การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายในการดูแลสุขภาพ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพมีความกระตือรือร้นที่จะเปิดรับเทคโนโลยี เช่น ความเป็นจริงเติม และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เพื่อปฏิวัติการรักษาและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีค่ามากขึ้นสำหรับการดูแลผู้ป่วยขั้นสูง การประยุกต์ใช้ในการดูแลสุขภาพได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นประโยชน์ในกรณีการใช้งานต่างๆ เช่น การปรับปรุงกระบวนการปฏิบัติงาน การรักษาเฉพาะบุคคล และการติดตามและคาดการณ์การระบาดของโรค

ในปี 2022 ผู้นำด้านการดูแลสุขภาพ 72% ที่สำรวจทั่วโลกเชื่อว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะส่งผลดีต่อผลลัพธ์ด้านสุขภาพของผู้ป่วยในสถานพยาบาล ~ Statista

บทความนี้สำรวจประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพและการใช้งาน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพคืออะไร?

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้เทคนิคหลายอย่าง เช่น การทำเหมืองข้อมูล, การสร้างแบบจำลอง สถิติ และ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและเรียลไทม์เพื่อสร้างการคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์หรือการกระทำในอนาคตที่แจ้งการตัดสินใจ ในด้านการดูแลสุขภาพ สามารถช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยและระบุแผนการรักษาที่ดีที่สุดซึ่งจะได้ผลดีที่สุดสำหรับพวกเขา

เทคโนโลยีนี้ถูกนำมาใช้เพื่อส่งมอบคุณค่าในสถานพยาบาลหลายแห่ง เช่น การปฏิบัติงานของแพทย์ เพื่อปรับปรุงการทดลองทางคลินิก นอกจากนี้ บริษัทประกันสุขภาพยังใช้กระบวนการเคลมสุขภาพที่มีประสิทธิภาพและเพื่อลดต้นทุนการดำเนินงาน หนึ่งในผลงานที่สำคัญที่สุดในด้านการดูแลสุขภาพคือการรักษาเฉพาะบุคคลและแม่นยำ

การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายในการดูแลสุขภาพ

ตั้งแต่การลดต้นทุนในการไม่มาตามนัดหมายไปจนถึงการเร่งงานต่างๆ เช่น ขั้นตอนการออกจากโรงพยาบาลและการเพิ่มความปลอดภัยทางไซเบอร์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีแอปพลิเคชันมากมายในการดูแลสุขภาพ นี่คือรายการแอปพลิเคชันในด้านการดูแลสุขภาพ

การทำนายการกลับเข้าศึกษาใหม่

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพในการระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงที่จะเข้ารับการรักษาซ้ำในโรงพยาบาล สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถกำหนดเป้าหมายการดูแลและการสนับสนุนเพิ่มเติมไปยังบุคคลที่ต้องการความช่วยเหลือได้มากที่สุดในเวลาที่เหมาะสม เครื่องมือดังกล่าวใช้ประโยชน์จาก Electronic Health Records (EHR) ที่พร้อมใช้งานเพื่อระบุความเสี่ยงในการรับผู้ป่วยซ้ำสำหรับผู้ป่วยก่อนออกจากโรงพยาบาลได้อย่างแม่นยำ

A ศึกษา เผยแพร่ใน JAMA Network Open กล่าวถึงวิธีที่นักวิจัยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุความเสี่ยงในการกลับเข้ามาใหม่ 30 วันจากทุกสาเหตุสำหรับผู้ป่วยเด็ก แบบจำลองที่ออกแบบได้วิเคราะห์ผู้ป่วยประมาณ 29,988 รายที่เข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล 48,019 รายเพื่อให้ได้ผลลัพธ์

ความปลอดภัยทางไซเบอร์ขั้นสูง

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเผชิญกับความท้าทายด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์หลายประการ รวมถึงการโจมตีด้วยมัลแวร์ที่สามารถทำลายระบบและทำลายความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย การโจมตีแบบกระจายการปฏิเสธการให้บริการ (DDoS) ที่ขัดขวางการส่งมอบการรักษา และการโจรกรรมข้อมูลทางการแพทย์เพื่อผลประโยชน์ทางการเงิน ส่งผลให้ การละเมิดข้อมูลขนาดใหญ่.

การวิเคราะห์ความปลอดภัยทางไซเบอร์เชิงคาดการณ์มีสองประเภทหลัก: โซลูชันตามช่องโหว่ที่ช่วยค้นหาช่องว่างในระบบการดูแลสุขภาพและแพลตฟอร์มที่เน้นภัยคุกคามเพื่อค้นหาภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น

เมื่อใช้โซลูชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์บนพื้นฐาน AI ภาคการดูแลสุขภาพสามารถบล็อกกิจกรรมที่มีความเสี่ยงสูง ตรวจสอบข้อมูลตามเวลาจริง และใช้การรับรองความถูกต้องด้วยหลายปัจจัย (MFA) เพื่อเพิ่มความปลอดภัยทางไซเบอร์ สิ่งนี้สามารถช่วยป้องกันการละเมิดข้อมูล ปกป้องข้อมูลของผู้ป่วย และรับประกันความต่อเนื่องของการดูแล

