Anvendelser av prediktiv analyse i helsevesenet

I løpet av de siste årene har helsesektoren vært opptatt av å omfavne teknologi, som f.eks augmented reality og prediktiv analyse, for å revolusjonere behandlingen og generere stadig mer verdifull innsikt for avansert pasientbehandling. Applikasjoner i helsevesenet viser seg å være fordelaktige i ulike brukstilfeller, for eksempel effektivisering av operasjonelle prosesser, personlig tilpasset behandling og sporing og forutsigelse av sykdomsutbrudd.

I 2022 mente 72 % av de undersøkte helselederne over hele verden at prediktiv analyse ville ha en positiv innvirkning på pasienthelseresultater i kliniske omgivelser. ~ Statista

Denne artikkelen utforsker fordelene med prediktiv analyse i helsevesenet og dens applikasjoner.

Hva er prediktiv analyse i helsevesenet?

Prediktiv analyse bruker flere teknikker, som f.eks data mining, modellering, statistikk og AI, for å analysere historiske data og sanntidsdata for å generere spådommer om fremtidige hendelser eller handlinger som informerer beslutningstaking. I helsevesenet kan det gjøre det mulig for helsepersonell å analysere pasientdata og identifisere optimale behandlingsplaner som vil fungere best for dem.

Teknologien brukes allerede til å levere verdi i flere helsevesen, for eksempel legepraksis, for å forbedre kliniske studier. Også helseforsikringsselskaper bruker det til effektive helsekravsprosesser og for å redusere driftskostnadene. Et av de viktigste bidragene i helsevesenet er personlig og nøyaktig behandling.

Anvendelser av prediktiv analyse i helsevesenet

Fra å redusere kostnader ved manglende oppmøte til å fremskynde oppgaver som utskrivningsprosedyrer og forbedre cybersikkerhet, har prediktiv analyse flere bruksområder i helsevesenet. Her er en liste over bruksområder i helsevesenet.

Prediksjon om gjenopptakelse

Prediktiv analyse kan hjelpe helsepersonell med å identifisere pasienter med høy risiko for å bli reinnlagt på sykehus. Dette lar dem målrette ekstra omsorg og støtte til de individene som trenger det mest til rett tid. Slike verktøy utnytter lett tilgjengelige elektroniske helsejournaler (EHR) for nøyaktig å identifisere reinnleggelsesrisiko for pasienter før utskrivning fra sykehus.

A studere publisert i JAMA Network Open diskuterer hvordan forskere brukte prediktiv analyse for å identifisere alle årsaker 30-dagers reinnleggelsesrisiko for pediatriske pasienter. Den utformede modellen analyserte omtrent 29,988 48,019 pasienter med XNUMX XNUMX sykehusinnleggelser for å få resultater.

Avansert cybersikkerhet

Helsesektoren står overfor flere cybersikkerhetsutfordringer, inkludert malware-angrep som kan skade systemer og kompromittere pasientens personvern, distribuert denial-of-service (DDoS)-angrep som hindrer levering av omsorg, og medisinsk datatyveri for økonomisk vinning, noe som resulterer i store datainnbrudd.

Prediktiv cybersikkerhetsanalyse kommer i to hovedtyper: sårbarhetsbaserte løsninger som hjelper til med å oppdage hull i helsevesenet og trusselfokuserte plattformer for å oppdage potensielle trusler.

Ved å bruke AI-baserte prediktive analyseløsninger kan helsesektoren blokkere høyrisikoaktivitet, overvåke dataene deres i sanntid og implementere multifaktorautentisering (MFA) for å forbedre cybersikkerheten. Dette kan bidra til å forhindre datainnbrudd, beskytte pasientinformasjon og sikre kontinuiteten i behandlingen.

Effektive kliniske forsøk

Kliniske forskere har bredt tatt i bruk prediktiv analyse for modellering av kliniske studier. Det kan forbedre klinisk forskning ved å bruke prediktiv modellering for å forutsi kliniske utfall og ta bedre behandlingsbeslutninger, og dermed fremskynde kliniske studier og redusere kostnadene. Prediktiv analyse hjelper også med å identifisere fenotyper av medikamentrespons, forutsi utviklingen av sykdommer og evaluere effekten av forskjellige behandlinger.

En av de siste brukstilfellene var når Johnson & Johnson brukte maskinlæring å identifisere egnede prøvesteder og akselerere utviklingen av COVID-vaksine ved å forutsi COVID-19-stigninger slik at vaksineforsøkene kan starte tidligere.

Forutsi pasientens engasjement og atferd

Prediktiv analyse gjør det mulig for helseorganisasjoner å forstå pasientenes behov bedre og tilpasse deres behandlingstilnærming. Dette kan bidra til å forbedre pasientengasjementet og skreddersy omsorgen til hver enkelts unike helsebehov og preferanser. Ved å analysere data kan prediktiv analyse forutsi hvilke pasienter som sannsynligvis vil gå glipp av avtaler, og hjelpe administratorer med å planlegge klinikere og allokere ressurser deretter.

Videre kan den forutsi hvilke intervensjoner eller helsemeldinger som er mest effektive for spesifikke pasienter eller grupper. Helseorganisasjoner kan identifisere mønstre og trender som kan hjelpe dem til å forstå hvilken type omsorg eller kommunikasjon som mest sannsynlig vil ha resonans hos ulike pasienter.

Helsemarkedsføring

Prediktiv analyse kan spille en avgjørende rolle i markedsføring av helsetjenester. Det kan hjelpe organisasjoner å koble potensielle pasienter med riktig lege og anlegg. Dessuten kan det hjelpe helseorganisasjoner med å få en dypere forståelse av forbrukeratferd. Dette gjøres ved å analysere dataene til pasienter som leter etter helseinformasjon på nettet.

Disse dataene kan inkludere søk, nettstedbesøk og klikk. Det kan bidra til å identifisere mønstre og signaler som indikerer hva pasienter ser etter og hvilken omsorg de trenger. Som et resultat kan helseorganisasjoner oppnå mer effektiv bruk av markedsføringsbudsjettet og forbedre effektiviteten til kampanjene ved hjelp av personalisering, resulterer i høyere ROI.

Human Intervention in Healthcare Predictive Analytics

I et datadrevet helsemiljø er det viktig å ha det menneskelige elementet i tankene. Prinsippet om menneskesentrert design er grunnlaget for å lage helseteknologi og -programmer. De er enkle å forstå og bruke for pasienter og muliggjør nøyaktige beslutninger.

Prediktive analysemodeller er basert på historiske data og sanntidsdata og statistiske algoritmer. Dette kan noen ganger gi resultater som kan være partiske og ikke i samsvar med medisinsk kunnskap eller praksis i den virkelige verden. Menneskelig helsepersonell, som leger og sykepleiere, er avgjørende for å validere spådommene fra de analytiske modellene. De kan også tolke resultatene i sammenheng med en pasients unike kliniske situasjon.

Derfor er menneskelig intervensjon avgjørende for prediktiv analyse i helsevesenet. Medisinske eksperter kan krysssjekke og validere analytiske modellers spådommer og bidra til å sikre at de er nøyaktige og klinisk relevante.

Besøk unite.ai for å lære mer om de siste trendene og teknologiene i helsesektoren.