Toepassingen van Predictive Analytics in de Gezondheidszorg

De afgelopen jaren heeft de gezondheidszorg graag technologie omarmd, zoals augmented reality en predictive analytics, om de behandeling te revolutioneren en steeds waardevollere inzichten te genereren voor geavanceerde patiëntenzorg. Toepassingen in de gezondheidszorg blijken voordelig te zijn in verschillende use cases, zoals het stroomlijnen van operationele processen, persoonlijke behandeling en het volgen en voorspellen van ziekte-uitbraken.

In 2022 geloofden 72% van de wereldwijd ondervraagde gezondheidsleiders dat predictive analytics een positieve invloed zou hebben op de gezondheidsresultaten van patiënten in klinische settings. ~ Statista

Dit artikel onderzoekt de voordelen van predictive analytics in de gezondheidszorg en de toepassingen ervan.

Wat is Predictive Analytics in de Gezondheidszorg?

Predictive analytics gebruikt meerdere technieken, zoals data mining, modellering, statistiek en AI, om historische en real-time data te analyseren en voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen of acties die de besluitvorming informeren. In de gezondheidszorg kan het gezondheidswerkers in staat stellen om patiëntgegevens te analyseren en optimale behandelplannen te identificeren die het beste voor hen zullen werken.

De technologie wordt al gebruikt om waarde te leveren in meerdere gezondheidsinstellingen, zoals artsenpraktijken, om klinische onderzoeken te verbeteren. Ook gebruiken gezondheidsverzekeringsmaatschappijen het voor efficiënte gezondheidsclaimsprocessen en om operationele kosten te verlagen. Een van de belangrijkste bijdragen in de gezondheidszorg is persoonlijke en nauwkeurige behandeling.

Toepassingen van Predictive Analytics in de Gezondheidszorg

Van het verlagen van de kosten van niet-nagekomen afspraken tot het versnellen van taken zoals ontslagprocedures en het verbeteren van de cybersecurity, heeft predictive analytics verschillende toepassingen in de gezondheidszorg. Hier is een lijst van toepassingen in de gezondheidszorg.

Voorspelling van Opname

Predictive analytics kan gezondheidszorgverleners helpen om patiënten te identificeren met een hoog risico op opname in het ziekenhuis. Dit stelt hen in staat om extra zorg en ondersteuning te bieden aan degenen die het het meest nodig hebben op het juiste moment. Dergelijke tools gebruiken beschikbare Elektronische Gezondheidsdossiers (EHR) om het risico op opname voor patiënten te identificeren voordat ze het ziekenhuis verlaten.

Een onderzoek dat is gepubliceerd in JAMA Network Open, bespreekt hoe onderzoekers predictive analytics hebben gebruikt om het risico op opname voor alle oorzaken voor pediatrische patiënten te identificeren. Het ontworpen model analyseerde ongeveer 29.988 patiënten met 48.019 hospitalisaties om resultaten te krijgen.

Geavanceerde Cyberbeveiliging

De gezondheidszorgsector wordt geconfronteerd met verschillende cybersecurity-uitdagingen, waaronder malware-aanvallen die systemen kunnen beschadigen en de privacy van patiënten in gevaar kunnen brengen, distributed denial-of-service (DDoS)-aanvallen die de zorgverlening kunnen belemmeren en medische datadiefstal voor financieel gewin, wat resulteert in grote datlekken.

Predictive cybersecurity-analyse komt in twee hoofdtypen: kwetsbaarheidsgebaseerde oplossingen die helpen om gaten in gezondheidszorgsystemen te ontdekken en bedreigingsgerichte platforms om potentiële bedreigingen te ontdekken.

Met AI-gebaseerde predictive analytics-oplossingen kan de gezondheidszorgsector hoge-risicoactiviteiten blokkeren, data in real-time monitoren en multi-factor authenticatie (MFA) implementeren om de cybersecurity te verbeteren. Dit kan helpen om datlekken te voorkomen, patiëntinformatie te beschermen en de continuïteit van de zorg te garanderen.

