التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية – 10 حالات استخدام وأمثلة من العالم الحقيقي

يعد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ثورة تكنولوجية تمس كل الصناعات في جميع أنحاء العالم بما في ذلك الرعاية الصحية. إنه يغير الطريقة التي يعالج بها الأطباء المرضى ويمنعون المرض. تتيح الخوارزميات الذكية والتحليلات الشاملة للبيانات لمقدمي الرعاية الصحية تحديد المخاطر الصحية المحتملة. كما أنها ستساعد في تحسين خطط العلاج وتحسين النتائج لدى المرضى.

السوق العالمية للتحليلات التنبؤية للرعاية الصحية آخذة في النمو. ومع ذلك، بلغت قيمتها السوقية 11.7 مليار دولار في عام 2022. ومن المتوقع أن يبلغ معدل النمو السنوي المركب حوالي 24.4٪ خلال الفترة من 2023 إلى 2030. وقد استلزم مثل هذا التطور غير المسبوق بسبب الحاجة الملحة لتحسين النتائج وتقليل تكلفة تقديم خدمات الرعاية الصحية.

تعد التحليلات التنبؤية للرعاية الصحية مهمة جدًا نظرًا لأن الناس اليوم يريدون برامج علاجية ميسورة التكلفة وناجحة وشخصية. ومن خلال استخدام هذا النهج المتقدم، فإنهم يساعدون مؤسسات الرعاية الصحية على التوصل إلى علاجات مخصصة وتلبية الطلب المتزايد بكفاءة. ستتناول هذه المقالة 10 أمثلة للتحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية، والتي توضح كيفية تأثير التكنولوجيا على الرعاية الصحية.

فهم الفوائد المتعددة للتحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية

تستخدم التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية بشكل أساسي تحليل البيانات المتقدمة للبيانات الصحية السابقة. الهدف هو العثور على أنماط واتجاهات مفيدة ضمن هذه البيانات، والتي يمكن أن تساعد المتخصصين في الرعاية الصحية على التنبؤ بالأحداث والنتائج الصحية المستقبلية بدقة. وباستخدام الخوارزميات المعقدة والأساليب التحليلية الذكية، يستطيع مقدمو الرعاية الصحية اكتشاف المخاطر الصحية المحتملة في وقت مبكر، والتنبؤ بظهور الأمراض، والتنبؤ بكيفية تفاعل المرضى مع العلاجات المختلفة.

فيما يلي بعض الفوائد الأكثر وضوحًا للتحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية:

• من خلال التحليل الشامل لبيانات المريض، مثل التاريخ الطبي وتفاصيل التشخيص ونتائج العلاج، تسمح التحليلات التنبؤية لمتخصصي الرعاية الصحية بإنشاء خطط التدخل والعلاج التي تلبي على وجه التحديد الاحتياجات الفريدة لكل مريض.
• تسهل التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية أيضًا اتباع نهج مخصص لا يحسن نتائج المرضى فحسب، بل يعزز أيضًا فعالية تقديم الرعاية الصحية.
• توفر التحليلات التنبؤية طريقة عملية لمقدمي الرعاية الصحية للتنبؤ بالمشكلات الصحية المحتملة لدى مرضى الحالات المزمنة. تسمح هذه العملية باتخاذ الإجراء المناسب على الفور، مما يمنع العواقب الضارة.
• كما أنه يتيح للمستشفيات ومرافق الرعاية الصحية إدارة مواردها بشكل أكثر كفاءة، على سبيل المثال، من خلال التنبؤ بعدد حالات دخول المرضى، وضمان الاستخدام الأمثل للأسرة، وتنسيق توزيع الموظفين والإمدادات الطبية في الوقت المناسب.
• علاوة على ذلك، تعد التحليلات التنبؤية ضرورية لتحسين دقة التشخيص. فهو يساعد على اكتشاف الأمراض في وقت مبكر ويوجه إنشاء استراتيجيات وقائية محددة.
• تساعد التحليلات التنبؤية مقدمي الرعاية الصحية على اتخاذ القرارات ليس فقط بناءً على خبرتهم ولكن أيضًا على البيانات الفعلية. فهو يؤدي إلى رعاية أفضل للمرضى، وعمليات سلسة، واستخدام أكثر ذكاءً للموارد.

