لماذا التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية؟

أصبحت التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية واحدة من أهم الابتكارات فيما يتعلق بالتحول الرقمي لمقدمي الخدمات. ما هو ، ولماذا يقوم مقدمو الخدمة بتطبيقه بهذه السرعة ، ولماذا يجب أن تهتم؟

قد تكون التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية واحدة من أكبر الأشياء التي تحدث لمقدمي الرعاية هذا القرن.

ألق نظرة على بعض الإحصائيات الأكثر كاشفة عن الصناعة للتحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية:

• بلغت قيمة تحليلات البيانات الضخمة في حجم سوق الرعاية الصحية في أمريكا الشمالية 9.36 مليار دولار في عام 2017 ، ومن المتوقع أن تصل إلى 34.16 مليار دولار بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 17.7٪ من 2018 إلى 2025.
• أشار 82٪ من المشاركين في استطلاع حول مراكز رعاية الأطفال إلى أن الفائدة القصوى من تنفيذ التحليلات هي تحسين رعاية المرضى.
• وفقًا لدراسة أجرتها جمعية الاكتواريين ، فإن 93٪ من المنظمات الصحية تقول إن التحليلات التنبؤية مهمة لمستقبل أعمالها.

من الواضح أن هناك مستقبلًا لاستخدام التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية ، تمامًا كما هو الحال في الصناعات الأخرى ، حيث يعد التصنيع أحد أفضل الأمثلة.

اليوم ، سنلقي نظرة على كيف أصبحت التحليلات التنبؤية جانبًا مهمًا في الرعاية الصحية ، وفوائدها ، ومخاوفها ، وكيف يبدو المستقبل.

ما هي التحليلات التنبؤية؟

يخبرك التحليل التنبئي بشكل فعال بما قد يحدث ويسمح لك بفرصة فهم كيفية تأثرك في المستقبل.

سيستغرق الأمر بياناتك ثم يستخدم مزيجًا من الخوارزميات والتعلم الآلي لإنشاء الارتباطات والنتائج المحتملة.

في الرعاية الصحية ، سيساعدك هذا النوع من التنبؤ على فهم احتياجات المرضى بشكل أفضل ، ومن وجهة نظر الإدارة ، يمنحك نظرة ثاقبة لمعدلات القبول ونقص الأسرة والعديد من المشكلات الأخرى التي يمكن التعامل معها بعد ذلك بنجاح أكثر من ذي قبل.

وهذه نقطة أساسية واحدة: استخدام التحليلات الحديثة لا يختلف حقًا عما كان يفعله الأطباء والمديرون لسنوات على أي حال - الآن فقط لديهم إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي التي يتم تجميعها تلقائيًا بدلاً من اليد بسبب التطورات في التكنولوجيا في حوزتنا.

تجدر الإشارة إلى أن التحليل التنبئي يعتمد بشكل كبير على حجم مجموعات البيانات المقدمة - يمكنه فقط إعادة ما يتلقاه ، وهو تقدير وليس نبوءة ، لذا ضع ذلك في الاعتبار.

كيف يعمل التحليل التنبئي؟

باختصار ، يعمل التحليل التنبئي من خلال تقييم البيانات السابقة لتحديد الشكل الذي سيبدو عليه المستقبل - بشرط عدم وجود تغييرات غير متوقعة.

التحليل التنبئي ليس نظامًا يتم تنفيذه فقط. إنها تتطلب مدخلات من أصحاب المصلحة وصناع القرار الرئيسيين حتى تكون فعالة.

أولاً ، يجب أن تعرف الشركات بدقة ما يريدون استخدام التحليل التنبئي من أجله. هل هو تحديد متى يكون استيعاب برنامج ما هو الأقوى حتى تتمكن من زيادة الوعي بشكل أكثر فعالية للمرضى خلال فترة معينة؟ أم هو الحصول على فهم أفضل للوقت الذي يكون فيه الطلب على الإمدادات أعلى حتى تتمكن من الاستعداد مسبقًا؟ تعتمد استخدامات التحليلات التنبؤية على أهداف تنظيمية محددة.

بمجرد أن تعرف بالضبط ما الذي تبحث عنه ، يمكنك أن تسأل نفسك ما إذا كان لديك البيانات اللازمة للتحليل التي يمكن أن تعلمك عند اتخاذ القرار. هل قمت بتسجيل البيانات لفترة كافية لتتمكن من التعرف على الأنماط بطريقة مفيدة؟ هل تقوم بتسجيل البيانات على الإطلاق ، وإذا لم يكن الأمر كذلك ، فكيف يمكنك الحصول على إجراء في مكانه؟

لقد أجبت الآن على هذه الأسئلة ، يمكنك البدء في بناء نموذج التحليلات الخاص بك وتدريب نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الخاص بك لتجميع وتحليل البيانات التي تقدمها لمهمة معينة.

