Predictive Analytics im Gesundheitswesen – 10 Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind eine technologische Revolution, die alle Branchen auf der ganzen Welt betrifft, einschließlich des Gesundheitswesens. Es verändert die Art und Weise, wie Ärzte Patienten behandeln und Krankheiten vorbeugen. Intelligente Algorithmen und gründliche Datenanalysen ermöglichen es Gesundheitsdienstleistern, mögliche Gesundheitsrisiken zu erkennen. Sie würden auch dabei helfen, Behandlungspläne zu verfeinern und die Ergebnisse bei Patienten zu optimieren.

Der globale Markt für prädiktive Analysen im Gesundheitswesen wächst. Allerdings hatte es im Jahr 2022 einen Marktwert von 11,7 Milliarden US-Dollar. Die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate wird im Zeitraum von 2023 bis 2030 voraussichtlich etwa 24,4 % betragen. Eine solch beispiellose Entwicklung wurde durch die dringende Notwendigkeit erforderlich, die Ergebnisse zu verbessern und die Kosten zu senken Bereitstellung von Gesundheitsdienstleistungen.

Prädiktive Analysen für das Gesundheitswesen sind sehr wichtig, da die Menschen heutzutage erschwingliche, erfolgreiche und personalisierte Behandlungsprogramme wünschen. Mithilfe dieses fortschrittlichen Ansatzes unterstützen sie Gesundheitseinrichtungen dabei, maßgeschneiderte Behandlungen zu entwickeln und den wachsenden Bedarf effizient zu decken. In diesem Artikel werden 10 Beispiele für Predictive Analytics im Gesundheitswesen untersucht, die zeigen, wie Technologie das Gesundheitswesen beeinflusst.

Die vielfältigen Vorteile von Predictive Analytics im Gesundheitswesen verstehen

Prädiktive Analysen im Gesundheitswesen nutzen im Wesentlichen eine erweiterte Datenanalyse vergangener Gesundheitsdaten. Ziel ist es, in diesen Daten nützliche Muster und Trends zu finden, die medizinischem Fachpersonal dabei helfen können, zukünftige Gesundheitsereignisse und -ergebnisse genau vorherzusagen. Mithilfe komplexer Algorithmen und intelligenter Analysemethoden können Gesundheitsdienstleister mögliche Gesundheitsrisiken im Voraus erkennen, das Auftreten von Krankheiten vorhersagen und vorhersagen, wie Patienten auf verschiedene Behandlungen reagieren könnten.

Hier sind einige der bemerkenswertesten Vorteile von Predictive Analytics im Gesundheitswesen:

• Durch die gründliche Analyse von Patientendaten wie Krankengeschichten, Diagnosedetails und Behandlungsergebnissen ermöglicht Predictive Analytics es medizinischem Fachpersonal, Interventions- und Behandlungspläne zu erstellen, die speziell auf die individuellen Bedürfnisse jedes Patienten zugeschnitten sind.
• Prädiktive Analysen im Gesundheitswesen ermöglichen auch einen maßgeschneiderten Ansatz, der nicht nur die Patientenergebnisse verbessert, sondern auch die Wirksamkeit der Gesundheitsversorgung steigert.
• Prädiktive Analysen bieten Gesundheitsdienstleistern eine praktische Möglichkeit, mögliche Gesundheitsprobleme bei Patienten mit chronischen Erkrankungen vorherzusagen. Dieser Prozess ermöglicht es, rechtzeitig geeignete Maßnahmen zu ergreifen und schädliche Folgen zu verhindern.
• Darüber hinaus können Krankenhäuser und Gesundheitseinrichtungen ihre Ressourcen effizienter verwalten, indem sie beispielsweise die Anzahl der Patientenaufnahmen vorhersagen, eine optimale Bettennutzung sicherstellen und die Verteilung von Personal und medizinischer Versorgung zeitnah koordinieren.
• Darüber hinaus ist Predictive Analytics für die Verbesserung der Genauigkeit von Diagnosen unerlässlich. Es hilft, Krankheiten früher zu erkennen und hilft bei der Entwicklung spezifischer Präventionsstrategien.
• Predictive Analytics hilft Gesundheitsdienstleistern, Entscheidungen nicht nur auf der Grundlage ihres Fachwissens, sondern auch auf der Grundlage tatsächlicher Daten zu treffen. Dies führt zu einer besseren Patientenversorgung, reibungslosen Abläufen und einer intelligenteren Ressourcennutzung.

