Zastosowania analizy predykcyjnej w ochronie zdrowia

W ciągu ostatnich kilku lat, sektor ochrony zdrowia był bardzo zainteresowany przyjęciem technologii, takich jak rzeczywistość rozszerzoną i analizę predykcyjną, aby rewolucjonizować leczenie i generować coraz cenniejsze informacje dla zaawansowanej opieki nad pacjentami. Zastosowania w ochronie zdrowia okazują się korzystne w różnych przypadkach użycia, takich jak usprawnianie procesów operacyjnych, personalizacja leczenia i śledzenie oraz przewidywanie epidemii chorób.

W 2022 roku, 72% liderów sektora ochrony zdrowia na całym świecie uważało, że analiza predykcyjna będzie miała pozytywny wpływ na wyniki zdrowotne pacjentów w środowiskach klinicznych. ~ Statista

Ten artykuł opisuje korzyści analizy predykcyjnej w ochronie zdrowia i jej zastosowania.

Czym jest analiza predykcyjna w ochronie zdrowia?

Analiza predykcyjna wykorzystuje wiele technik, takich jak górnictwo danych, modelowanie, statystyka i sztuczna inteligencja, aby analizować dane historyczne i bieżące, generując przewidywania dotyczące przyszłych zdarzeń lub działań, które informują o podejmowaniu decyzji. W ochronie zdrowia może umożliwić pracownikom służby zdrowia analizę danych pacjentów i identyfikację optymalnych planów leczenia, które będą dla nich najbardziej skuteczne.

Technologia ta jest już wykorzystywana do dostarczania wartości w wielu środowiskach ochrony zdrowia, takich jak praktyki lekarskie, w celu udoskonalenia badań klinicznych. Ponadto, firmy ubezpieczeniowe wykorzystują ją do efektywnych procesów rozpatrywania roszczeń i redukowania kosztów operacyjnych. Jednym z najważniejszych wkładów w ochronie zdrowia jest personalizacja i dokładność leczenia.

Zastosowania analizy predykcyjnej w ochronie zdrowia

Od redukcji kosztów związanych z nieobecnościami na wizytach do przyspieszania zadań, takich jak procedury wypisu i poprawy cyberbezpieczeństwa, analiza predykcyjna ma wiele zastosowań w ochronie zdrowia. Oto lista zastosowań w ochronie zdrowia.

Przewidywanie readmisji

Analiza predykcyjna może pomóc dostawcom usług zdrowotnych w identyfikacji pacjentów, którzy są wysokiego ryzyka ponownego przyjęcia do szpitala. Pozwala im to na ukierunkowanie dodatkowej opieki i wsparcia na osoby, które jej potrzebują najbardziej, we właściwym czasie. Takie narzędzia wykorzystują dostępne Elektroniczne Rejestracje Zdrowia (EHR), aby dokładnie określić ryzyko readmisji u pacjentów przed wypisem ze szpitala.

Badanie opublikowane w JAMA Network Open omawia, jak badacze wykorzystali analizę predykcyjną do identyfikacji ryzyka readmisji w ciągu 30 dni u pacjentów pediatrycznych. Zaprojektowany model analizował około 29 988 pacjentów z 48 019 hospitalizacjami, aby uzyskać wyniki.

Zaawansowane cyberbezpieczeństwo

Sektor ochrony zdrowia stoi w obliczu wielu wyzwań związanych z cyberbezpieczeństwem, w tym ataków malware, które mogą uszkodzić systemy i naruszyć prywatność pacjentów, ataków typu distributed denial-of-service (DDoS), które utrudniają świadczenie opieki, oraz kradzieży danych medycznych w celu uzyskania korzyści finansowych, co skutkuje dużymi naruszeniami danych.

Analityka cyberbezpieczeństwa predykcyjnego występuje w dwóch głównych typach: rozwiązania oparte na podatności, które pomagają odkryć luki w systemach ochrony zdrowia, oraz platformy ukierunkowane na zagrożenia, które pomagają odkryć potencjalne zagrożenia.

Wykorzystując rozwiązania analityki predykcyjnej oparte na sztucznej inteligencji, sektor ochrony zdrowia może zablokować działania o wysokim ryzyku, monitorować dane w czasie rzeczywistym i wdrożyć uwierzytelnianie wielostopniowe (MFA), aby poprawić cyberbezpieczeństwo. Może to pomóc w zapobieganiu naruszeniom danych, ochronie informacji pacjentów i zapewnieniu ciągłości opieki.

