医疗保健中的预测分析应用

过去几年中，医疗保健行业一直在积极采用技术，如增强现实和预测分析，来革新治疗和为高级患者护理生成越来越有价值的见解。医疗保健中的应用已经被证明在各种用例中是有益的，例如简化运营流程、个性化治疗和跟踪和预测疾病爆发。

2022年，72%的全球医疗保健领导人认为，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中的益处及其应用。

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，来分析历史和实时数据，以生成关于未来事件或行动的预测，从而为决策提供信息。在医疗保健中，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。

该技术已经被用于在多个医疗保健环境中提供价值，例如医生执业中，以增强临床试验。另外，医疗保险公司使用它来高效处理健康保险理赔并降低运营成本。医疗保健中最重要的贡献之一是个人化和准确的治疗。

医疗保健中的预测分析应用

从减少预约不出现的费用到加快任务的速度，例如出院程序，并增强网络安全，预测分析在医疗保健中有多种应用。以下是医疗保健中的应用列表。

再入院预测

预测分析可以帮助医疗保健提供者识别高风险再入院的患者。这使他们能够针对需要最多的个体提供额外的护理和支持。这些工具利用现有的电子健康记录（EHR）来准确识别患者在出院前可能再次入院的风险。

一项发表在 JAMA Network Open 的研究讨论了研究人员如何使用预测分析来识别儿科患者的全部原因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，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，包括可能损害系统和泄露患者隐私的恶意软件攻击、可能阻碍医疗服务的分布式拒绝服务（DDoS）攻击，以及为了经济利益而窃取医疗数据，导致 大规模数据泄露。

预测网络安全分析主要分为两种类型：基于漏洞的解决方案，帮助发现医疗保健系统中的漏洞，以及基于威胁的平台，用于发现潜在威胁。

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，实时监控其数据，并实施多因素身份验证（MFA）以增强网络安全。这可以帮助防止数据泄露，保护患者信息，并确保医疗服务的连续性。

有效的临床试验

临床研究人员已经广泛采用预测分析来建模临床试验。它可以通过预测建模来改善临床研究，预测临床结果，并做出更好的治疗决策，从而加快临床试验的速度并降低成本。另外，预测分析有助于识别药物反应表型，预测疾病的发展，并评估不同治疗方法的有效性。

其最近的应用案例是当 强生公司使用机器学习 来识别适合的试验地点并通过预测COVID-19爆发来加快COVID疫苗的开发，以便疫苗试验可以提前开始。

预测患者参与和行为

预测分析使医疗保健组织能够更好地了解患者的需求，并个性化他们的治疗方法。这可以帮助改善患者参与度，并根据每个个体的独特医疗需求和偏好量身定制护理。通过分析数据，预测分析可以预测哪些患者可能会缺席预约，并帮助管理人员计划临床医生的时间表和分配资源。

此外，它可以预测哪些干预措施或医疗信息对特定患者或群体最有效。医疗保健组织可以识别出有助于他们了解哪种护理或沟通最有可能与不同患者产生共鸣的模式和趋势。

医疗保健营销

预测分析在医疗保健营销中可以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。另外，它可以帮助医疗保健组织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实现的。

这些数据可以包括搜索查询、网站访问和点击次数。它可以帮助识别出指示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工干预

在数据驱动的医疗保健环境中，考虑人为因素至关重要。以人为中心的设计原则是创建医疗保健技术和计划的基础。它们易于患者理解和使用，并使准确的决策成为可能。

预测分析模型基于历史和实时数据以及统计算法。有时这会产生可能存在偏见且不符合现实世界的医疗知识或实践的结果。医生和护士等医疗保健专业人员对于验证分析模型的预测至关重要。他们还可以在患者的独特临床情况下解释结果。

因此，人工干预对于医疗保健预测分析至关重要。医疗专家可以核实和验证分析模型的预测，并帮助确保它们是准确和临床相关的。

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