Aplicações de Análise Preditiva na Saúde

Nos últimos anos, o setor de saúde tem se empenhado em adotar a tecnologia, como realidade aumentada e análise preditiva, para revolucionar o tratamento e gerar insights cada vez mais valiosos para o atendimento avançado ao paciente. Os aplicativos na área da saúde estão se mostrando benéficos em vários casos de uso, como simplificação de processos operacionais, tratamento personalizado e rastreamento e previsão de surtos de doenças.

Em 2022, 72% dos líderes de saúde pesquisados ​​em todo o mundo acreditavam que a análise preditiva impactaria positivamente os resultados de saúde do paciente em ambientes clínicos. ~ Estadista

Este artigo explora os benefícios da análise preditiva na área da saúde e suas aplicações.

O que é análise preditiva na área da saúde?

A análise preditiva usa várias técnicas, como mineração de dados, modelagem, estatística e IA, para analisar dados históricos e em tempo real para gerar previsões sobre eventos ou ações futuras que informam a tomada de decisões. Na área da saúde, pode permitir que os profissionais de saúde analisem os dados do paciente e identifiquem planos de tratamento ideais que funcionarão melhor para eles.

A tecnologia já está sendo usada para agregar valor em vários ambientes de assistência médica, como consultórios médicos, para aprimorar os ensaios clínicos. Além disso, as seguradoras de saúde o utilizam para processos eficientes de sinistros de saúde e para reduzir custos operacionais. Uma das contribuições mais significativas na área da saúde é o tratamento personalizado e preciso.

Aplicações de Análise Preditiva na Saúde

Desde a redução de custos em não comparecimentos até a aceleração de tarefas como procedimentos de alta e aprimoramento da segurança cibernética, a análise preditiva tem várias aplicações na área da saúde. Aqui está uma lista de aplicações na área da saúde.

Previsão de readmissão

A análise preditiva pode ajudar os profissionais de saúde a identificar pacientes com alto risco de readmissão em um hospital. Isso permite que eles direcionem cuidados e suporte adicionais para os indivíduos que mais precisam no momento certo. Essas ferramentas aproveitam os Registros Eletrônicos de Saúde (EHR) prontamente disponíveis para identificar com precisão o risco de readmissão de pacientes antes da alta hospitalar.

A estudo publicado no JAMA Network Open discute como os pesquisadores usaram análises preditivas para identificar o risco de readmissão em 30 dias por todas as causas para pacientes pediátricos. O modelo projetado analisou aproximadamente 29,988 pacientes com 48,019 internações para obter resultados.

Cibersegurança avançada

O setor de saúde enfrenta vários desafios de segurança cibernética, incluindo ataques de malware que podem danificar sistemas e comprometer a privacidade do paciente, ataques distribuídos de negação de serviço (DDoS) que impedem a prestação de cuidados e roubo de dados médicos para ganho financeiro, resultando em violações de dados em grande escala.

A análise preditiva de segurança cibernética vem em dois tipos principais: soluções baseadas em vulnerabilidade que ajudam a descobrir lacunas nos sistemas de saúde e plataformas com foco em ameaças para descobrir possíveis ameaças.

Usando soluções de análise preditiva baseadas em IA, o setor de saúde pode bloquear atividades de alto risco, monitorar seus dados em tempo real e implementar autenticação multifator (MFA) para aprimorar a segurança cibernética. Isso pode ajudar a evitar violações de dados, proteger as informações do paciente e garantir a continuidade do atendimento.

Ensaios Clínicos Eficazes

Os pesquisadores clínicos adotaram amplamente a análise preditiva para modelar ensaios clínicos. Ele pode melhorar a pesquisa clínica usando modelagem preditiva para prever resultados clínicos e tomar melhores decisões de tratamento, acelerando assim os ensaios clínicos e reduzindo custos. Além disso, a análise preditiva ajuda a identificar fenótipos de resposta a medicamentos, prever o desenvolvimento de doenças e avaliar a eficácia de diferentes tratamentos.

Um de seus casos de uso recentes foi quando A Johnson & Johnson usou o aprendizado de máquina para identificar locais de teste adequados e acelerar o desenvolvimento da vacina COVID, prevendo surtos de COVID-19 para que os testes de vacinas possam começar mais cedo.

Previsão do envolvimento e comportamento do paciente

A análise preditiva permite que as organizações de saúde entendam melhor as necessidades dos pacientes e personalizem sua abordagem de tratamento. Isso pode ajudar a melhorar o envolvimento do paciente e adaptar o atendimento às necessidades e preferências de saúde exclusivas de cada indivíduo. Ao analisar os dados, a análise preditiva pode prever quais pacientes provavelmente faltarão às consultas e ajudar os administradores a planejar os horários dos médicos e alocar os recursos de acordo.

Além disso, pode prever quais intervenções ou mensagens de saúde são mais eficazes para pacientes ou grupos específicos. As organizações de saúde podem identificar padrões e tendências que podem ajudá-las a entender que tipo de atendimento ou comunicação tem maior probabilidade de ressoar com diferentes pacientes.

Marketing de Saúde

A análise preditiva pode desempenhar um papel crucial no marketing de saúde. Ele pode ajudar as organizações a conectar pacientes em potencial com o médico e a instalação certos. Além disso, pode ajudar as organizações de saúde a obter uma compreensão mais profunda do comportamento do consumidor. Isso é feito analisando os dados dos pacientes que procuram informações sobre saúde online.

Esses dados podem incluir consultas de pesquisa, visitas ao site e cliques. Pode ajudar a identificar padrões e sinais que indicam o que os pacientes estão procurando e quais cuidados precisam. Como resultado, as organizações de saúde podem obter um uso mais eficiente de seu orçamento de marketing e melhorar a eficácia de suas campanhas usando personalização, resultando em maior ROI.

Intervenção Humana em Análise Preditiva de Saúde

Em um ambiente de saúde orientado por dados, é essencial manter o elemento humano em mente. O princípio do design centrado no ser humano é a base para a criação de tecnologia e programas de saúde. Eles são fáceis de entender e usar para os pacientes e permitem uma tomada de decisão precisa.

Os modelos de análise preditiva são baseados em dados históricos e em tempo real e algoritmos estatísticos. Às vezes, isso pode produzir resultados que podem ser tendenciosos e não consistentes com o conhecimento ou a prática médica do mundo real. Profissionais de saúde humanos, como médicos e enfermeiros, são essenciais para validar as previsões feitas pelos modelos analíticos. Além disso, eles podem interpretar os resultados no contexto da situação clínica única de um paciente.

Portanto, a intervenção humana é fundamental para a análise preditiva de saúde. Os especialistas médicos podem verificar e validar as previsões dos modelos analíticos e ajudar a garantir que sejam precisos e clinicamente relevantes.

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