Diese Vorteile von Predictive Analytics im Gesundheitswesen tragen dazu bei, die Gesundheitsdienstleistungen insgesamt bestmöglich zu gestalten. Da die Technologie immer ausgefeilter wird und sich unsere Fähigkeit zur Datenanalyse verbessert, wird die prädiktive Analyse eine immer wichtigere Rolle bei der Gestaltung der Zukunft des Gesundheitswesens einnehmen.

Die zehn wichtigsten Anwendungsfälle für den Einsatz von Predictive Analytics im Gesundheitswesen

Predictive Analytics für das Gesundheitswesen verändert den Gesundheitssektor auf vielfältige Weise. Von der Verbesserung der Gesundheitsergebnisse bis hin zur besseren Ressourcenzuweisung verändert die prädiktive Analyse die Art und Weise, wie Patienten Gesundheitsversorgung erhalten. Hier sind zehn Beispiele für prädiktive Analysen im Gesundheitswesen, die für Gesundheitsdienstleister den größten Nutzen bieten:

1. Prädiktive Analysen verhindern die Wiederaufnahme von Patienten

Wiederaufnahmen in Krankenhäuser sind ein Kostenproblem, das allein Medicare jährlich über zwei Milliarden Dollar kostet. Wiedereinweisungen wurden durch das Programm zur Reduzierung von Krankenhausrückübernahmen im Rahmen von Medicare hervorgehoben, wobei 82 % der teilnehmenden Krankenhäuser für erhöhte Rückübernahmeraten bestraft wurden.

Prädiktive Analysen für das Gesundheitswesen helfen bei der Identifizierung von Risikopatienten und helfen bei der Umsetzung spezialisierter Nachsorgemaßnahmen, die angemessene Entlassungsanweisungen gewährleisten können, um Wiederaufnahmen vorzubeugen.

Ein gutes Beispiel ist UnityPoint Health, wo prädiktive Analysemodelle für das Gesundheitswesen die Rückübernahmerisikowerte für jeden Patienten bewerteten. Durch den guten Einsatz dieses Tools konnte ein leitender Arzt die Wiederaufnahme eines Patienten innerhalb von dreißig Tagen vorhersagen und durch die frühzeitige Behandlung der Symptome verhindern. Innerhalb von 18 Monaten nach der Implementierung prädiktiver Analysen gelang es UnityPoint Health, die Wiedereinweisungen aus allen Gründen um 40 % zu reduzieren.

Diese Beispiele zeigen die Auswirkungen prädiktiver Analysen im Gesundheitswesen, indem sie die Kosten für die medizinische Versorgung eindämmen, die Ergebnisse im Gesundheitswesen verbessern und die Belastung der Gesundheitsressourcen verringern.

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2. Predictive Analytics im Gesundheitswesen verbessern die Cybersicherheit

Cyberangriffe auf das Gesundheitswesen stellen ein großes Problem dar, wie der Healthcare Data Breach Report der HIPAA (2014) belegt. Der Bericht enthüllte beispielsweise, dass bei den meisten dieser Ransomware-Angriffe Informationen vor der Verschlüsselung gestohlen wurden. Darüber hinaus wurden im April 2021 auch 62 Verstöße im Gesundheitswesen gemeldet, von denen sieben jeweils mehr als 100.000 Datensätze kompromittiert haben.

