Anvendelser av prediktiv analyse i helsevesenet

Over de siste årene har helseindustrien vært ivrig etter å omfavne teknologi, som augmentert virkelighet og prediktiv analyse, for å revolusjonere behandling og generere stadig mer verdifulle innsikter for avansert pasientpleie. Anvendelser i helsevesenet viser seg å være nyttige i ulike brukstilfeller, som å strømlinjeforme operasjonelle prosesser, personlig behandling og sporing og forutsi sykdomsutbrudd.

I 2022 trodde 72% av helselederne som ble spurgt verden over at prediktiv analyse ville ha en positiv innvirkning på pasientens helsemessige resultater i kliniske miljøer. ~ Statista

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

Hva er prediktiv analyse i helsevesenet?

Prediktiv analyse bruker flere teknikker, som datautvinning, modellering, statistikk og AI, for å analysere historiske og sanntidsdata for å generere forutsigelser om fremtidige hendelser eller handlinger som informerer beslutningstaking. I helsevesenet kan det enable helsearbeidere å analysere pasientdata og identifisere optimale behandlingsplaner som vil fungere best for dem.

Teknologien brukes allerede til å levere verdi i flere helsemiljøer, som legepraksis, for å forbedre kliniske forsøk. Dessuten bruker helseforsikringsselskaper det for effektive helsekravprosesser og å redusere driftskostnader. En av de viktigste bidragene i helsevesenet er personlig og nøyaktig behandling.

Anvendelser av prediktiv analyse i helsevesenet

Fra å redusere kostnader på ikke-møter til å akselerere oppgaver som utskrivningsprosedyrer og forbedre cybersikkerhet, har prediktiv analyse flere anvendelser i helsevesenet. Her er en liste over anvendelser i helsevesenet.

Forutsielse av gjeninnleggelse

Prediktiv analyse kan hjelpe helseleverandører med å identifisere pasienter med høy risiko for å bli gjeninnlagt på sykehus. Dette tillater dem å rette ekstra omsorg og støtte til de enkelte som trenger det mest på rett tid. Slike verktøy utnytter lett tilgjengelige elektroniske helsejournaler (EHR) for å nøyaktig identifisere gjeninnleggingsrisiko for pasienter før sykehusutskrivning.

En studie publisert i JAMA Network Open diskuterer hvordan forskere brukte prediktiv analyse for å identifisere all-årsak 30-dagers gjeninnleggingsrisiko for pediatriske pasienter. Den designete modellen analyserte omtrent 29 988 pasienter med 48 019 sykehusinnleggelser for å få resultater.

Avansert cybersikkerhet

Helseindustrien møter flere cybersikkerhetsutfordringer, inkludert malwareangrep som kan skade systemer og kompromittere pasientpersonvern, distribuert nekt-av-tjeneste (DDoS)-angrep som hindrer leveringen av omsorg, og medisinsk datastjeling for finansiell gevinst, resulterende i storskala datalekkasjer.

Prediktiv cybersikkerhetsanalyse kommer i to hovedtyper: sårbarhetsbaserte løsninger som hjelper med å oppdage hull i helse-systemer og trussel-fokuserte plattformer for å oppdage potensielle trusler.

Ved å bruke AI-baserte prediktive analyse-løsninger kan helsesektoren blokkere høyrisikoaktivitet, overvåke deres data i sanntid og implementere multifaktorautentisering (MFA) for å forbedre cybersikkerheten. Dette kan hjelpe til å forhindre datalekkasjer, beskytte pasientinformasjon og sikre kontinuiteten av omsorg.

Effektive kliniske forsøk

Kliniske forskere har bredt adoptert prediktiv analyse for å modellere kliniske forsøk. Det kan forbedre klinisk forskning ved å bruke prediktiv modellering til å forutsi kliniske resultater og ta bedre behandlingsbeslutninger, og dermed akselerere kliniske forsøk og redusere kostnader. Dessuten hjelper prediktiv analyse med å identifisere legemiddelresponsfenotyper, forutsi utviklingen av sykdommer og evaluere effikasiteten av ulike behandlinger.

En av de nyeste brukstilfellene var da Johnson & Johnson brukte maskinlæring for å identifisere egnet prøveområde og akselerere utviklingen av COVID-vaksine ved å forutsi COVID-19-utbrudd så at vaksineforsøkene kunne starte tidligere.

Forutsielse av pasientengasjement og atferd

Prediktiv analyse muliggjør at helseorganisasjoner forstår pasientenes behov bedre og tilpasse behandlings tilnærmingen. Dette kan hjelpe til å forbedre pasientengasjement og tilpasse omsorg til hver enkelts unike helsebehov og preferanser. Ved å analysere data kan prediktiv analyse forutsi hvilke pasienter som sannsynligvis vil møte opp til møter og hjelpe administratorer med å planlegge legeplaner og allokereressurser deretter.

Dessuten kan det forutsi hvilke intervensjoner eller helsemeldinger som er mest effektive for spesifikke pasienter eller grupper. Helseorganisasjoner kan identifisere mønster og trender som kan hjelpe dem til å forstå hva type omsorg eller kommunikasjon som er mest sannsynlig å resonere med ulike pasienter.

Helsemarkedsføring

Prediktiv analyse kan spille en kritisk rolle i helsemarkedsføring. Det kan hjelpe organisasjoner med å koble potensielle pasienter med riktig lege og fasilitet. Dessuten kan det hjelpe helseorganisasjoner med å få en dypere forståelse av forbrukeratferd. Dette gjøres ved å analysere data fra pasienter som søker etter helseinformasjon på nettet.

Denne dataen kan inkludere søkeforespørsler, nettsidebesøk og klikk. Det kan hjelpe med å identifisere mønster og signaler som indikerer hva pasienter søker etter og hva type omsorg de trenger. Som resultat kan helseorganisasjoner oppnå en mer effektiv bruk av deres markedsføringsbudsjett og forbedre effekten av deres kampanjer ved å bruke personalisering, resulterende i høyere ROI.

Menneskelig intervensjon i helse prediktiv analyse

I et data-drevet helsemiljø er det viktig å holde det menneskelige elementet i mente. Prinsippet om menneske-sentrert design er grunnlaget for å skape helse-teknologi og programmer. De er enkle å forstå og bruke for pasienter og muliggjør nøyaktig beslutningstaking.

Prediktive analysemodeller er basert på historiske og sanntidsdata og statistiske algoritmer. Dette kan noen ganger produsere resultater som kan være forvrengt og ikke konsistent med virkelige medisinske kunnskaper eller praksis. Menneskelige helsefagfolk, som leger og sykepleiere, er essensielle for å valideres forutsigelser gjort av analytiske modeller. Dessuten kan de tolke resultater i konteksten av en pasients unike kliniske situasjon.

Derfor er menneskelig intervensjon kritisk for helse prediktiv analyse. Medisinske eksperter kan kontrollere og valideres analytiske modellers forutsigelser og hjelpe med å sikre at de er nøyaktige og klinisk relevante.

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