voorkeuren van elk individu. Door gegevens te analyseren, kunnen voorspellende analyses voorspellen welke patiënten waarschijnlijk afspraken zullen missen en beheerders helpen bij het plannen van clinicusschema's en het dienovereenkomstig toewijzen van middelen.

Bovendien kan het voorspellen welke interventies of zorgboodschappen het meest effectief zijn voor specifieke patiënten of groepen. Zorgorganisaties kunnen patronen en trends identificeren die hen kunnen helpen te begrijpen welk type zorg of communicatie het meest waarschijnlijk zal aanslaan bij verschillende patiënten.

Gezondheidszorgmarketing

Voorspellende analyses kunnen een cruciale rol spelen in marketing voor de gezondheidszorg. Het kan organisaties helpen potentiële patiënten in contact te brengen met de juiste arts en instelling. Bovendien kan het zorgorganisaties helpen om meer inzicht te krijgen in consumentengedrag. Dit gebeurt door het analyseren van de gegevens van patiënten die online op zoek zijn naar zorginformatie.

Deze gegevens kunnen zoekopdrachten, websitebezoeken en klikken omvatten. Het kan helpen bij het identificeren van patronen en signalen die aangeven waar patiënten naar op zoek zijn en welke zorg ze nodig hebben. Hierdoor kunnen zorgorganisaties hun marketingbudget efficiënter inzetten en de effectiviteit van hun campagnes verbeteren door middel van personalisatie, resulterend in een hogere ROI.

Menselijke interventie in voorspellende analyses in de gezondheidszorg

In een datagedreven zorgomgeving is het essentieel om de menselijke factor in gedachten te houden. Het principe van mensgericht ontwerpen is de basis voor het creëren van zorgtechnologie en -programma's. Ze zijn gemakkelijk te begrijpen en te gebruiken voor patiënten en maken nauwkeurige besluitvorming mogelijk.

Voorspellende analysemodellen zijn gebaseerd op historische en realtime gegevens en statistische algoritmen. Dit kan soms resultaten opleveren die vertekend zijn en niet consistent zijn met de echte medische kennis of praktijk. Menselijke gezondheidswerkers, zoals artsen en verpleegkundigen, zijn essentieel om de voorspellingen van de analytische modellen te valideren. Ook kunnen ze de resultaten interpreteren in de context van de unieke klinische situatie van een patiënt.

Daarom is menselijke tussenkomst van cruciaal belang voor voorspellende analyses in de gezondheidszorg. Medische experts kunnen de voorspellingen van analytische modellen controleren en valideren en ervoor zorgen dat ze nauwkeurig en klinisch relevant zijn.

Bezoek verenigen.ai om meer te weten te komen over de nieuwste trends en technologieën in de zorgsector.