Daher ist die prädiktive Analyse der Cybersicherheit für viele Gesundheitsorganisationen zunehmend zu einer praktikablen Lösung geworden. Diese Organisationen werden die Transaktionsrisiken von Online-Transaktionen mithilfe eines prädiktiven Modells bewerten und es mit künstlicher Intelligenz integrieren. Beispielsweise kann das System einem Benutzer erlauben, sich anzumelden und eine Multi-Faktor-Authentifizierung bereitzustellen oder risikoreiche Prozesse zu blockieren. Darüber hinaus ermöglichen prädiktive Analysemodelle für das Gesundheitswesen eine ständige Überwachung des Datenzugriffs und -austauschs und erkennen umgehend alle unregelmäßigen Tendenzen, die auf mögliche Eingriffe hinweisen.

Im Bereich der Cybersicherheit funktioniert Predictive Analytics im Gesundheitswesen in zwei Hauptkategorien, die jeweils verschiedene Untertypen umfassen:

• Auf Schwachstellen basierende Lösungen: Solche Schwachstellen im Gesundheitssystem werden als Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) bezeichnet.
• Bedrohungsorientierte Plattformen: Diese sollen Frühindikatoren für Bedrohungen sein, die die Sicherheit im System gefährden können.

3. Verwaltung der Bevölkerungsgesundheit

Das Management der Bevölkerungsgesundheit ist ein wichtiger Bereich, in dem prädiktive Analysen im Gesundheitswesen eine entscheidende Rolle spielen und drei Schlüsselaspekte umfassen:

• Chronische Krankheiten identifizieren

Durch prädiktive Analysen können Gesundheitseinrichtungen Menschen identifizieren und behandeln, bevor sie chronische Erkrankungen entwickeln. Es handelt sich daher um einen analytischen Ansatz, der Patienten anhand einiger Merkmale bewertet, darunter demografische Merkmale, Behinderungen, Alter usw. sowie ihre bisherigen Pflegemuster.

• Krankheitsausbrüche erkennen.

Die prädiktive Analytik hat ihre Stärke bei der Diagnose von Krankheitsausbrüchen wie COVID-19 unter Beweis gestellt. BlueDot ist ein kanadisches Unternehmen, das prädiktive Analysen nutzte, um am 30. Dezember 2019 eine Warnung vor ungewöhnlichen Lungenentzündungsfällen in Wuhan herauszugeben, bevor die WHO offiziell COVID-19 ankündigte. Darüber hinaus hat das University of Texas Health Science Center in Houston (UTHealth) ein prädiktives Analysetool für die COVID-19-Verfolgung entwickelt, das ein vollständiges Dashboard für die öffentliche Gesundheit enthält, das aktuelle und prognostizierte Ausbreitungstrends der Pandemie anzeigt.

4. Straffung der Einreichung von Versicherungsansprüchen

Ein weiterer Bereich, in dem prädiktive Analysen im Gesundheitswesen von großem Nutzen sein können, ist die Beschleunigung der Einreichung von Versicherungsansprüchen. Mit Hilfe dieser Tools können Krankenhäuser nicht nur die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen beschleunigen, sondern auch Fehler reduzieren.

5. Analyse der Anforderungen an die Gerätewartung

Während in den früheren Beispielen hauptsächlich hervorgehoben wurde, wie Predictive Analytics im klinischen Umfeld eingesetzt wird, ist es wichtig zu beachten, dass sich ihre Vorteile im Gesundheitswesen auch auf die Verbesserung von Abläufen erstrecken.

Prädiktive Analysen werden in vielen Bereichen eingesetzt, beispielsweise in der Luftfahrt, wo sie dabei helfen, Wartungsbedarf vorherzusehen, bevor er Probleme verursacht. Durch die Untersuchung von Daten aus verschiedenen Teilen eines Flugzeugs können Techniker mechanische Teile ersetzen, bevor sie ausfallen. Auch Gesundheitsbetriebe können von einer solchen Prognosestrategie profitieren.

