Застосування передбачувальної аналітики в охороні здоров’я

За останні кілька років галузь охорони здоров’я була схильна приймати технології, такі як додаткова реальність і передбачувальна аналітика, щоб революціонізувати лікування та генерувати дедалі цінніші відомості для вдосконалення лікування пацієнтів. Застосування в охороні здоров’я доводять свою користь у різних випадках використання, таких як оптимізація операційних процесів, персоналізоване лікування та відстеження та передбачення спалахів захворювань.

У 2022 році 72% керівників галузі охорони здоров’я, опитаних у світі, вважали, що передбачувальна аналітика позитивно вплине на результати здоров’я пацієнтів у клінічних умовах. ~ Statista

Ця стаття досліджує переваги передбачувальної аналітики в охороні здоров’я та її застосування.

Що таке передбачувальна аналітика в охороні здоров’я?

Передбачувальна аналітика використовує різні техніки, такі як видобуток даних, моделювання, статистику та штучний інтелект, для аналізу історичних та реальних даних для генерації передбачень про майбутні події або дії, які інформують процес прийняття рішень. У галузі охорони здоров’я вона може дозволити працівникам охорони здоров’я аналізувати дані пацієнтів та визначати оптимальні плани лікування, які будуть найкраще працювати для них.

Технологія вже використовується для доставки цінності в різних закладах охорони здоров’я, таких як приватні практики лікарів, для поліпшення клінічних досліджень. Також компанії охорони здоров’я використовують її для ефективного процесу обробки страхових вимог та зменшення операційних витрат. Одним з найважливіших внесків у галузь охорони здоров’я є персоналізоване та точне лікування.

Застосування передбачувальної аналітики в охороні здоров’я

Від зменшення витрат на пропущені призначення до прискорення завдань, таких як процедури виписки та поліпшення кібербезпеки, передбачувальна аналітика має кілька застосувань у галузі охорони здоров’я. Ось список застосувань у галузі охорони здоров’я.

Передбачення повторної госпіталізації

Передбачувальна аналітика може допомогти працівникам охорони здоров’я визначити пацієнтів, які мають високий ризик повторної госпіталізації до лікарні. Це дозволяє їм націлювати додаткову допомогу та підтримку на осіб, які потребують її найбільш у потрібний час. Такі інструменти використовують наявні Електронні медичні записи (ЕМЗ) для точного визначення ризику повторної госпіталізації для пацієнтів до виписки з лікарні.

Дослідження, опубліковане в JAMA Network Open, обговорює, як дослідники використовували передбачувальну аналітику для визначення ризику повторної госпіталізації для дітей протягом 30 днів. Розроблена модель аналізувала приблизно 29 988 пацієнтів з 48 019 госпіталізацій, щоб отримати результати.

Розширена кібербезпека

Галузь охорони здоров’я стикається з декількома кібербезпековими викликами, включаючи атаки шкідливого програмного забезпечення, які можуть пошкодити системи та скомпрометувати приватність пацієнтів, атаки типу “відмова у службі” (DDoS), які перешкоджають доставці медичної допомоги, та крадіжка медичних даних для фінансової вигоди, що призводить до масштабних порушень даних.

Передбачувальна кібербезпека аналітики існує у двох основних типах: рішення, засновані на вразливостях, які допомагають виявити прогалини в системах охорони здоров’я, та платформи, орієнтовані на загрози, для виявлення потенційних загроз.

Використовуючи рішення передбачувальної аналітики на основі штучного інтелекту, сектор охорони здоров’я може блокувати діяльність високого ризику, відстежувати дані в реальному часі та реалізовувати багатофакторну аутентифікацію (БФА) для поліпшення кібербезпеки. Це може допомогти запобігти порушенням даних, захистити інформацію пацієнтів та забезпечити безперервність медичної допомоги.

Ефективні клінічні дослідження

Клінічні дослідники широко прийняли передбачувальну аналітику для моделювання клінічних досліджень. Вона може покращити клінічні дослідження за допомогою передбачувального моделювання для передбачення клінічних результатів та прийняття кращих рішень щодо лікування, тим самим прискорюючи клінічні дослідження та зменшуючи витрати. Також передбачувальна аналітика допомагає визначити фенотипи реакції на ліки, передбачити розвиток захворювань та оцінити ефективність різних методів лікування.

Одним з останніх випадків використання було, коли Johnson & Johnson використала машинне навчання для визначення підходящих місць проведення клінічних досліджень та прискорення розробки вакцини проти COVID-19 шляхом передбачення спалахів COVID-19, щоб клінічні дослідження вакцин могли розпочатися раніше.

Передбачення участі пацієнтів та їхньої поведінки

Передбачувальна аналітика дозволяє організаціям охорони здоров’я краще зрозуміти потреби пацієнтів та персоналізувати свій підхід до лікування. Це може допомогти покращити участь пацієнтів та адаптувати лікування до індивідуальних потреб та переваг кожного пацієнта. Аналізуючи дані, передбачувальна аналітика може передбачити, які пацієнти, ймовірно, пропустять призначення, та допомогти адміністраторам планувати графіки лікарів та розподіляти ресурси відповідно.

Крім того, вона може передбачити, які втручання або повідомлення про охорону здоров’я будуть найбільш ефективними для конкретних пацієнтів або груп. Організації охорони здоров’я можуть визначити закономірності та тенденції, які можуть допомогти їм зрозуміти, який тип лікування або спілкування буде найбільш резонувати з різними пацієнтами.

Маркетинг у сфері охорони здоров’я

Передбачувальна аналітика може відігравати важливу роль у маркетингу охорони здоров’я. Вона може допомогти організаціям зв’язати потенційних пацієнтів з правильним лікарем та закладом. Крім того, вона може допомогти організаціям охорони здоров’я глибше зрозуміти поведінку споживачів. Це здійснюється шляхом аналізу даних пацієнтів, які шукають інформацію про охорону здоров’я в Інтернеті.

Ці дані можуть включати пошукові запити, відвідування сайтів та кліки. Вони можуть допомогти визначити закономірності та сигнали, які вказують на те, що пацієнти шукають, та яку допомогу вони потребують. В результаті організації охорони здоров’я можуть досягти більш ефективного використання свого маркетингового бюджету та покращити ефективність своїх кампаній за допомогою персоналізації, що призводить до вищого показника ROI.

Людський фактор у передбачувальній аналітці охорони здоров’я

У даних умовах охорони здоров’я підтримка людського фактору є важливою. Принцип людського центрованого дизайну є основою для створення технологій та програм охорони здоров’я. Вони повинні бути легкими для розуміння та використання пацієнтами та дозволяти точне прийняття рішень.

Моделі передбачувальної аналітики засновані на історичних та реальних даних та статистичних алгоритмах. Це іноді може призвести до результатів, які можуть бути упередженими та не узгоджуватися з реальними медичними знаннями або практикою. Людські фахівці охорони здоров’я, такі як лікарі та медсестри, є важливими для верифікації передбачень, зроблених аналітичними моделями. Також вони можуть інтерпретувати результати у контексті унікальної клінічної ситуації пацієнта.

Отже, людський фактор є критично важливим для передбачувальної аналітики охорони здоров’я. Медичні експерти можуть перевірити та верифікувати передбачення аналітичних моделей та допомогти забезпечити, що вони є точними та клінічно значимими.

Відвідайте unite.ai, щоб дізнатися більше про останні тенденції та технології у сфері охорони здоров’я.