تساهم فوائد التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية في جعل خدمات الرعاية الصحية أفضل ما يمكن أن تكون بشكل عام. مع تطور التكنولوجيا وتحسن قدرتنا على تحليل البيانات، من المقرر أن تلعب التحليلات التنبؤية دورًا أكبر في تشكيل مستقبل الرعاية الصحية.

أهم عشر حالات استخدام لاستخدام التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية

تعمل التحليلات التنبؤية للرعاية الصحية على تغيير قطاع الرعاية الصحية بطرق متعددة. من تحسين نتائج الرعاية الصحية إلى تخصيص الموارد بشكل أفضل، تعمل التحليلات التنبؤية على تغيير الطريقة التي يتلقى بها المرضى الرعاية الصحية. فيما يلي عشرة تحليلات تنبؤية في أمثلة الرعاية الصحية التي تقدم القيمة الأكبر لمقدمي الرعاية الصحية:

1. التحليلات التنبؤية تمنع إعادة قبول المريض

إن إعادة القبول في المستشفى هي مسألة تكلفة تكلف الرعاية الطبية وحدها أكثر من ملياري دولار سنويًا. وقد تم تسليط الضوء على عمليات إعادة القبول من خلال برنامج الحد من إعادة القبول في المستشفى ضمن برنامج Medicare، حيث تمت معاقبة 82٪ من المستشفيات المشاركة بسبب زيادة معدلات إعادة القبول.

تساعد التحليلات التنبؤية للرعاية الصحية في تحديد المرضى المعرضين للخطر للمساعدة في تنفيذ عمليات المتابعة المتخصصة التي يمكن أن تضمن توجيهات الخروج المناسبة لمنع إعادة القبول.

ومن الأمثلة الرائعة على ذلك UnityPoint Health، حيث قامت نماذج التحليلات التنبؤية للرعاية الصحية بتقييم درجات مخاطر إعادة القبول لكل مريض. وباستخدام هذه الأداة بشكل جيد، تمكن أحد كبار الأطباء من التنبؤ ومنع عودة المريض إلى المستشفى خلال ثلاثين يومًا من خلال العلاج المبكر للأعراض. وفي غضون 18 شهرًا بعد تنفيذ التحليلات التنبؤية، تمكنت UnityPoint Health من تقليل إعادة القبول لجميع الأسباب بنسبة 40%.

توضح هذه الأمثلة تأثير التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية، واحتواء تكاليف الرعاية الطبية، وتحسين نتائج الرعاية الصحية، وتقليل الضغط على موارد الرعاية الصحية.

اقرأ أيضًا: دليل الأعمال النهائي لتطوير تطبيقات الرعاية الصحية في عام 2023

2. التحليلات التنبؤية للرعاية الصحية تعزز الأمن السيبراني

تعد الهجمات الإلكترونية على الرعاية الصحية مشكلة رئيسية، كما يتضح من تقرير خرق بيانات الرعاية الصحية الصادر عن HIPAA (2014). على سبيل المثال، كشف التقرير عن سرقة المعلومات قبل التشفير في معظم هجمات برامج الفدية هذه. بالإضافة إلى ذلك، أبلغ أبريل 2021 أيضًا عن 62 انتهاكًا في قطاع الرعاية الصحية، 7 منها أدت إلى اختراق أكثر من 100000 سجل لكل منها.

على هذا النحو، أصبحت التحليلات التنبؤية للأمن السيبراني بشكل متزايد حلاً قابلاً للتطبيق للعديد من مؤسسات الرعاية الصحية. ستقوم هذه المنظمات بتقييم مخاطر المعاملات الخاصة بالمعاملات عبر الإنترنت باستخدام نموذج تنبؤي يدمجه مع الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد يسمح النظام للمستخدم بتسجيل الدخول وتوفير مصادقة متعددة العوامل أو حظر العمليات عالية المخاطر. علاوة على ذلك، تسمح نماذج التحليلات التنبؤية للرعاية الصحية بالمراقبة المستمرة للوصول إلى البيانات ومشاركتها، والتقاط أي اتجاهات غير منتظمة تشير إلى التدخلات المحتملة على الفور.

