Sağlık Hizmetlerinde Predictive Analytics Uygulamaları

Son birkaç yılda, sağlık endüstrisi, tedaviyi devrimleştirerek ve gelişmiş hasta bakımına değerli içgörüler sağlamak için artırılmış gerçeklik ve predictive analytics gibi teknolojileri benimsemeye hevesli oldu. Sağlık hizmetlerinde uygulamalar, operasyonel süreçleri düzene koyarak, kişiselleştirilmiş tedavi ve hastalık salgınlarını takip ederek ve öngörerek çeşitli kullanım örneklerinde faydalı olduğunu kanıtladı.

2022’de, dünya çapındaki sağlık liderlerinin %72’si, predictive analytics’in klinik ortamlarda hasta sağlığı sonuçlarını olumlu yönde etkileyeceğine inanıyordu. ~ Statista

Bu makale, sağlık hizmetlerinde predictive analytics’in faydalarını ve uygulamalarını keşfediyor.

Sağlık Hizmetlerinde Predictive Analytics Nedir?

Predictive analytics, veri madenciliği, modelleme, istatistik ve AI gibi çeşitli teknikleri kullanarak, tarihsel ve gerçek zamanlı verileri analiz ederek, gelecekteki olaylar veya eylemler hakkında tahminler üretmek için kullanılır. Sağlık hizmetlerinde, sağlık çalışanlarının hasta verilerini analiz ederek en iyi tedavi planlarını belirlemelerine olanak tanır.

Bu teknoloji, already physician uygulamalarında, klinik deneyleri geliştirmek için kullanılmaktadır. Ayrıca, sağlık sigorta şirketleri, sağlık taleplerini verimli bir şekilde işleyerek ve işletme maliyetlerini azaltmak için kullanıyor. Sağlık hizmetlerinde en önemli katkılarından biri, kişiselleştirilmiş ve doğru tedaviyi sağlamaktır.

Sağlık Hizmetlerinde Predictive Analytics Uygulamaları

Randevu erteleme maliyetlerini azaltmaktan, görevleri hızlandırmaya kadar, predictive analytics sağlık hizmetlerinde çeşitli uygulamalara sahiptir. İşte sağlık hizmetlerinde bazı uygulamalar.

Yeniden Hastaneye Kabul Tahmini

Predictive analytics, sağlık hizmeti sağlayıcılarına, yüksek riskli hastaları belirlemelerine yardımcı olabilir. Bu, ek bakım ve desteği gerektiren bireylere doğru zamanda hedeflemelerine olanak tanır. Bu araçlar, Electronic Health Records (EHR) gibi mevcut verilere dayanarak, hastaneden taburcu olmadan önce hastaların yeniden kabul riskini doğru bir şekilde belirleyebilir.

Bir çalışma, JAMA Network Open’da yayınlandı ve araştırmacıların, predictive analytics kullanarak, pediatrik hastaların 30 günlük tüm nedenli yeniden kabul riskini nasıl belirlediklerini tartıştı. Tasarlanan model, yaklaşık 29.988 hastayı ve 48.019 hastaneye yatışı analiz etti.

Gelişmiş Siber Güvenlik

Sağlık endüstrisi, sistemleri hasara neden olan ve hasta gizliliğini tehlikeye atan malware saldırıları, hizmet sunumunu engelleyen dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırıları ve mali kazanç için tıbbi veri hırsızlığı gibi çeşitli siber güvenlik zorluklarıyla karşı karşıya.

Predictive siber güvenlik analitiği iki ana türe sahiptir: sağlık sistemlerindeki açıkları keşfetmeye yardımcı olan zafiyet tabanlı çözümler ve potansiyel tehditleri keşfetmeye yardımcı olan tehdit odaklı platformlar.

AI tabanlı predictive analytics çözümleri kullanarak, sağlık sektörü yüksek riskli faaliyetleri engelleyebilir, verilerini gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) uygulayarak siber güvenliği artırabilir. Bu, veri ihlallerini önleyebilir, hasta bilgilerini koruyabilir ve bakım devamlılığını sağlayabilir.