عندما يتم تقييم البيانات وتقديم الأفكار ، يمكن لأصحاب المصلحة بعد ذلك استخدام تلك البيانات القابلة للتنفيذ لاتخاذ قرارات لها آثار إيجابية على نتائج مقدمي الخدمات.

في الواقع ، التحليلات التنبؤية ليست بعيدة جدًا عما يفعله صناع القرار بالفعل منذ سنوات من خلال تقييم سجلاتهم - الآن فقط لدينا القدرة على تغذية هذه المعلومات في جهاز كمبيوتر يمكنه تحليل مجموعات البيانات الكبيرة بشكل أكثر فاعلية وسرعة أكثر مما يستطيع أي عامل بشري.

فوائد التحليلات التنبؤية

كفاءة العملية

عندما نتحدث عن تحسين الكفاءات داخل المؤسسات ، فإن ذكاء الأعمال (BI) غالبًا ما يكون أحد أكبر الأصول التي يمكن أن تمتلكها الشركة.

غالبًا ما يتم نشر ذكاء الأعمال من قبلهم كوسيلة للابتعاد عن القرارات الخطرة المتخذة بشأن الشعور الغريزي ، وبدلاً من ذلك يسعى إلى استخدام البيانات الحالية للتحليلات والبيانات القابلة للتنفيذ لاتخاذ قرارات أكثر استنارة.

مع المنظمات الناجحة ، يتخذ 40٪ فقط قراراتهم على أساس الشعور الغريزي. بالنسبة للمؤسسات الأقل نجاحًا ، يقفز هذا الرقم إلى 70٪.

فيما يتعلق بفوائدها لمقدم الرعاية الصحية ، يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد أوجه القصور التشغيلية التي كان من الممكن تفويتها لولا ذلك.

على سبيل المثال ، يمكنك تلقي بيانات في الوقت الفعلي بشأن الأجنحة التي قد تحتاج إلى مزيد من الدعم ، مما يتيح لك اتخاذ هذا القرار بسرعة ، وتحسين تقديم الرعاية.

هذا مجرد مثال واحد صغير ، ولكن مع شيخوخة السكان في جميع أنحاء العالم الغربي ، ستصبح إدارة مقدمي الخدمات المرهقين عاملاً رئيسياً في المستقبل القريب.

إن امتلاك الأدوات اللازمة لتحليل الأنماط في سلوك المريض والموظفين يسمح لمقدمي الخدمات بتقليل أوجه عدم الكفاءة وتوزيع مدخراتهم (المال والعمالة) إلى حيث يحتاجون إلى الذهاب.

الدقة في التشخيص والرعاية الوقائية

تستخدم التحليلات التنبؤية الخوارزميات لمساعدة الأطباء على إجراء تشخيصات أكثر دقة لمرضاهم للمساعدة في حل المشكلات قبل ظهورها.

يتم ذلك عن طريق تحليل مجموعات البيانات من مئات ، بل وحتى الآلاف ، من المرضى لاكتساب فهم أكبر لرحلة المريض.

يساعد هذا في إعطاء إشارة إلى أي مشكلات قد تكون لديهم لأغراض التشخيص ، ومن ثم يسمح للأطباء بفهم أفضل لمدى استجابة المريض للعلاج.

إن استخدام التحليلات بهذه الطريقة يعني أنه يمكن لمقدمي الرعاية الصحية التدخل في وقت مبكر وتسهيل رحلات المريض بشكل أسرع وأكثر دقة مع زيادة احتمالية تحقيق نتائج أفضل.

مخاوف من التحليلات التنبؤية

خصوصية

لا ينبغي أن تشكل المخاوف الأخلاقية المتعلقة باستخدام البيانات وإساءة استخدامها من قبل الشركات صدمة كبيرة لصانعي القرار.

إن الكمية المتزايدة من البيانات التي يتم حصادها من قبل الشركات وعدد المستهلكين الذين يتوخون الحذر بشأنها يعني أنه يجب على المؤسسات التي تتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة عناية إضافية.

تشير الأبحاث إلى أن 70٪ من المستهلكين سيتوقفون عن التعامل مع شركة إذا لم توفر الحماية الكافية لبياناتهم. يشعر 27٪ فقط أن الشركات تأخذ أمن بياناتها على محمل الجد

نشأ العديد من هذه المخاوف من التصعيد الحاد للهجمات الإلكترونية على مدى السنوات القليلة الماضية ، إلى جانب بعض الحقائق المقلقة بشأن التأهب ؛ على سبيل المثال ، تقول 71٪ من المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم أنها غير مستعدة لمواجهة مخاطر الأمن السيبراني.

