Anvendelser av prediktiv analyse i helsevesenet

De siste årene har helseindustrien vært ivrig etter å omfavne teknologi, som forbedret 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 bruksscenarier, som å strømlinjeforme operasjonelle prosesser, personlig behandling og sporing og forutsielse av sykdomsutbrudd.

I 2022 trodde 72% av helselederne som ble spurt verden over at prediktiv analyse ville ha en positiv innvirkning på pasientens helseresultater i kliniske settinger. ~ 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 muliggjøre at helsearbeidere analyserer pasientdata og identifiserer 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 mest betydelige bidragene i helsevesenet er personlig og nøyaktig behandling.

Anvendelser av prediktiv analyse i helsevesenet

Fra å redusere kostnader på ikke-møttede avtaler til å påskynde oppgaver som utskrivningsprosedyrer og forbedre datasikkerheten, 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 forskerne brukte prediktiv analyse for å identifisere all-årsak 30-dagers gjeninnleggingsrisiko for pediatriske pasienter. Den designede modellen analyserte omtrent 29 988 pasienter med 48 019 innleggelser for å få resultater.

Avansert datasikkerhet

Helseindustrien møter flere datasikkerhetsutfordringer, inkludert malwareangrep som kan skade systemer og kompromittere pasientpersonvern, distribuert nevntjenestenekkelangrep som hindrer leveringen av omsorg, og medisinsk datastjeling for finansiell gevinst, som resulterer i storskala datalekkasjer.

Prediktiv datasikkerhetsanalyse kommer i to hovedtyper: sårbarhetsbaserte løsninger som hjelper med å oppdage hull i helsesystemer og trusselorienterte plattformer for å oppdage potensielle trusler.

Ved å bruke AI-basert prediktiv analyse, kan helsesektoren blokkere høyrisikoaktivitet, overvåke deres data i sanntid og implementere flerfaktorautentisering (MFA) for å forbedre datasikkerheten. Dette kan hjelpe til å forhindre datalekkasjer, beskytte pasientinformasjon og sikre kontinuitet i omsorgen.

Effektive kliniske forsøk

Kliniske forskere har bredt tatt i bruk prediktiv analyse for å modellere kliniske forsøk. Det kan forbedre klinisk forskning ved å bruke prediktiv modellering for å forutsi kliniske resultater og ta bedre behandlingsbeslutninger, og dermed påskynde 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 bruksområdene var da Johnson & Johnson brukte maskinlæring for å identifisere egnet prøveområde og påskynde utviklingen av COVID-vaksine ved å forutsi COVID-19-utbrudd, så vaksineprøvene kunne starte tidligere.

Forutsielse av pasientengasjement og atferd

Prediktiv analyse muliggjør at helseorganisasjoner bedre forstår pasientenes behov og tilpasser behandlings tilgangen. Dette kan hjelpe til å forbedre pasientengasjement og tilpasse omsorgen til hver enkelt pasients unike helsebehov og preferanser. Ved å analysere data kan prediktiv analyse forutsi hvilke pasienter som sannsynligvis vil savne avtaler og hjelpe administratorer med å planlegge legens timeplaner og allokere ressurser deretter.

Dessuten kan det forutsi hvilke intervensjoner eller helsemeldinger som er mest effektive for bestemte pasienter eller grupper. Helseorganisasjoner kan identifisere mønster og trender som kan hjelpe dem med å forstå hva slags omsorg eller kommunikasjon som sannsynligvis vil resonnere med ulike pasienter.

Helsemarkedsføring

Prediktiv analyse kan spille en avgjørende rolle i helsemarkedsføring. Det kan hjelpe organisasjoner med å knytte potensielle pasienter til 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. Den kan hjelpe med å identifisere mønster og signaler som indikerer hva pasienter søker etter og hvilken omsorg de trenger. Som resultat kan helseorganisasjoner oppnå en mer effektiv bruk av markedsføringsbudsjettet og forbedre effekten av deres kampanjer ved å bruke tilpasning, med høyere avkastning.

Menneskelig intervensjon i prediktiv analyse i helsevesenet

I et data-drevet helsemiljø er det essensielt å holde det menneskelige elementet i mente. Prinsippet om menneskesentrert 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 i samsvar med virkelige medisinske kunnskaper eller praksis. Menneskelige helsefaglige, som leger og sykepleiere, er essensielle for å verifisere forutsigelsene som er gjort av de analytiske modellene. Dessuten kan de tolke resultater i sammenheng med en pasients unike kliniske situasjon.

Derfor er menneskelig intervensjon kritisk for prediktiv analyse i helsevesenet. Medisinske eksperter kan kontrollere og verifisere 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.