في مجال الأمن السيبراني، تعمل التحليلات التنبؤية للرعاية الصحية عبر فئتين رئيسيتين، تشمل كل منهما أنواعًا فرعية مختلفة:

• الحلول القائمة على نقاط الضعف: يُشار إلى نقاط الضعف هذه في نظام الرعاية الصحية باسم نقاط الضعف والتعرضات الشائعة (CVE).
• المنصات التي تركز على التهديدات: تهدف هذه الأنظمة إلى أن تكون مؤشرات مسبقة للتهديدات التي قد تقوض الأمن في النظام.

3. إدارة صحة السكان

تعد إدارة صحة السكان مجالًا مهمًا حيث تلعب التحليلات التنبؤية للرعاية الصحية دورًا حاسمًا يشمل ثلاثة جوانب رئيسية:

• التعرف على الأمراض المزمنة

ومن خلال التحليلات التنبؤية، يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية تحديد الأشخاص وعلاجهم قبل أن يصابوا بأمراض مزمنة. ولذلك فهو نهج تحليلي يسجل المرضى بناءً على بعض الخصائص، بما في ذلك التركيبة السكانية والإعاقات والعمر وما إلى ذلك، وأنماط الرعاية السابقة الخاصة بهم.

• تحديد تفشي المرض.

أظهرت التحليلات التنبؤية قوتها في تشخيص تفشي الأمراض مثل كوفيد-19. BlueDot هي شركة كندية استخدمت التحليلات التنبؤية لإصدار تنبيه بشأن حالات الالتهاب الرئوي غير العادية في ووهان في 30 ديسمبر 2019، قبل الإعلان الرسمي من قبل منظمة الصحة العالمية عن كوفيد-19. بالإضافة إلى ذلك، صمم مركز العلوم الصحية بجامعة تكساس في هيوستن (UTHealth) أداة تحليلات تنبؤية لتتبع كوفيد-19، تتميز بلوحة معلومات كاملة للصحة العامة تعرض اتجاهات انتشار الوباء الحالية والمتوقعة.

4. تبسيط عملية تقديم مطالبات التأمين

هناك مجال آخر يمكن أن تكون فيه التحليلات التنبؤية مفيدة بشكل كبير في مجال الرعاية الصحية وهو تسريع عمليات تقديم مطالبات التأمين. وبمساعدة هذه الأدوات، لا تستطيع المستشفيات تسريع عملية مطالبات التأمين فحسب، بل يمكنها أيضًا تقليل الأخطاء.

5. تحليل متطلبات صيانة المعدات

في حين أن الأمثلة السابقة سلطت الضوء بشكل أساسي على كيفية استخدام التحليلات التنبؤية في الإعدادات السريرية، فمن المهم ملاحظة أن فوائدها في مجال الرعاية الصحية تمتد أيضًا إلى تحسين العمليات.

تم استخدام التحليلات التنبؤية في العديد من المجالات، على سبيل المثال، في مجال الطيران، حيث تساعد على توقع احتياجات الصيانة قبل أن تسبب مشكلات. ومن خلال دراسة البيانات من أجزاء مختلفة من الطائرة، يمكن للفنيين استبدال الأجزاء الميكانيكية قبل أن تتعطل. وبالمثل، يمكن لعمليات الرعاية الصحية الاستفادة من هذا النوع من الاستراتيجيات التنبؤية أيضًا.

ضع في اعتبارك ما يلي: أجزاء معينة من الآلات الطبية، مثل ماسحات التصوير بالرنين المغناطيسي، تتآكل تدريجيًا بمرور الوقت بسبب الاستخدام المنتظم. إذا تمكنت المنظمات الصحية من التنبؤ بشكل موثوق بالوقت الذي قد تحتاج فيه هذه الأجزاء إلى الاستبدال، فيمكن للمستشفيات تخطيط وجدولة الصيانة خلال الأوقات التي تكون فيها أقل انشغالًا. وبهذه الطريقة، يتم تقليل الاضطرابات المحتملة لكل من مقدمي الرعاية الصحية والمرضى إلى الحد الأدنى المطلق.