بالنسبة لمقدمي الرعاية الصحية ، فإن المخاطر كبيرة للغاية ، والامتثال لأعمال مثل HIPAA يتطلب من المؤسسات أن يكون لديها نظام مانع لتسرب المياه لكيفية التعامل مع البيانات وحمايتها.

يجب أن يكون لدى مقدمي الخدمات الاحتياطات المناسبة عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات مع التحليلات التنبؤية ، ويجب ألا يساور المرضى أدنى شك في أن معلوماتهم يتم مشاركتها بشكل آمن وصحيح عند استخدامها لأغراض التحليل.

تقويض الأطباء

تتمثل إحدى المشكلات الدائمة لاستخدام التحليلات التنبؤية (أو أي تقنية ذكاء اصطناعي في هذا الشأن) في مقدار الاحترام الذي يمكن منحه لها ودورها في عملية صنع القرار التقليدية التي يقوم بها الأطباء.

على سبيل المثال ، قد تكون هناك تداعيات قانونية كبيرة إذا اتبع الطبيب نموذج تحليلات تنبؤية خاطئ أو غير صحيح.

لهذه الأسباب ، يجب ألا ينظر مقدمو الرعاية الصحية إلى التحليلات التنبؤية على أنها وسيلة لاستبدال الأطباء بأي شكل من الأشكال ، بل يجب أن تعمل كأداة تكميلية بالنسبة لهم لتحقيق أقصى استفادة منها.

لا يزال يتعين على الأطباء توثيق عملية اتخاذ القرار ، مع مراعاة التحليل التنبئي ثم اتخاذ قرار مستقل.

لا ينبغي أن يشعر مقدمو الخدمة كما لو أن التحليلات التنبؤية تشكل عقبة ، بل يجب أن تكون نموذجًا للتكنولوجيا التي تعمل على أساس المساعدة.

في نهاية المطاف ، سيتعين على البشر الاستمرار في اتخاذ القرارات باستخدام أفضل أحكامهم.

على أي حال ، فإن أخذ آراء المريض في الاعتبار يلغي الفكرة القائلة بأن التكنولوجيا المتقدمة ستحل محل الأطباء في أي وقت قريب - سيكون 50٪ فقط على استعداد للثقة بممرضة أو طبيب يعمل بالذكاء الاصطناعي مع التشخيص أو قرارات العلاج أو مهام رعاية المريض المباشرة الأخرى.

مستقبل التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية

حتى الآن ، يبدو أن فوائد استخدام التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية تفوق أي مخاوف حالية ، ويتفق مقدمو الرعاية الصحية على ذلك ، حيث تضخ المؤسسات أموالًا أكثر من أي وقت مضى في تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات.

قال أكثر من ثلث المديرين التنفيذيين للمزود إنهم يستثمرون في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات التنبؤية بحلول عام 2018 ، حسبما وجدت PwC.

مع نضج التقنيات واستمرار نمو مجموعات البيانات التي يمكن لمقدمي الخدمات استخدامها ، ستصبح التحليلات التنبؤية عاملاً مهمًا للغاية يجب مراعاته عند علاج المرضى.

سيكون هذا مؤكدًا في المستقبل ؛ في الوقت الحالي ، يجب أن يتأكد مقدمو الخدمة من أن لديهم حجم مجموعات البيانات اللازمة لتلبية طموحاتهم - في عام 2018 ، وجدت Infosys أن نصف المشاركين في استطلاع تم إجراؤه شعروا أن بياناتهم لم تكن جاهزة.

ومع ذلك ، نظرًا لأن المرضى أصبحوا أكثر اعتيادًا وراحة على استخدام التكنولوجيا المتقدمة في المستشفيات ، فلن يتم إعاقة الحافز والضرورة لاستخدامها من قبل مقدمي الخدمة من خلال رد المريض.

يجب أن يفكر مقدمو الخدمة أيضًا في الاعتبارات الأخلاقية - في المقام الأول فيما يتعلق بالخصوصية ومدى وجود التكنولوجيا في عملية صنع القرار - وما إذا كان لديهم في الوقت الحالي الوسائل لتأمين البيانات بالكامل وضمان الامتثال الشامل لقانون HIPAA والمعايير الأخرى.

ومع ذلك ، يبدو أن التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية هي ظاهرة سريعة النمو ولا هوادة فيها داخل الصناعة ، وشيء من الحتمية ، حتى بالنسبة لمقدمي الخدمات الصغار.

اشترك في مدونتنا لتلقي المزيد من الأفكار حول تكنولوجيا الأعمال والبقاء على اطلاع دائم بالتسويق والأمن السيبراني وأخبار واتجاهات التكنولوجيا الأخرى (لا تقلق ، لن نضايقك).