Skuteczne badania kliniczne

Badacze kliniczni szeroko przyjęli analizę predykcyjną do modelowania badań klinicznych. Może to poprawić badania kliniczne za pomocą modelowania predykcyjnego, aby przewidzieć wyniki kliniczne i podejmować lepsze decyzje dotyczące leczenia, co przyspiesza badania kliniczne i redukuje koszty. Ponadto, analiza predykcyjna pomaga identyfikować fenotypy odpowiedzi na leki, przewidywać rozwój chorób i oceniać skuteczność różnych leczeń.

Jeden z niedawnych przypadków użycia było to, gdy Johnson & Johnson wykorzystał uczenie maszynowe, aby zidentyfikować odpowiednie lokalizacje badań i przyspieszyć rozwój szczepionki przeciwko COVID-19, przewidując wzrosty zachorowań na COVID-19, aby badania nad szczepionką mogły rozpocząć się wcześniej.

Przewidywanie zaangażowania i zachowania pacjentów

Analiza predykcyjna umożliwia organizacjom ochrony zdrowia lepsze zrozumienie potrzeb pacjentów i personalizację podejścia do leczenia. Może to pomóc w poprawie zaangażowania pacjentów i dostosowaniu opieki do indywidualnych potrzeb zdrowotnych i preferencji każdego pacjenta. Analizując dane, analiza predykcyjna może przewidzieć, którzy pacjenci są najbardziej prawdopodobni, aby opuścić wizyty, i pomóc administratorom w planowaniu grafików lekarzy i alokowaniu zasobów odpowiednio.

Ponadto, może to przewidzieć, które interwencje lub komunikaty zdrowotne są najbardziej skuteczne dla konkretnych pacjentów lub grup. Organizacje ochrony zdrowia mogą identyfikować wzorce i trendy, które mogą pomóc im zrozumieć, jaki rodzaj opieki lub komunikacji jest najbardziej prawdopodobny, aby rezonować z różnymi pacjentami.

Marketing w ochronie zdrowia

Analiza predykcyjna może odegrać kluczową rolę w marketingu ochrony zdrowia. Może pomóc organizacjom połączyć potencjalnych pacjentów z odpowiednim lekarzem i placówką. Ponadto, może pomóc organizacjom ochrony zdrowia w uzyskaniu głębszego zrozumienia zachowania konsumentów. Jest to osiągane poprzez analizę danych pacjentów szukających informacji o ochronie zdrowia w Internecie.

Dane te mogą obejmować zapytania wyszukiwania, wizyty na stronach internetowych i kliknięcia. Mogą one pomóc w identyfikacji wzorców i sygnałów, które wskazują, czego pacjenci szukają i jakiej opieki potrzebują. W rezultacie, organizacje ochrony zdrowia mogą osiągnąć bardziej efektywne wykorzystanie swojego budżetu marketingowego i poprawić skuteczność swoich kampanii za pomocą personalizacji, co skutkuje wyższym zwrotem z inwestycji.

Interwencja ludzka w analizie predykcyjnej ochrony zdrowia

W środowisku ochrony zdrowia opartym na danych, zachowanie elementu ludzkiego jest niezwykle ważne. Zasada projektowania ukierunkowanego na człowieka jest podstawą tworzenia technologii i programów ochrony zdrowia. Są one łatwe do zrozumienia i użycia dla pacjentów oraz umożliwiają podejmowanie dokładnych decyzji.

Modele analityki predykcyjnej opierają się na danych historycznych i bieżących oraz algorytmach statystycznych. Czasami może to prowadzić do wyników, które mogą być tendencyjne i niezgodne z rzeczywistą wiedzą medyczną lub praktyką. Profesjonaliści ochrony zdrowia, tacy jak lekarze i pielęgniarki, są niezbędni do weryfikacji przewidywań dokonanych przez modele analityczne. Mogą również interpretować wyniki w kontekście unikalnej sytuacji klinicznej pacjenta.

Dlatego interwencja ludzka jest kluczowa dla analityki predykcyjnej ochrony zdrowia. Eksperci medyczni mogą sprawdzić i zweryfikować przewidywania modeli analitycznych i pomóc zapewnić, że są one dokładne i klinicznie istotne.

Odwiedź unite.ai, aby dowiedzieć się więcej o najnowszych trendach i technologiach w sektorze ochrony zdrowia.