تساعد التحليلات التنبؤية على تبسيط العملية من خلال تمكين مراقبة وتحليل البيانات الفنية من أجهزة استشعار ماسح التصوير بالرنين المغناطيسي عن بعد. يتيح لنا ذلك اكتشاف المشكلات الفنية المحتملة في وقت مبكر، مما يوفر فرصة لمعالجتها بسرعة من خلال الاستبدال أو الإصلاح. في المستقبل، يمكن للمستشفيات أن تتخيل موقفًا يكون فيه لكل جهاز طبي وقطعة من المعدات توأم رقمي مفصل يتم تحديثه باستمرار بالبيانات الحالية. سيساعد هذا في التنبؤ بمتطلبات الاستخدام والصيانة المستقبلية.

6. منع تدهور حالة المرضى في وحدات العناية المركزة والمستشفيات العامة

في كل من وحدات العناية المركزة (ICUs) وأجنحة المستشفى العامة، من الضروري أن يكتشف الأطباء والممرضات بسرعة أي تدهور في صحة المريض. وهذا صحيح بشكل خاص عندما يكون الإجراء الفوري هو الفرق بين الحياة والموت. وكان هذا مصدر قلق حتى قبل تفشي جائحة كوفيد-19. وكانت وحدات العناية المركزة في العديد من البلدان، بما في ذلك بلدنا، تعاني بالفعل من ضغوط شديدة بسبب تزايد عدد كبار السن، والعمليات الجراحية المعقدة، ونقص عدد كافٍ من خبراء العناية المركزة. الآن، مع تفاقم الوضع بسبب الوباء، يحتاج مجال الرعاية الصحية بشدة إلى الدعم التكنولوجي لاتخاذ قرارات سريعة ومستنيرة.

إن المراقبة المستمرة للعناصر الحيوية للمريض يمكن أن تساعد البرامج التنبؤية في تحديد الأشخاص الذين من المحتمل أن يحتاجوا إلى المساعدة خلال الساعة التالية. وهذا يسمح لمقدمي الرعاية بالتدخل عند ظهور أولى علامات تدهور الصحة. دور التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية في قياس خطر وفاة المريض أو حاجته إلى الدخول مرة أخرى في غضون يومين بعد مغادرة وحدة العناية المركزة. تساعد هذه المعرفة مقدمي الرعاية على اتخاذ قرارات مستنيرة فيما يتعلق بخروج المريض.

يتم الآن استخدام الخوارزميات التنبؤية في إعدادات مثل وحدات العناية المركزة عن بعد. هنا، يتم إجراء المراقبة المستمرة من قبل أطباء متخصصين في العناية المركزة وممرضات العناية المركزة الذين ليسوا في نفس موقع المريض.

وهذا يتيح لهم التدخل بسرعة عند الحاجة. علاوة على ذلك، تساعد التحليلات التنبؤية على اكتشاف العلامات المبكرة للمرضى الذين بدأوا في أداء سيئ في الأقسام العامة، وهي الأماكن التي يمكن أن تمر فيها مثل هذه العلامات دون أن يلاحظها أحد لبعض الوقت. تعمل الأنظمة الآلية للإنذارات المبكرة على دفع فرق الاستجابة السريعة للرد بسرعة، مما أدى إلى انخفاض ملموس في الحوادث السلبية بنسبة 35% والنوبات القلبية في المستشفيات بنسبة 86%، وفقًا لتقرير صادر عن شركة Philips.

وقد أدت أجهزة الاستشعار الحيوية القابلة للارتداء، والتي يمكن ربطها بمهارة بصدر المريض، إلى تحسين قدرة مقدمي الرعاية الصحية بشكل كبير على تحديد المؤشرات المبكرة لتدهور حالة المريض. إنها مفيدة بشكل خاص للمرضى الذين ينتقلون عبر أماكن الرعاية المختلفة داخل المستشفى.

تقوم أجهزة الاستشعار الحيوية هذه بجمع وإرسال المعلومات الصحية الهامة بشكل مستمر مثل ضربات القلب ومعدلات التنفس. كما يقومون أيضًا بمراقبة العوامل السياقية مثل وضعية الجسم ومستويات نشاط المريض. وتتمثل ميزة هذه الأجهزة في أنها تسمح بالمراقبة عن بعد، مما يقلل الحاجة إلى إجراء فحوصات طبية شخصية متكررة. وقد كان هذا مفيدًا بشكل خاص في علاج المرضى المصابين بـCOVID-19.

