Tillämpningar av prediktiv analys i hälso- och sjukvården

Under de senaste åren har hälso- och sjukvårdsindustrin varit angelägen om att anta teknologi, såsom förstärkt verklighet och prediktiv analys, för att revolutionera behandling och generera alltmer värdefulla insikter för avancerad patientvård. Tillämpningar inom hälso- och sjukvården visar sig vara fördelaktiga i olika användningsfall, såsom att effektivisera operativa processer, personlig behandling och spåra och förutsäga sjukdomsutbrott.

År 2022 trodde 72% av de tillfrågade hälsoledarna runt om i världen att prediktiv analys skulle ha en positiv inverkan på patienternas hälsoutfall i kliniska miljöer. ~ Statista

Denna artikel utforskar fördelarna med prediktiv analys i hälso- och sjukvården och dess tillämpningar.

Vad är prediktiv analys i hälso- och sjukvården?

Prediktiv analys använder flera tekniker, såsom datautvinning, modellering, statistik och AI, för att analysera historiska och realtidsdata för att generera förutsägelser om framtida händelser eller åtgärder som informerar beslutsfattandet. Inom hälso- och sjukvården kan det möjliggöra för hälsoarbetare att analysera patientdata och identifiera optimala behandlingsplaner som fungerar bäst för dem.

Teknologin används redan för att leverera värde i flera hälso- och sjukvårdsinställningar, såsom läkarpraktiker, för att förbättra kliniska prövningar. Dessutom använder hälsoförsäkringsbolag det för effektiva hälsoprocesser och för att minska driftskostnader. En av de mest betydande bidragen inom hälso- och sjukvården är personlig och exakt behandling.

Tillämpningar av prediktiv analys i hälso- och sjukvården

Från att minska kostnader för uteblivna möten till att påskynda uppgifter som utskrivningsförfaranden och förbättra cybersäkerheten, har prediktiv analys flera tillämpningar inom hälso- och sjukvården. Här är en lista över tillämpningar inom hälso- och sjukvården.

Förutsägelse av återinläggning

Prediktiv analys kan hjälpa hälso- och sjukvårdsleverantörer att identifiera patienter med hög risk för att återinskrivas på sjukhus. Detta möjliggör för dem att rikta ytterligare vård och stöd till de personer som behöver det mest vid rätt tidpunkt. Sådana verktyg utnyttjar lätt tillgängliga elektroniska hälsoregister (EHR) för att exakt identifiera återinläggningsrisk för patienter före utskrivning från sjukhuset.

En studie publicerad i JAMA Network Open diskuterar hur forskare använde prediktiv analys för att identifiera alla orsaker till 30-dagars återinläggning för pediatriska patienter. Den utformade modellen analyserade ungefär 29 988 patienter med 48 019 sjukhusinläggningar för att få resultat.

Avancerad cybersäkerhet

Hälso- och sjukvårdsindustrin står inför flera cybersäkerhetsutmaningar, inklusive malwareattacker som kan skada system och kompromettera patientsekretess, distribuerade denial-of-service-attacker (DDoS) som hindrar vårdleverans och medicinska datastölder för ekonomisk vinning, vilket resulterar i storskaliga dataintrång.

Prediktiv cybersäkerhetsanalys finns i två huvudtyper: sårbarhetsbaserade lösningar som hjälper till att upptäcka luckor i hälso- och sjukvårdssystem och hotfokuserade plattformar för att upptäcka potentiella hot.

Med hjälp av AI-baserade prediktiva analyslösningar kan hälso- och sjukvårdssektorn blockera högriskaktivitet, övervaka sin data i realtid och implementera multifaktorautentisering (MFA) för att förbättra cybersäkerheten. Detta kan hjälpa till att förhindra dataintrång, skydda patientinformation och säkerställa kontinuitet i vården.

Effektiva kliniska prövningar

Kliniska forskare har i stor utsträckning antagit prediktiv analys för att modellera kliniska prövningar. Det kan förbättra klinisk forskning med hjälp av prediktiv modellering för att förutsäga kliniska resultat och fatta bättre behandlingsbeslut, vilket påskyndar kliniska prövningar och minskar kostnader. Dessutom hjälper prediktiv analys till att identifiera läkemedelsresponsfenotyper, förutsäga utvecklingen av sjukdomar och utvärdera effektiviteten av olika behandlingar.

En av de senaste användningsfallen var när Johnson & Johnson använde maskinlärning för att identifiera lämpliga prövningsplatser och påskynda utvecklingen av COVID-vaccin genom att förutsäga COVID-19-toppar så att vaccinprövningarna kunde starta tidigare.

Förutsägelse av patientengagemang och beteende

Prediktiv analys möjliggör för hälso- och sjukvårdsorganisationer att bättre förstå patienternas behov och anpassa sin behandlingsapproach. Detta kan hjälpa till att förbättra patientengagemanget och anpassa vården till varje persons unika hälso- och sjukvårdsbehov och preferenser. Genom att analysera data kan prediktiv analys förutsäga vilka patienter som sannolikt kommer att missa möten och hjälpa administratörer att planera läkarescheman och allokera resurser enligt behov.

Dessutom kan det förutsäga vilka interventioner eller hälso- och sjukvårdsmeddelanden som är mest effektiva för specifika patienter eller grupper. Hälso- och sjukvårdsorganisationer kan identifiera mönster och trender som kan hjälpa dem att förstå vilken typ av vård eller kommunikation som sannolikt kommer att fungera bäst för olika patienter.

Hälso- och sjukvårdsmarknadsföring

Prediktiv analys kan spela en avgörande roll i hälso- och sjukvårdsmarknadsföring. Det kan hjälpa organisationer att koppla potentiella patienter till rätt läkare och anläggning. Dessutom kan det hjälpa hälso- och sjukvårdsorganisationer att få en djupare förståelse för konsumentbeteende. Detta görs genom att analysera data från patienter som söker efter hälsoinformation online.

Denna data kan inkludera sökfrågor, webbplatsbesök och klick. Det kan hjälpa till att identifiera mönster och signaler som indikerar vad patienter letar efter och vilken vård de behöver. Som ett resultat kan hälso- och sjukvårdsorganisationer uppnå en mer effektiv användning av sin marknadsföringsbudget och förbättra effektiviteten i sina kampanjer med hjälp av personlig anpassning, vilket resulterar i högre avkastning.

Mänsklig ingripande i prediktiv analys i hälso- och sjukvården

I en datadriven hälso- och sjukvårdsmiljö är det viktigt att hålla det mänskliga elementet i åtanke. Principen om människocentrerad design är grunden för att skapa hälso- och sjukvårdsteknologi och program. De är lätta att förstå och använda för patienter och möjliggör exakt beslutsfattande.

Prediktiva analysmodeller baseras på historiska och realtidsdata och statistiska algoritmer. Detta kan ibland producera resultat som kan vara fördomsfulla och inte förenliga med verkliga medicinska kunskaper eller praxis. Mänskliga hälso- och sjukvårdsyrkesverksamma, såsom läkare och sjuksköterskor, är avgörande för att validera förutsägelserna som görs av de analytiska modellerna. Dessutom kan de tolka resultaten i sammanhanget av en patients unika kliniska situation.

Därför är mänskligt ingripande avgörande för prediktiv analys i hälso- och sjukvården. Medicinska experter kan kontrollera och validera analytiska modellers förutsägelser och hjälpa till att säkerställa att de är precisa och kliniskt relevanta.

Besök unite.ai för att lära dig mer om de senaste trenderna och teknologierna inom hälso- och sjukvårdssektorn.