Застосування прогнозної аналітики в сфері охорони здоров’я

За останні кілька років галузь охорони здоров’я активно впроваджує технології, такі як розширена реальність та прогнозна аналітика, щоб революціонізувати лікування та генерувати все більш цінні знання для вдосконалення лікування пацієнтів. Застосування в сфері охорони здоров’я доводять свою користь у різних випадках, таких як оптимізація операційних процесів, персоналізоване лікування та відстеження та передбачення епідемій захворювань.

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

Ця стаття досліджує переваги прогнозної аналітики в сфері охорони здоров’я та її застосування.

Що таке прогнозна аналітика в сфері охорони здоров’я?

Прогнозна аналітика використовує різні методи, такі як видобуток даних, моделювання, статистику та штучний інтелект, для аналізу історичних та реальних даних для генерації прогнозів про майбутні події або дії, які інформують процес прийняття рішень. У сфері охорони здоров’я це може дозволити медичним працівникам аналізувати дані пацієнтів та визначати оптимальні плани лікування, які будуть найкращими для них.

Ця технологія вже використовується для надання цінності в різних медичних закладах, таких як приватні практики лікарів, для вдосконалення клінічних досліджень. Також компанії медичного страхування використовують її для ефективного процесу обробки страхових вимог та зниження операційних витрат. Одним з найважливіших внесків у сферу охорони здоров’я є персоналізоване та точне лікування.

Застосування прогнозної аналітики в сфері охорони здоров’я

Від зниження витрат на пропущені призначення до прискорення завдань, таких як процедури виписки, та вдосконалення кібербезпеки, прогнозна аналітика має кілька застосувань у сфері охорони здоров’я. Ось список застосувань у сфері охорони здоров’я.

Прогнозування повторної госпіталізації

Прогнозна аналітика може допомогти медичним працівникам ідентифікувати пацієнтів, які мають високий ризик повторної госпіталізації. Це дозволяє їм надавати додаткову допомогу та підтримку тим особам, які її потребують найбільше, в 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 прогнозну 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.

Вдосконалена кібербезпека

Галузь охорони здоров’я стикається з численними кібербезпековими викликами, включаючи атаки шкідливого ПО, які можуть пошкодити системи та скомпрометувати конфіденційність пацієнтів, атаки типу “відмова у наданні послуг” (DDoS), які перешкоджають наданню медичної допомоги, та крадіжка медичних даних для фінансової вигоди, що призводить до масштабних порушень даних.

Прогнозна аналітика кібербезпеки має два основних типи: вразливостно-орієнтовані рішення, які допоможуть виявити прогалини в системах охорони здоров’я, та платформи, орієнтовані на загрози, для виявлення потенційних загроз.

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

Ефективні клінічні дослідження

Клінічні дослідники широко прийняли прогнозну аналітику для моделювання клінічних досліджень. Це може покращити клінічні дослідження за допомогою прогнозної моделі для передбачення клінічних результатів та прийняття кращих рішень щодо лікування, таким чином прискорюючи клінічні дослідження та знижуючи витрати. Також прогнозна аналітика допомагає ідентифікувати фенотипи реакції на лікарські засоби, передбачати розвиток захворювань та оцінювати ефективність різних методів лікування.

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

Прогнозування участі пацієнтів та їхньої поведінки

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

Крім того, це може передбачити, які заходи або повідомлення про охорону здоров’я є найбільш ефективними для конкретних пацієнтів або груп. Організації охорони здоров’я можуть ідентифікувати закономірності та тенденції, які можуть допомогти їм зрозуміти, який тип лікування чи комунікації найімовірніше буде резонувати з різними пацієнтами.

Маркетинг у сфері охорони здоров’я

Прогнозна аналітика може відігравати важливу роль у маркетингу охорони здоров’я. Це може допомогти організаціям зв’язати потенційних пацієнтів з правильним лікарем та закладом. Крім того, це 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. Це може допомогти ідентифікувати закономірності та сигнали, які вказують на те, що пацієнти шукають, та яку допомогу їм потрібна. Таким чином, 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 прогнозній аналітиці охорони здоров’я

У середовищі охорони здоров’я, яке керується даними, важливо зберігати людський фактор. Принцип людсько-орієнтованого 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 прогнозної аналітики базуються 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 чи практикою. Людські медичні працівники, такі як лікарі та медсестри, є важливими для верифікації прогнозів, зроблених аналітичними моделями. Крім того, вони можуть інтерпретувати результати у контексті клінічної ситуації пацієнта.

Отже, людський фактор є критично важливим для прогнозної аналітики охорони здоров’я. Медичні експерти можуть перевіряти та верифікувати прогнози аналітичних моделей та допомогти забезпечити, щоб вони були точними та клінічно значимими.

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