Aplicações de Análise Preditiva em Saúde

Nos últimos anos, a indústria de saúde tem sido ávida para adotar tecnologias, como realidade aumentada e análise preditiva, para revolucionar o tratamento e gerar insights cada vez mais valiosos para o cuidado avançado dos pacientes. As aplicações em saúde estão se provando benéficas em vários casos de uso, como a otimização de processos operacionais, tratamento personalizado e acompanhamento e previsão de surtos de doenças.

Em 2022, 72% dos líderes de saúde entrevistados em todo o mundo acreditavam que a análise preditiva teria um impacto positivo nos resultados de saúde dos pacientes em ambientes clínicos. ~ Statista

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

O que é Análise Preditiva em Saúde?

A análise preditiva utiliza várias técnicas, como mineração de dados, modelagem, estatística e inteligência artificial, para analisar dados históricos e em tempo real para gerar previsões sobre eventos ou ações futuras que informam a tomada de decisões. Em saúde, pode permitir que os profissionais de saúde analisem os dados dos pacientes e identifiquem planos de tratamento ótimos que funcionarão melhor para eles.

A tecnologia já está sendo utilizada para entregar valor em vários ambientes de saúde, como práticas médicas, para melhorar os ensaios clínicos. Além disso, as companhias de seguros de saúde a utilizam para processos de reembolso de saúde eficientes e reduzir custos operacionais. Uma das contribuições mais significativas em saúde é o tratamento personalizado e preciso.

Aplicações de Análise Preditiva em Saúde

Desde a redução de custos com faltas de consultas até a aceleração de tarefas como procedimentos de alta e melhoria da segurança cibernética, a análise preditiva tem várias aplicações em saúde. Aqui está uma lista de aplicações em saúde.

Previsão de Reinternação

A análise preditiva pode ajudar os provedores de saúde a identificar pacientes com alto risco de serem reinternados no hospital. Isso permite que eles forneçam cuidados e suporte adicionais aos indivíduos que mais precisam, no momento certo. Tais ferramentas utilizam Registros Eletrônicos de Saúde (RES) disponíveis para identificar com precisão o risco de reinternação para pacientes antes da alta do hospital.

Um estudo publicado na JAMA Network Open discute como os pesquisadores utilizaram análise preditiva para identificar o risco de reinternação em 30 dias para pacientes pediátricos. O modelo projetado analisou aproximadamente 29.988 pacientes com 48.019 hospitalizações para obter resultados.

Segurança Cibernética Avançada

A indústria de saúde enfrenta vários desafios de segurança cibernética, incluindo ataques de malware que podem danificar sistemas e comprometer a privacidade dos pacientes, ataques de negação de serviço distribuída (DDoS) que impedem a entrega de cuidados e roubo de dados médicos para ganho financeiro, resultando em grandes violações de dados.

A análise de segurança cibernética preditiva vem em dois principais tipos: soluções baseadas em vulnerabilidades que ajudam a descobrir lacunas nos sistemas de saúde e plataformas focadas em ameaças para descobrir ameaças potenciais.

Utilizando soluções de análise preditiva baseadas em inteligência artificial, o setor de saúde pode bloquear atividades de alto risco, monitorar seus dados em tempo real e implementar autenticação multifator (MFA) para melhorar a segurança cibernética. Isso pode ajudar a prevenir violações de dados, proteger as informações dos pacientes e garantir a continuidade dos cuidados.

Ensaios Clínicos Eficazes

Os pesquisadores clínicos adotaram amplamente a análise preditiva para modelar ensaios clínicos. Pode melhorar a pesquisa clínica utilizando modelagem preditiva para prever resultados clínicos e tomar decisões de tratamento mais informadas, 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 Johnson & Johnson utilizou aprendizado de máquina para identificar locais de ensaios adequados e acelerar o desenvolvimento da vacina contra a COVID-19, prevendo surtos de COVID-19 para que os ensaios da vacina pudessem começar mais cedo.

Previsão do Engajamento 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 engajamento do paciente e adaptar o cuidado às necessidades e preferências de saúde únicas de cada indivíduo. Analisando os dados, a análise preditiva pode prever quais pacientes provavelmente faltarão a consultas e ajudar os administradores a planejar os horários dos clínicos e alocar 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 ajudem a entender que tipo de cuidado ou comunicação é mais provável de ressoar com diferentes pacientes.

Marketing de Saúde

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

Esses dados podem incluir consultas de pesquisa, visitas ao site e cliques. Pode ajudar a identificar padrões e sinais que indiquem o que os pacientes estão procurando e que cuidado eles precisam. Como resultado, as organizações de saúde podem alcançar um uso mais eficiente de seu orçamento de marketing e melhorar a eficácia de suas campanhas utilizando personalização, resultando em um ROI mais alto.

Intervenção Humana na Análise Preditiva de Saúde

Em um ambiente de saúde orientado por dados, manter o elemento humano em mente é essencial. 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 a tomada de decisões precisas.

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

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

Visite unite.ai para saber mais sobre as últimas tendências e tecnologias no setor de saúde.