7. التنبؤ بمحاولة الانتحار

يعد الانتحار مشكلة صحية عامة مهمة في أمريكا، حيث يصنف من بين الأسباب العشرة الرئيسية للوفاة، حيث يوجد أكثر من 14 حالة وفاة بسبب الانتحار لكل 100.000 شخص سنويًا. ولحل هذه المشكلة الملحة، أنشأ فريق بحث في VUMC نموذجًا للتحليلات التنبؤية. هذا نموذج يستخدم السجلات الصحية الإلكترونية للأشخاص للتنبؤ بإمكانية محاولات الانتحار لدى أفراد معينين.

خلال 11 شهرًا في VUMC، عملت الخوارزمية التنبؤية بهدوء في الخلفية بينما كان الأطباء يركزون على مرضاهم. وكان النظام قادراً على التنبؤ بالمرضى الذين من المرجح أن يطلبوا الرعاية الصحية بعد الانتحار، وبالتالي إبلاغ المتخصصين في الرعاية الصحية.

وسلط كولن والش، الأستاذ المساعد في المعلوماتية الطبية الحيوية والطب والطب النفسي، الضوء على أهمية التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية والممارسة السريرية. ولاحظ أنه على الرغم من صعوبة تحديد المخاطر الانتحارية لكل مريض في كل مواجهة، فإن نموذج المخاطر يشكل فحصًا أوليًا حيويًا. يعد هذا أمرًا ضروريًا في الأماكن التي لا تكون فيها مناقشة مخاطر الانتحار أمرًا شائعًا، كما أنه يساعد في تحديد المرضى الذين قد يحتاجون إلى مزيد من الاستكشاف.

8. تحسين مشاركة المريض

وهذا أمر مهم في الرعاية الصحية الفعالة للمشاركة الفعالة للمريض. ومن خلال التحليلات التنبؤية، يمكن اكتشاف عدم امتثال المريض مسبقًا، ويمكن اتخاذ تدابير فعالة للحفاظ على صحة المرضى حتى الموعد أو العلاج التالي.

يستفيد مقدمو الرعاية الصحية الآن من التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية لتصميم ملفات تعريف المرضى التي تتضمن اتصالات وتقنيات مستهدفة خصيصًا تساعد في إنشاء علاقات أفضل مع المرضى.

تؤكد ليليان ديتريك، زميلة جمعية الخبراء الاكتواريين، على ضرورة تطبيق النماذج التنبؤية في تحديد وعلاج المرضى المستجيبين لتغييرات نمط الحياة. تعد التحليلات التنبؤية مفيدة أيضًا في التسويق المستهدف لأنها تساعد في إنشاء شخصيات العملاء بناءً على بيانات المريض وتخصيص استراتيجيات الاتصال لتناسب تفضيلاتهم.

9. التقليل من المواعيد الفائتة

إن المواعيد الطبية المفقودة وغيرها من الجهود الإدارية التي تستغرق وقتا طويلا تكلف نظام الرعاية الصحية في الولايات المتحدة حوالي 150 مليار دولار سنويا. ولذلك، توفر التحليلات التنبؤية طريقة جيدة لتنبيه المستشفيات والعيادات التي لديها فرص كبيرة لفشل المرضى في مواعيدهم، وبالتالي تقليل خسائر الإيرادات وتحسين رضا مقدمي الخدمة.

قام بعض الباحثين في جامعة ديوك ببناء أداة نمذجة تنبؤية تعمل على تحليل السجلات الصحية الإلكترونية للمرضى بحثًا عن حالات عدم الحضور المحتملة. حدد البرنامج 4819 حالة عدم حضور داخل النظام الصحي في ديوك. وشدد الباحثون على الحاجة إلى تدريب الخوارزمية باستخدام البيانات السريرية المحلية التي أنتجت نتائج أعلى من تدريب البائعين وحده.

