Применение прогнозной аналитики в здравоохранении

За последние несколько лет индустрия здравоохранения стремилась освоить такие технологии, как дополненной реальности и прогнозная аналитика, чтобы произвести революцию в лечении и генерировать все более ценную информацию для передового ухода за пациентами. Приложения в здравоохранении оказываются полезными в различных случаях использования, таких как оптимизация операционных процессов, персонализированное лечение, а также отслеживание и прогнозирование вспышек заболеваний.

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

В этой статье рассматриваются преимущества прогнозной аналитики в здравоохранении и ее приложений.

Что такое прогнозная аналитика в здравоохранении?

Прогнозная аналитика использует несколько методов, таких как добыча данных, моделирование, статистика и искусственный интеллект для анализа исторических данных и данных в реальном времени для создания прогнозов о будущих событиях или действиях, которые влияют на принятие решений. В здравоохранении это может позволить медицинским работникам анализировать данные пациентов и определять оптимальные планы лечения, которые лучше всего подходят для них.

Эта технология уже используется в различных учреждениях здравоохранения, например, во врачебной практике, для улучшения клинических испытаний. Кроме того, страховые компании здравоохранения используют его для эффективных процессов подачи заявлений о медицинском обслуживании и для снижения операционных расходов. Персонализированное и точное лечение является одним из наиболее значительных вкладов в здравоохранение.

Применение прогнозной аналитики в здравоохранении

От снижения затрат на неявку на прием до ускорения таких задач, как процедуры выписки и повышения кибербезопасности, прогнозная аналитика имеет несколько применений в здравоохранении. Вот список приложений в здравоохранении.

Прогноз реадмиссии

Прогнозная аналитика может помочь поставщикам медицинских услуг в выявлении пациентов с высоким риском повторной госпитализации. Это позволяет им направлять дополнительный уход и поддержку тем, кто больше всего в ней нуждается в нужное время. Такие инструменты используют легкодоступные электронные медицинские карты (EHR) для точного определения риска повторной госпитализации пациентов перед выпиской из больницы.

A Исследование опубликованный в JAMA Network Open, обсуждает, как исследователи использовали прогностическую аналитику для определения 30-дневного риска реадмиссии по всем причинам для педиатрических пациентов. Разработанная модель проанализировала примерно 29,988 48,019 пациентов с XNUMX XNUMX госпитализациями, чтобы получить результаты.

Расширенная кибербезопасность

Отрасль здравоохранения сталкивается с рядом проблем кибербезопасности, включая атаки вредоносных программ, которые могут повредить системы и поставить под угрозу конфиденциальность пациентов, распределенные атаки типа «отказ в обслуживании» (DDoS), которые препятствуют оказанию медицинской помощи, и кражу медицинских данных с целью получения финансовой выгоды, что приводит к масштабные утечки данных.

Прогнозная аналитика кибербезопасности бывает двух основных типов: решения на основе уязвимостей, которые помогают обнаруживать бреши в системах здравоохранения, и платформы, ориентированные на угрозы, для обнаружения потенциальных угроз.

Используя решения для прогнозной аналитики на основе ИИ, сектор здравоохранения может блокировать действия с высоким уровнем риска, отслеживать свои данные в режиме реального времени и внедрять многофакторную аутентификацию (MFA) для повышения кибербезопасности. Это может помочь предотвратить утечку данных, защитить информацию о пациентах и ​​обеспечить непрерывность лечения.

Эффективные клинические испытания

Клинические исследователи широко применяют прогностическую аналитику для моделирования клинических испытаний. Это может улучшить клинические исследования с использованием прогностического моделирования для прогнозирования клинических результатов и принятия более эффективных решений о лечении, тем самым ускоряя клинические испытания и снижая затраты. Кроме того, прогностическая аналитика помогает определить фенотипы реакции на лекарства, предсказать развитие заболеваний и оценить эффективность различных методов лечения.

Один из его недавних случаев использования был, когда Johnson & Johnson использовала машинное обучение определить подходящие места для испытаний и ускорить разработку вакцины против COVID, прогнозируя всплески COVID-19, чтобы испытания вакцины могли начаться раньше.

Прогнозирование вовлеченности и поведения пациента

Прогнозная аналитика позволяет организациям здравоохранения лучше понимать потребности пациентов и персонализировать свой подход к лечению. Это может помочь улучшить взаимодействие с пациентами и адаптировать уход к уникальным медицинским потребностям и предпочтениям каждого человека. Анализируя данные, предиктивная аналитика может предсказать, какие пациенты могут пропустить встречи, и помочь администраторам планировать график работы врачей и соответствующим образом распределять ресурсы.

Кроме того, он может предсказать, какие вмешательства или медицинские сообщения наиболее эффективны для конкретных пациентов или групп. Медицинские организации могут определить модели и тенденции, которые помогут им понять, какой тип ухода или общения, скорее всего, найдет отклик у разных пациентов.

Маркетинг в сфере здравоохранения

Предиктивная аналитика может сыграть решающую роль в маркетинге в сфере здравоохранения. Это может помочь организациям связать потенциальных пациентов с нужным врачом и учреждением. Более того, он может помочь организациям здравоохранения глубже понять поведение потребителей. Это делается путем анализа данных пациентов, которые ищут медицинскую информацию в Интернете.

Эти данные могут включать поисковые запросы, посещения веб-сайтов и клики. Это может помочь определить закономерности и сигналы, указывающие на то, что пациенты ищут и в какой помощи они нуждаются. В результате организации здравоохранения могут добиться более эффективного использования своего маркетингового бюджета и повысить эффективность своих кампаний с помощью персонализации. что приводит к более высокой рентабельности инвестиций.

Вмешательство человека в прогнозную аналитику в здравоохранении

В среде здравоохранения, управляемой данными, важно помнить о человеческом факторе. Принцип ориентированного на человека дизайна лежит в основе создания медицинских технологий и программ. Они просты для понимания и использования пациентами и позволяют принимать точные решения.

Модели прогнозной аналитики основаны на исторических данных и данных в реальном времени, а также на статистических алгоритмах. Иногда это может давать результаты, которые могут быть предвзятыми и не соответствовать реальным медицинским знаниям или практике. Специалисты в области здравоохранения, 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 прогнозной аналитики в здравоохранении. Медицинские эксперты могут перепроверять и подтверждать прогнозы аналитических моделей и обеспечивать их точность и клиническую значимость.

Войти объединить.ай узнать больше о последних тенденциях и технологиях в сфере здравоохранения.