Bedenken Sie Folgendes: Bestimmte Teile medizinischer Geräte, wie z. B. MRT-Scanner, nutzen sich im Laufe der Zeit aufgrund regelmäßiger Nutzung allmählich ab. Wenn Gesundheitsorganisationen zuverlässig vorhersagen können, wann diese Teile möglicherweise ausgetauscht werden müssen, können Krankenhäuser Wartungsarbeiten zu Zeiten planen und planen, zu denen sie am wenigsten ausgelastet sind. Auf diese Weise werden mögliche Störungen sowohl für Gesundheitsdienstleister als auch für Patienten auf ein absolutes Minimum reduziert.

Prädiktive Analysen tragen zur Rationalisierung des Prozesses bei, indem sie die aktive Überwachung und Analyse technischer Daten von MRT-Scanner-Sensoren aus der Ferne ermöglichen. Dies ermöglicht es uns, mögliche technische Probleme frühzeitig zu erkennen und bietet die Möglichkeit, diese zeitnah durch Austausch oder Reparatur zu beheben. Krankenhäuser könnten sich in Zukunft eine Situation vorstellen, in der jedes medizinische Gerät und jede Ausrüstung über einen detaillierten digitalen Zwilling verfügt, der kontinuierlich mit aktuellen Daten aktualisiert wird. Dies hilft dabei, zukünftige Nutzungs- und Wartungsanforderungen vorherzusagen.

6. Verhinderung einer Verschlechterung des Zustands der Patienten auf Intensivstationen und Allgemeinkrankenhäusern

Sowohl auf Intensivstationen als auch auf allgemeinen Krankenhausstationen ist es wichtig, dass Ärzte und Pflegekräfte jede Verschlechterung des Gesundheitszustands eines Patienten schnell erkennen. Dies gilt insbesondere dann, wenn sofortiges Handeln über Leben und Tod entscheiden kann. Dies war bereits vor der COVID-19-Pandemie ein Problem. In mehreren Ländern, darunter auch in unserem Land, waren die Intensivstationen bereits überlastet, da die Bevölkerung immer älter wird, komplizierte chirurgische Eingriffe erforderlich sind und nicht genügend Experten für die Intensivpflege zur Verfügung stehen. Jetzt, da die Pandemie die Situation verschlimmert, benötigt das Gesundheitswesen dringend technische Unterstützung, um schnelle und fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Die ständige Überwachung der Vitalwerte eines Patienten kann einer Prognosesoftware dabei helfen, diejenigen zu identifizieren, die wahrscheinlich innerhalb der nächsten Stunde Hilfe benötigen. Dadurch können Pflegekräfte bereits bei den ersten Anzeichen einer Verschlechterung des Gesundheitszustands eingreifen. Die Rolle prädiktiver Analysen im Gesundheitswesen bei der Einschätzung des Risikos, dass ein Patient innerhalb von zwei Tagen nach Verlassen der Intensivstation verstirbt oder wieder aufgenommen werden muss. Dieses Wissen hilft Pflegekräften, fundierte Entscheidungen hinsichtlich der Entlassung von Patienten zu treffen.

Vorhersagealgorithmen werden mittlerweile in Einrichtungen wie Tele-Intensivstationen eingesetzt. Dabei erfolgt die ständige Überwachung durch auf Intensivpflege spezialisierte Ärzte und Intensivpfleger, die sich nicht am selben Ort wie der Patient befinden.

Dadurch können sie bei Bedarf schnell eingreifen. Darüber hinaus helfen prädiktive Analysen dabei, die frühesten Anzeichen dafür zu erkennen, dass es den Patienten auf Allgemeinstationen schlecht geht, also an Orten, an denen solche Anzeichen lange Zeit unbemerkt bleiben können. Automatisierte Systeme für Frühwarnungen veranlassen Schnellreaktionsteams, schnell zu reagieren, was laut einem Bericht von Philips zu einem deutlichen Rückgang der negativen Vorfälle um 35 % und der Herzinfarkte in Krankenhäusern um 86 % geführt hat.