การทดลองทางคลินิกที่มีประสิทธิภาพ

นักวิจัยทางคลินิกได้นำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาใช้อย่างกว้างขวางสำหรับการสร้างแบบจำลองการทดลองทางคลินิก สามารถปรับปรุงการวิจัยทางคลินิกโดยใช้แบบจำลองเชิงทำนายเพื่อทำนายผลลัพธ์ทางคลินิกและตัดสินใจการรักษาได้ดีขึ้น ซึ่งจะช่วยเร่งการทดลองทางคลินิกและลดค่าใช้จ่าย นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังช่วยระบุฟีโนไทป์ของการตอบสนองต่อยา ทำนายการพัฒนาของโรค และประเมินประสิทธิภาพของการรักษาต่างๆ

หนึ่งในกรณีการใช้งานล่าสุดคือเมื่อ Johnson & Johnson ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อระบุสถานที่ทดลองที่เหมาะสมและเร่งการพัฒนาวัคซีนโควิดโดยคาดการณ์การแพร่ระบาดของโควิด-19 เพื่อให้การทดลองวัคซีนสามารถเริ่มต้นได้เร็วขึ้น

การทำนายการมีส่วนร่วมและพฤติกรรมของผู้ป่วย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพเข้าใจความต้องการของผู้ป่วยได้ดีขึ้นและปรับแนวทางการรักษาให้เป็นส่วนตัว สิ่งนี้สามารถช่วยปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ป่วยและปรับแต่งการดูแลให้ตรงกับความต้องการและความชอบด้านการดูแลสุขภาพเฉพาะของแต่ละบุคคล ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถคาดการณ์ว่าผู้ป่วยรายใดมีแนวโน้มที่จะพลาดการนัดหมาย และช่วยผู้บริหารวางแผนกำหนดการของแพทย์และจัดสรรทรัพยากรให้สอดคล้องกัน

นอกจากนี้ยังสามารถทำนายว่าการแทรกแซงหรือข้อความด้านการดูแลสุขภาพใดมีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับผู้ป่วยหรือกลุ่มเฉพาะ องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มที่สามารถช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่าการดูแลหรือการสื่อสารประเภทใดที่น่าจะโดนใจผู้ป่วยที่แตกต่างกันมากที่สุด

การตลาดด้านการดูแลสุขภาพ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถมีบทบาทสำคัญในการตลาดด้านการดูแลสุขภาพ สามารถช่วยให้องค์กรเชื่อมโยงผู้ป่วยที่มีศักยภาพกับแพทย์และสถานพยาบาลที่เหมาะสม นอกจากนี้ยังสามารถช่วยองค์กรด้านการดูแลสุขภาพในการทำความเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ทำได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลของผู้ป่วยที่กำลังมองหาข้อมูลด้านสุขภาพทางออนไลน์

ข้อมูลนี้อาจรวมถึงข้อความค้นหา การเข้าชมเว็บไซต์ และการคลิก สามารถช่วยระบุรูปแบบและสัญญาณที่บ่งชี้ว่าผู้ป่วยกำลังมองหาอะไรและต้องการการดูแลแบบใด เป็นผลให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้งบประมาณการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและปรับปรุงประสิทธิภาพของแคมเปญโดยใช้การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ ส่งผลให้ ROI สูงขึ้น

การแทรกแซงของมนุษย์ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้านการดูแลสุขภาพ

ในสภาพแวดล้อมด้านการดูแลสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การคำนึงถึงองค์ประกอบของมนุษย์เป็นสิ่งสำคัญ หลักการออกแบบที่เน้นมนุษย์เป็นพื้นฐานในการสร้างเทคโนโลยีและโปรแกรมด้านการดูแลสุขภาพ ง่ายต่อการเข้าใจและใช้สำหรับผู้ป่วยและช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง

โมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขึ้นอยู่กับข้อมูลในอดีตและเรียลไทม์และอัลกอริทึมทางสถิติ ซึ่งบางครั้งอาจให้ผลลัพธ์ที่อาจมีอคติและไม่สอดคล้องกับความรู้หรือการปฏิบัติทางการแพทย์ในโลกแห่งความเป็นจริง ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพของมนุษย์ เช่น แพทย์และพยาบาล มีความสำคัญต่อการตรวจสอบความถูกต้องของการคาดการณ์ที่ทำโดยแบบจำลองการวิเคราะห์ นอกจากนี้ยังสามารถตีความผลลัพธ์ในบริบทของสถานการณ์ทางคลินิกเฉพาะของผู้ป่วย

ดังนั้น การแทรกแซงของมนุษย์จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้านการดูแลสุขภาพ ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์สามารถตรวจสอบและตรวจสอบการคาดคะเนของแบบจำลองการวิเคราะห์ และช่วยให้มั่นใจว่าถูกต้องและมีความเกี่ยวข้องทางคลินิก

เยี่ยมชมร้านค้า unite.ai เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวโน้มและเทคโนโลยีล่าสุดในภาคการดูแลสุขภาพ