قامت شبكة صحة المجتمع، بالشراكة مع CipherHealth، وهي شركة تكنولوجيا صحية مقرها في نيويورك، بتنفيذ حل تحليلي بهدف تقليل حالات فشل المرضى في الحضور في مواعيدهم وتعزيز جهود التوعية. يتنبأ النظام بحالات عدم الحضور المحتملة ويسمح أيضًا بالتشاور عن بعد بما يتناسب مع كل عميل.

10. الكشف عن العلامات المبكرة للإنتان

الإنتان هو حالة مميتة يتطور فيها الجسم نتيجة للعدوى التي تتطور بسرعة. ولذلك، يمكن أن تكون التحليلات التنبؤية أساسية في الكشف المبكر والتدخلات. تساعد الخوارزميات التنبؤية في تحديد المرضى الأكثر عرضة للإصابة بالإنتان من خلال المراقبة المستمرة للعلامات الحيوية للمرضى والبيانات الحيوية الأخرى.

لذلك، على سبيل المثال، في النظام الصحي بجامعة بنسلفانيا، تم استخدام أداة التحليلات التنبؤية للكشف عن مرضى الإنتان المحتملين. استخدمت الأداة بيانات المريض، مثل العلامات الحيوية ونتائج المختبر وتقييم التمريض، في التنبؤ بإمكانية الإصابة بالإنتان. ومن خلال هذه التكنولوجيا، تمكن المستشفى من خفض معدلات الوفيات المبكرة والفعالة المرتبطة بالإنتان

ختاماً

يتم استخدام التحليلات التنبؤية بشكل متزايد في قطاع الرعاية الصحية، مما يؤدي إلى تحسينات هائلة في رعاية المرضى والفعالية التشغيلية. تسلط هذه التطبيقات الواقعية للتحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية الضوء على مدى قوة التحليلات التنبؤية في تحويل مستقبل التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية.

هل تفكر في دمج أحدث التقنيات في خدمات الرعاية الصحية الخاصة بك؟ كوننا الشركة الرائدة في خدمات تطوير برمجيات الرعاية الصحية، فإننا نعطي الأولوية للابتكار ورضا العملاء. وهذا بدوره يمكّنك من توفير حلول رعاية صحية قابلة للتخصيص وقابلة للتطوير لمرضاك.

يتم عرض كفاءتنا في إنشاء حلول تطبيقات الرعاية الصحية من خلال مشاريعنا المتنوعة مثل Soniphi وYouComm وHealth-eApp. لدينا خبرة في تصميم منصات مبتكرة تمنحك رؤى تفصيلية حول سلوك مرضاك وصحتهم حتى تتمكن من تقديم خدمات أفضل وأكثر بساطة.

اتصل بنا لفهم كيف يمكنك الاستفادة من التحليلات التنبؤية في أعمال الرعاية الصحية الخاصة بك.

الأسئلة الشائعة

س: كيفية استخدام التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية؟

أ. تستخدم التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية البيانات السابقة للتنبؤ بالحوادث الصحية المستقبلية ونتائج التدخل المبكر واستراتيجيات العلاج الشخصية. وهذا يتيح لها اكتشاف المخاطر الصحية المحتملة وتحسين رعاية المرضى بالإضافة إلى تعزيز العمليات.

س: ما هي النماذج التنبؤية المستخدمة في الرعاية الصحية؟

ج: بعض النماذج التنبؤية المطبقة بشكل شائع في مجال الرعاية الصحية هي الانحدار اللوجستي، وأجهزة ناقل الدعم، وأشجار القرار، والشبكات العصبية. تقوم هذه النماذج بتحليل معلومات المريض والتنبؤ بالآثار المستقبلية لهذه الاضطرابات من أجل اكتشاف الأمراض قبل حدوثها.

س: ما هو مثال التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية؟

ج: أحد الأمثلة على التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية هو تطبيق خوارزميات التعلم الآلي لتحديد عمليات إعادة قبول المرضى. يمكن لهذا النموذج تحليل المعلومات التاريخية واكتشاف أنماط إعادة القبول، مما يسمح لمقدمي الرعاية الصحية بالتصرف في الوقت المناسب وتجنب إعادة الإدخال من قبل المرضى.