Tragbare Biosensoren, die subtil an der Brust eines Patienten befestigt werden können, haben die Fähigkeit von Gesundheitsdienstleistern erheblich verbessert, frühe Anzeichen einer Verschlechterung des Zustands des Patienten zu erkennen. Sie sind besonders hilfreich für Patienten, die innerhalb des Krankenhauses verschiedene Pflegebereiche durchlaufen.

Diese Biosensoren erfassen und senden kontinuierlich wichtige Gesundheitsinformationen wie Herzschlag und Atemfrequenz. Sie überwachen auch Kontextfaktoren wie die Körperhaltung und das Aktivitätsniveau des Patienten. Der Vorteil dieser Geräte besteht darin, dass sie eine Fernüberwachung ermöglichen, wodurch die Notwendigkeit wiederkehrender persönlicher Gesundheitskontrollen verringert wird. Dies hat sich insbesondere bei der Behandlung von Patienten mit COVID-19 als vorteilhaft erwiesen.

7. Vorhersage eines Selbstmordversuchs

Selbstmord ist ein wichtiges Problem der öffentlichen Gesundheit in Amerika, wo er mit jährlich über 14 Todesfällen durch Selbstmord pro 100.000 Personen zu den zehn häufigsten Todesursachen zählt. Um dieses dringende Problem zu lösen, hat ein Forschungsteam am VUMC ein prädiktives Analysemodell entwickelt. Hierbei handelt es sich um ein Modell, das elektronische Gesundheitsakten von Personen nutzt, um die Möglichkeit von Suizidversuchen bei bestimmten Personen vorherzusagen.

Während 11 Monaten am VUMC lief der Vorhersagealgorithmus still im Hintergrund, während sich die Ärzte auf ihre Patienten konzentrierten. Das System war in der Lage vorherzusagen, dass Patienten nach einem Suizid wahrscheinlich medizinische Hilfe in Anspruch nehmen würden, und informierte so das medizinische Fachpersonal.

Colin Walsh, Assistenzprofessor für Biomedizinische Informatik, Medizin und Psychiatrie, betonte die Bedeutung prädiktiver Analysen im Gesundheitswesen und in der klinischen Praxis. Er stellte fest, dass es zwar schwierig ist, das Suizidrisiko jedes Patienten bei jeder Begegnung zu bestimmen, das Risikomodell jedoch eine wichtige Voruntersuchung darstellt. Dies ist in Situationen, in denen die Diskussion über das Suizidrisiko nicht üblich ist, von wesentlicher Bedeutung und hilft auch bei der Identifizierung von Patienten, die einer weiteren Untersuchung bedürfen.

8. Verbesserung der Patienteneinbindung

Dies ist wichtig für eine wirksame Gesundheitsversorgung und eine aktive Patientenbeteiligung. Mit Predictive Analytics kann die Nichteinhaltung des Patienten im Vorfeld erkannt und aktive Maßnahmen ergriffen werden, um den Patienten bis zum nächsten Termin oder der nächsten Behandlung gesund zu halten.

Gesundheitsdienstleister nutzen heute prädiktive Analysen im Gesundheitswesen, um Patientenprofile zu erstellen, die gezielte Kommunikation und Techniken beinhalten, die zum Aufbau besserer Patientenbeziehungen beitragen.

Lillian Dittrick, Fellow der Society of Actuaries, betont die Notwendigkeit, Vorhersagemodelle anzuwenden, um Patienten zu identifizieren und zu behandeln, die auf Änderungen des Lebensstils reagieren. Predictive Analytics ist auch im gezielten Marketing nützlich, da es dabei hilft, Kundenpersönlichkeiten auf der Grundlage von Patientendaten zu erstellen und Kommunikationsstrategien an ihre Vorlieben anzupassen.

9. Minimierung verpasster Termine

Versäumte Arzttermine und andere zeitraubende Verwaltungsaufwände kosten das US-amerikanische Gesundheitssystem etwa 150 Milliarden US-Dollar pro Jahr. Daher bietet die prädiktive Analyse eine gute Möglichkeit, Krankenhäuser und Kliniken zu alarmieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass Patienten ihre Termine nicht einhalten, wodurch Umsatzverluste reduziert und die Zufriedenheit der Anbieter verbessert werden.

