Применения прогностической аналитики в здравоохранении

За последние несколько лет отрасль здравоохранения активно принимает технологии, такие как расширенная реальность и прогностическая аналитика, для революционизации лечения и генерации все более ценных знаний для продвинутого ухода за пациентами. Применения в здравоохранении оказываются полезными в различных случаях, таких как оптимизация операционных процессов, персонализированное лечение и отслеживание и прогнозирование вспышек заболеваний.

В 2022 году 72% лидеров здравоохранения во всем мире считали, что прогностическая аналитика положительно повлияет на результаты лечения пациентов в клинических условиях. ~ Statista

Эта статья исследует преимущества прогностической аналитики в здравоохранении и ее применения.

Что такое прогностическая аналитика в здравоохранении?

Прогностическая аналитика использует множество методов, таких как добыча данных, моделирование, статистика и ИИ, для анализа исторических и реальных данных для генерации прогнозов о будущих событиях или действиях, которые информируют процесс принятия решений. В здравоохранении она может позволить медицинским работникам проанализировать данные пациентов и определить оптимальные планы лечения, которые будут работать лучше всего для них.

Эта технология уже используется для доставки ценностей в различных медицинских учреждениях, таких как врачебные практики, для улучшения клинических испытаний. Кроме того, компании медицинского страхования используют ее для эффективных процессов подачи заявок на страхование и снижения операционных затрат. Одним из наиболее значительных вкладов в здравоохранение является персонализированное и точное лечение.

Применения прогностической аналитики в здравоохранении

От снижения затрат на пропущенные приемы до ускорения задач, таких как процедуры выписки, и улучшения кибербезопасности, прогностическая аналитика имеет несколько применений в здравоохранении. Вот список применений в здравоохранении.

Прогнозирование повторной госпитализации

Прогностическая аналитика может помочь медицинским работникам определить пациентов с высоким риском повторной госпитализации. Это позволяет им направить дополнительную помощь и поддержку тем, кто в них нуждается, в нужное время. Такие инструменты используют доступные Электронные медицинские записи (ЭМЗ) для точного определения риска повторной госпитализации для пациентов до выписки из больницы.

Исследование, опубликованное в JAMA Network Open, обсуждает, как исследователи использовали прогностическую аналитiku для определения риска повторной госпитализации для педиатрических пациентов в течение 30 дней. Разработанная модель проанализировала примерно 29 988 пациентов с 48 019 госпитализациями, чтобы получить результаты.

Продвинутая кибербезопасность

Отрасль здравоохранения сталкивается с несколькими кибербезопасными проблемами, включая атаки вредоносного ПО, которые могут повредить системы и скомпрометировать конфиденциальность пациентов, атаки типа “отказ в обслуживании” (DDoS), которые препятствуют оказанию медицинской помощи, и кража медицинских данных для финансовой выгоды, что приводит к массовым утечкам данных.

Прогностическая кибербезопасная аналитика бывает двух основных типов: решения, основанные на уязвимостях, которые помогают обнаружить пробелы в системах здравоохранения, и платформы, ориентированные на угрозы, для обнаружения потенциальных угроз.

Используя решения прогностической аналитики на основе ИИ, сектор здравоохранения может блокировать высокорисковые действия, контролировать свои данные в реальном времени и реализовывать многофакторную аутентификацию (МФА) для улучшения кибербезопасности. Это может помочь предотвратить утечки данных, защитить информацию пациентов и обеспечить непрерывность ухода.

Эффективные клинические испытания

Клинические исследователи широко приняли прогностическую аналитику для моделирования клинических испытаний. Она может улучшить клинические исследования с помощью прогностического моделирования для прогнозирования клинических результатов и принятия лучших решений по лечению, тем самым ускоряя клинические испытания и снижая затраты. Кроме того, прогностическая аналитика помогает выявить фенотипы реакции на лекарства, прогнозировать развитие заболеваний и оценивать эффективность различных методов лечения.

Одним из недавних примеров использования было, когда Johnson & Johnson использовала машинное обучение для определения подходящих мест проведения испытаний и ускорения разработки вакцины против COVID-19, прогнозируя вспышки COVID-19, чтобы испытания вакцины могли начаться раньше.

Прогнозирование вовлеченности пациентов и их поведения

Прогностическая аналитика позволяет медицинским организациям лучше понять потребности пациентов и персонализировать подход к лечению. Это может помочь улучшить вовлеченность пациентов и адаптировать уход к уникальным потребностям и предпочтениям каждого пациента. Анализируя данные, прогностическая аналитика может прогнозировать, какие пациенты, скорее всего, пропустят приемы, и помочь администраторам планировать графики врачей и распределять ресурсы соответственно.

Кроме того, она может прогнозировать, какие вмешательства или сообщения о здравоохранении наиболее эффективны для конкретных пациентов или групп. Медицинские организации могут выявить закономерности и тенденции, которые помогут им понять, какой тип ухода или коммуникации, скорее всего, найдет отклик у различных пациентов.

Маркетинг в здравоохранении

Прогностическая аналитика может сыграть важную роль в маркетинге здравоохранения. Она может помочь организациям связать потенциальных пациентов с правильными врачами и учреждениями. Кроме того, она может помочь медицинским организациям глубже понять поведение потребителей. Это достигается путем анализа данных пациентов, ищущих информацию о здравоохранении в Интернете.

Эти данные могут включать поисковые запросы, посещения сайтов и клики. Они могут помочь выявить закономерности и сигналы, которые указывают на то, что пациенты ищут и какой уход им нужен. В результате медицинские организации могут добиться более эффективного использования своего маркетингового бюджета и повысить эффективность своих кампаний с помощью персонализации, что приводит к более высокой отдаче от инвестиций.

Вмешательство человека в прогностическую аналитику здравоохранения

В среде здравоохранения, основанной на данных, сохранение человеческого фактора имеет важное значение. Принцип человеко-ориентированного дизайна является основой для создания технологий и программ здравоохранения. Они легко понимаемы и используются пациентами и позволяют принимать точные решения.

Модели прогностической аналитики основаны на исторических и реальных данных и статистических алгоритмах. Это иногда может привести к результатам, которые могут быть предвзятыми и не соответствовать реальному медицинскому знанию или практике. Медицинские работники, такие как врачи и медсестры, необходимы для проверки прогнозов, сделанных аналитическими моделями. Кроме того, они могут интерпретировать результаты в контексте уникальной клинической ситуации пациента.

Поэтому вмешательство человека имеет решающее значение для прогностической аналитики здравоохранения. Медицинские эксперты могут проверить и подтвердить прогнозы, сделанные аналитическими моделями, и помочь обеспечить их точность и клиническую актуальность.

Посетите unite.ai, чтобы узнать больше о последних тенденциях и технологиях в секторе здравоохранения.