Effectieve Klinische Onderzoeken

Klinische onderzoekers hebben breed predictive analytics omarmd voor het modelleren van klinische onderzoeken. Het kan klinisch onderzoek verbeteren door predictief modelleren om klinische resultaten te voorspellen en betere behandelingsbeslissingen te nemen, waardoor klinische onderzoeken worden versneld en de kosten worden verlaagd. Ook helpt predictive analytics om drug-responsfenotypen te identificeren, de ontwikkeling van ziekten te voorspellen en de werkzaamheid van verschillende behandelingen te evalueren.

Een van de recente use cases was toen Johnson & Johnson machine learning gebruikte om geschikte locaties voor klinische onderzoeken te identificeren en de ontwikkeling van het COVID-vaccin te versnellen door COVID-19-golven te voorspellen, zodat de vaccinonderzoeken eerder konden beginnen.

Voorspelling van Patiëntbetrokkenheid en Gedrag

Predictive analytics stelt gezondheidszorgorganisaties in staat om de behoeften van patiënten beter te begrijpen en hun behandelaanpak te personaliseren. Dit kan helpen om patiëntbetrokkenheid te verbeteren en zorg aan te passen aan de unieke gezondheidsbehoeften en voorkeuren van elke patiënt. Door data te analyseren, kan predictive analytics voorspellen welke patiënten waarschijnlijk afspraken zullen missen en helpen om clinici-planning en resource-toewijzing dienovereenkomstig te plannen.

Bovendien kan het voorspellen welke interventies of gezondheidsberichten het meest effectief zijn voor specifieke patiënten of groepen. Gezondheidszorgorganisaties kunnen patronen en trends identificeren die helpen om te begrijpen wat type zorg of communicatie het meest waarschijnlijk is om bij verschillende patiënten te resoneren.

Gezondheidsmarketing

Predictive analytics kan een cruciale rol spelen in gezondheidsmarketing. Het kan organisaties helpen om potentiële patiënten te verbinden met de juiste arts en instelling. Bovendien kan het gezondheidszorgorganisaties helpen om een dieper inzicht te krijgen in consumentengedrag. Dit gebeurt door de data van patiënten die online naar gezondheidsinformatie zoeken te analyseren.

Deze data kan zoekopdrachten, websitebezoeken en klikken omvatten. Het kan helpen om patronen en signalen te identificeren die aangeven wat patiënten zoeken en welke zorg ze nodig hebben. Als gevolg hiervan kunnen gezondheidszorgorganisaties hun marketingbudget efficiënter gebruiken en de effectiviteit van hun campagnes verbeteren door personalisatie, waardoor een hogere ROI ontstaat.

Menselijke Interventie in Predictive Analytics in de Gezondheidszorg

In een data-gedreven gezondheidszorgomgeving is het essentieel om de menselijke factor in gedachten te houden. Het principe van mensgerichte ontwerp is de basis voor het creëren van gezondheidstechnologie en -programma’s. Zij zijn gemakkelijk te begrijpen en te gebruiken voor patiënten en stellen accurate besluitvorming mogelijk.

Predictive analytics-modellen zijn gebaseerd op historische en real-time data en statistische algoritmen. Dit kan soms resultaten opleveren die mogelijk bevooroordeeld zijn en niet consistent zijn met de werkelijke medische kennis of praktijk. Menselijke gezondheidszorgprofessionals, zoals artsen en verpleegkundigen, zijn essentieel om de voorspellingen van de analytische modellen te valideren. Ook kunnen zij de resultaten interpreteren in de context van de unieke klinische situatie van een patiënt.

Daarom is menselijke interventie kritiek voor predictive analytics in de gezondheidszorg. Medische experts kunnen de voorspellingen van de analytische modellen controleren en valideren en helpen ervoor zorgen dat ze nauwkeurig en klinisch relevant zijn.

Bezoek unite.ai om meer te leren over de laatste trends en technologieën in de gezondheidszorg.