Einige Forscher der Duke University haben ein prädiktives Modellierungstool entwickelt, das die EHRs von Patienten auf mögliche Nichterscheinen analysiert. Die Software identifizierte 4.819 Fälle von Nichterscheinen im Gesundheitssystem von Duke. Die Forscher unterstrichen die Notwendigkeit, den Algorithmus anhand lokaler klinischer Daten zu trainieren, die zu besseren Ergebnissen führten als alleiniges Training des Anbieters.

Community Health Network hat in Zusammenarbeit mit CipherHealth, einem Gesundheitstechnologieunternehmen mit Sitz in New York, eine analytische Lösung implementiert, um Fälle zu minimieren, in denen Patienten nicht zu ihren Terminen erscheinen, und um die Öffentlichkeitsarbeit zu verbessern. Das System prognostiziert mögliche Nichterscheinen und ermöglicht auch eine auf jeden Kunden zugeschnittene Fernberatung.

10. Frühe Anzeichen einer Sepsis erkennen

Sepsis ist eine tödliche Erkrankung, die der Körper als Folge einer sich schnell entwickelnden Infektion entwickelt. Daher können prädiktive Analysen bei der Früherkennung und Intervention von entscheidender Bedeutung sein. Prädiktive Algorithmen helfen bei der Bestimmung von Patienten, bei denen die Wahrscheinlichkeit einer Sepsis am größten ist, indem sie die Vitalfunktionen und andere Vitaldaten der Patienten kontinuierlich überwachen.

Daher wurde beispielsweise am University of Pennsylvania Health System ein prädiktives Analysetool eingesetzt, um potenzielle Sepsis-Patienten zu erkennen. Das Tool nutzte Patientendaten wie Vitalfunktionen, Laborergebnisse und Pflegebeurteilungen, um die Möglichkeit einer Sepsis vorherzusagen. Durch diese Technologie konnte das Krankenhaus die frühe und effektive Sepsis-bedingte Sterblichkeitsrate senken

Abschließend

Predictive Analytics wird in der Gesundheitsbranche zunehmend eingesetzt und führt zu massiven Verbesserungen der Patientenversorgung und der betrieblichen Effektivität. Diese realen Anwendungen von Predictive Analytics im Gesundheitswesen verdeutlichen, wie wirkungsvoll Predictive Analytics dabei sein kann, die Zukunft der Predictive Analytics im Gesundheitswesen zu verändern.

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FAQs

F. Wie nutzt man prädiktive Analysen im Gesundheitswesen?

A. Prädiktive Analysen im Gesundheitswesen nutzen vergangene Daten, um zukünftige Gesundheitsvorfälle vorherzusagen und Ergebnisse für frühzeitiges Eingreifen und personalisierte Therapiestrategien zu erzielen. Dies ermöglicht es, mögliche Gesundheitsrisiken zu erkennen, die Patientenversorgung zu optimieren und den Betrieb zu verbessern.

F. Welche Vorhersagemodelle werden im Gesundheitswesen verwendet?

A. Einige der im Gesundheitswesen häufig verwendeten Vorhersagemodelle sind logistische Regression, Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbäume und neuronale Netze. Diese Modelle analysieren Patienteninformationen und prognostizieren zukünftige Auswirkungen dieser Störungen, um Krankheiten vor ihrem Auftreten zu erkennen.

F. Was ist ein Beispiel für Predictive Analytics im Gesundheitswesen?

A. Ein Beispiel für Predictive Analytics im Gesundheitswesen ist die Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Bestimmung von Patientenwiederaufnahmen. Dieses Modell kann historische Informationen analysieren und Muster von Wiedereinweisungen erkennen, sodass Gesundheitsdienstleister rechtzeitig handeln und eine Wiedereinweisung von Patienten vermeiden können.