Etkili Klinik Deneyler

Klinik araştırmacılar, klinik deneyleri modellemek için yaygın olarak predictive analytics’i benimsemişlerdir. Klinik araştırmaları, klinik sonuçları öngörerek ve daha iyi tedavi kararları alarak geliştirebilir. Ayrıca, predictive analytics, ilaç yanıt fenotiplerini tanımlamaya, hastalıkların gelişimini öngörerek ve farklı tedavilerin etkinliğini değerlendirmeye yardımcı olabilir.

Son kullanım örneklerinden biri, Johnson & Johnson’un makine öğrenimi kullanarak uygun deneme yerlerini belirleyerek ve COVID-19 aşılarının geliştirilmesini hızlandırarak COVID-19 patlamalarını öngörerek deneme çalışmalarını erken başlatmasına yardımcı oldu.

Hasta Katılımı ve Davranışını Öngörmek

Predictive analytics, sağlık organizasyonlarının hasta ihtiyaçlarını daha iyi anlamalarına ve tedavi yaklaşımlarını kişiselleştirmelerine olanak tanır. Bu, hasta katılımını artırabilir ve her bireyin benzersiz sağlık hizmeti ihtiyaçlarına ve tercihlerine uygun bakım sağlayabilir. Verileri analiz ederek, predictive analytics hangi hastaların randevularını kaçırabileceğini öngörebilir ve yöneticilerin klinisyen programlarını planlamalarına ve kaynaklarını tahsis etmelerine yardımcı olabilir.

Ayrıca, hangi müdahalelerin veya sağlık mesajlarının belirli hastalar veya gruplar için en etkili olduğunu öngörebilir. Sağlık organizasyonları, farklı hastalarla ne tür bakım veya iletişim türünün en fazla yankı uyandıracağını anlamalarına yardımcı olan kalıplar ve eğilimleri tanımlayabilir.

Sağlık Pazarlaması

Predictive analytics, sağlık pazarlamasında kritik bir rol oynayabilir. Potansiyel hastaları doğru doktor ve tesise bağlayabilir. Ayrıca, sağlık organizasyonlarının tüketici davranışını daha derin bir şekilde anlamalarına yardımcı olabilir. Bu, hastaların sağlık bilgileri ararken çevrimiçi olarak gerçekleştirdikleri arama sorguları, web sitesi ziyaretleri ve tıklamaları gibi verilerin analiz edilmesini içerir.

Bu veriler, hastaların ne aradığını ve hangi bakımı ihtiyaç duyduklarını gösteren kalıplar ve sinyalleri tanımlamaya yardımcı olabilir. Sonuç olarak, sağlık organizasyonları, pazarlama bütçelerini daha verimli kullanabilir ve kampanyalarının etkinliğini kişiselleştirerek daha yüksek ROI elde edebilir. Kişiselleştirme sayesinde.

Sağlık Hizmetlerinde Predictive Analytics’te İnsan Müdahalesi

Veri odaklı bir sağlık ortamında, insan unsurunu dikkate almak önemlidir. İnsan merkezli tasarım ilkesi, sağlık teknolojisi ve programlarının oluşturulmasının temelidir. Bunlar, hastalar için anlaşılması ve kullanımı kolaydır ve doğru karar vermeyi sağlar.

Predictive analytics modelleri, tarihsel ve gerçek zamanlı verilerden ve istatistiksel algoritmelerden oluşur. Bu, bazen gerçek dünya tıbbi bilgisine veya uygulamaya uygun olmayan ve önyargılı sonuçlar üretebilir. Doktorlar ve hemşireler gibi sağlık profesyonelleri, analitik modeller tarafından yapılan tahminleri doğrulamak ve doğruluğunu sağlamak için çok önemlidir.

Bu nedenle, sağlık hizmetlerinde predictive analytics için insan müdahalesi kritiktir. Sağlık uzmanları, analitik modellerin tahminlerini karşılaştırabilir ve doğrulayabilir ve klinik olarak ilgili ve doğru olduklarını sağlamak için yardımcı olabilir.

En son sağlık trendleri ve teknolojileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için unite.ai ziyaret edin.