预测分析在医疗保健中的应用

过去几年，医疗保健行业一直热衷于拥抱科技，例如 增强现实 和预测分析，彻底改变治疗方法并为先进的患者护理提供越来越有价值的见解。 事实证明，医疗保健应用在各种用例中都是有益的，例如简化操作流程、个性化治疗以及跟踪和预测疾病爆发。

2022 年，全球接受调查的医疗保健领导者中有 72% 认为预测分析将对临床环境中的患者健康结果产生积极影响。 〜 Statista

本文探讨了预测分析在医疗保健及其应用中的好处。

什么是医疗保健中的预测分析？

预测分析使用多种技术，例如 数据挖掘、建模、统计和人工智能，分析历史和实时数据，生成对未来事件或行动的预测，为决策提供依据。 在医疗保健领域，它可以使医疗保健工作者分析患者数据并确定最适合他们的最佳治疗计划。

该技术已被用于在多种医疗保健环境中提供价值，例如医生实践，以加强临床试验。 此外，医疗保险公司还利用它来实现高效的健康索赔流程并降低运营成本。 对医疗保健最重要的贡献之一是个性化和准确的治疗。

预测分析在医疗保健中的应用

从降低预约缺席成本到加快出院程序等任务和增强网络安全，预测分析在医疗保健领域有多种应用。 以下是医疗保健领域的应用列表。

再入院预测

预测分析可以帮助医疗保健提供者识别重新入院风险较高的患者。 这使他们能够在适当的时间向最需要的个人提供额外的护理和支持。 此类工具利用现成的电子健康记录 (EHR) 来准确识别患者出院前的再入院风险。

A 根据一项研究， 发表在《JAMA Network Open》上的文章讨论了研究人员如何使用预测分析来识别儿科患者的全因 30 天再入院风险。 设计的模型分析了大约 29,988 名患者和 48,019 次住院治疗以获得结果。

高级网络安全

医疗保健行业面临着多种网络安全挑战，包括可能破坏系统并损害患者隐私的恶意软件攻击、阻碍护理服务的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击以及为了经济利益而盗窃医疗数据，从而导致 大规模数据泄露.

预测网络安全分析有两种主要类型：基于漏洞的解决方案，有助于发现医疗保健系统中的差距；以及以威胁为中心的平台，以发现潜在威胁。

使用基于人工智能的预测分析解决方案，医疗保健部门可以阻止高风险活动、实时监控数据并实施多因素身份验证 (MFA) 以增强网络安全。 这有助于防止数据泄露、保护患者信息并确保护理的连续性。

有效的临床试验

临床研究人员广泛采用预测分析来建模临床试验。 它可以使用预测模型来预测临床结果并做出更好的治疗决策，从而改进临床研究，从而加快临床试验并降低成本。 此外，预测分析有助于识别药物反应表型、预测疾病的发展并评估不同治疗的疗效。

它最近的用例之一是 强生公司使用机器学习 通过预测 COVID-19 激增来确定合适的试验地点并加速 COVID 疫苗的开发，以便疫苗试验可以更早开始。

预测患者参与度和行为

预测分析使医疗机构能够更好地了解患者的需求并个性化他们的治疗方法。 这有助于提高患者参与度，并根据每个人独特的医疗保健需求和偏好定制护理。 通过分析数据，预测分析可以预测哪些患者可能错过预约，并帮助管理员规划临床医生的日程安排并相应地分配资源。

此外，它可以预测哪些干预措施或医疗保健信息对特定患者或群体最有效。 医疗保健组织可以识别模式和趋势，帮助他们了解哪种类型的护理或沟通最有可能引起不同患者的共鸣。

医疗保健营销

预测分析可以在医疗保健营销中发挥至关重要的作用。 它可以帮助组织将潜在患者与合适的医生和设施联系起来。 此外，它可以帮助医疗机构更深入地了解消费者行为。 这是通过分析在线寻找医疗保健信息的患者的数据来完成的。

这些数据可以包括搜索查询、网站访问和点击。 它可以帮助识别表明患者正在寻找什么以及他们需要什么护理的模式和信号。 因此，医疗保健组织可以更有效地利用其营销预算，并通过个性化提高其营销活动的有效性， 从而带来更高的投资回报率。

医疗保健预测分析中的人为干预

在数据驱动的医疗保健环境中，牢记人为因素至关重要。 以人为本的设计原则是创建医疗保健技术和项目的基础。 它们易于患者理解和使用，并有助于做出准确的决策。

预测分析模型基于历史和实时数据以及统计算法。 这有时会产生可能有偏见且与现实世界的医学知识或实践不一致的结果。 医生和护士等人类医疗保健专业人员对于验证分析模型的预测至关重要。 此外，他们还可以根据患者独特的临床情况来解释结果。

因此，人为干预对于医疗保健预测分析至关重要。 医学专家可以交叉检查和验证分析模型的预测，并帮助确保它们的准确性和临床相关性。

参观 团结.ai 了解更多有关医疗保健领域的最新趋势和技术。