ヘルスケアにおける予測分析が重要な理由

ヘルスケアにおける予測分析は、プロバイダーのデジタル トランスフォーメーションに関して最も重要なイノベーションの 1 つになりつつあります。 それは何ですか?なぜプロバイダーはこれほど急速に実装しているのでしょうか?なぜ気にする必要があるのでしょうか?

ヘルスケアにおける予測分析は、今世紀中に医療提供者に起こる最大の出来事の 1 つかもしれません。

ヘルスケアの予測分析に関する最も明らかな業界統計のいくつかを見てみましょう。

• ヘルスケアにおける北米のビッグデータ分析の市場規模は、2017 年に 93 億 6000 万ドルと評価され、2025 年までに 341 億 6000 万ドルに達すると予測されており、2018 年から 2025 年にかけて 17.7% の CAGR で成長します。
• CWC 調査の回答者の 82% は、分析の実装の最大のメリットは患者ケアの改善であると述べました。
• Society of Actuaries の調査によると、医療機関の 93% が、ビジネスの将来にとって予測分析が重要であると述べています。

ヘルスケアにおける予測分析の使用に将来性があることは明らかです。他の業界と同様に、製造業がその最良の例の 1 つです。

今日は、予測分析がヘルスケアにおいていかに重要な側面になったか、その利点、懸念事項、および将来の展望について見ていきます。

予測分析とは

予測分析は、何が起こる可能性があるかを効果的に伝え、将来どのように影響を受けるかを理解する機会を与えてくれます。

データを取得し、アルゴリズムと機械学習を組み合わせて使用​​して、相関関係と予想される結果を確立します。

ヘルスケアでは、この種の予測は患者のニーズをよりよく理解するのに役立ち、管理の観点からは、入院率、ベッド不足、および以前よりもうまく対処できる他の多くの問題についての洞察を得ることができます。

そして、これは 1 つの基本的なポイントです。最新の分析の使用は、医師や管理者が何年も前から行ってきたことと実際にはそれほど違いはありません。私たちの処分で技術。

ただし、予測分析は、提供されるデータ セットの量に大きく依存することに注意してください。それは、受け取ったものしか返すことができず、予測ではなく推定であるため、そのことを念頭に置いてください。

予測分析の仕組み

簡単に言えば、予測分析は、過去のデータを評価して将来がどのようになるかを判断することによって機能します (ただし、予期しない変化がない場合)。

予測分析は 1 回限りのシステムではありません。 それが効果的であるためには、利害関係者と主要な意思決定者からのインプットが必要です。

まず、企業は予測分析を何に使用したいかを正確に把握する必要があります。 特定の期間に患者により効果的に意識を高めることができるように、プログラムの受け入れが最も強い時期を判断するためですか? それとも、事前に準備できるように、物資の需要が最も高い時期をよりよく理解するためですか? 予測分析の使用は、特定の組織の目標によって異なります。

探しているものを正確に把握したら、意思決定に役立つ分析に必要なデータがあるかどうかを自問することができます。 有用な方法でパターンを認識できるように、十分な時間データをログに記録していますか? データをログに記録していますか? そうでない場合、どうすればデータを記録する手順を導入できますか?

これらの質問に答えたので、分析モデルの構築と ERP システムのトレーニングを開始して、特定のタスクに提供するデータを集計および分析できます。

データが評価され、洞察が提供されると、利害関係者はその実用的なデータを使用して、プロバイダーの結果にプラスの影響を与える決定を下すことができます。

実際、予測分析は、意思決定者が記録を評価することによって何年も前から行ってきたことからそれほど遠くありません。現在、その情報をコンピューターにフィードして、大規模なデータセットをはるかに効果的かつ迅速に分析できるようになりました。人間の労働者ができるよりも。

予測分析の利点

運用効率

組織内の効率の改善について話すとき、ビジネス インテリジェンス (BI) は、多くの場合、企業が持つことができる最大の資産の 1 つです。

BI は多くの場合、勘に基づいて行われるリスクの高い意思決定を回避する手段として展開され、その代わりに既存のデータを分析に利用し、実用的なデータを利用してより多くの情報に基づいた意思決定を行うことを目指しています。

成功している組織では、40% だけが直感に基づいて意思決定を行っています。 あまり成功していない企業の場合、この数字は 70% に跳ね上がります。

医療提供者にとっての利点に関しては、予測分析を使用して、他の方法では見逃していたであろう運用上の不備を判断できます。

たとえば、病棟がより多くのサポートを必要とする可能性があるリアルタイムのデータを受け取ることができるため、その決定を迅速に行うことができ、ケアの提供が改善されます。

これはほんの一例にすぎませんが、西側諸国全体で人口の高齢化が進んでいるため、過負荷のプロバイダーの管理が近い将来重要な要素になるでしょう。

医療提供者は、患者とスタッフの行動パターンを分析するツールを使用することで、非効率性を削減し、節約した費用 (お金と労力) を必要な場所に配分できます。

正確な診断と予防ケア

予測分析ではアルゴリズムを使用して、医師が患者をより正確に診断し、問題が発生する前に解決できるようにします。

これは、ペイシェント ジャーニーをより深く理解するために、数百人、場合によっては数千人の患者からのデータ セットを分析することによって行われます。

これにより、診断目的で発生する可能性のある問題の兆候を示すことができ、さらに医師は患者が治療にどの程度反応しているかをよりよく理解できるようになります.

このように分析を使用すると、医療提供者は早期に介入し、ペイシェント ジャーニーをより迅速かつ正確に促進し、より良い結果が得られる可能性が高くなります。

予測分析の懸念事項

プライバシー

企業によるデータの使用と誤用に関する倫理的懸念は、意思決定者にとってそれほど大きなショックにはなりません。

企業が収集するデータの量が増え、データに慎重な消費者が増えていることから、大規模なデータ セットを扱う組織は特別な注意を払う必要があります。

調査によると、消費者の 70% は、企業がデータを適切に保護しない場合、その企業との取引をやめるだろう. 企業がデータ セキュリティを真剣に考えていると感じているのはわずか 27% です。

これらの懸念の多くは、過去数年間のサイバー攻撃の急激な拡大と、準備に関するいくつかの当惑させる現実から生じています。 たとえば、中小企業の 71% は、サイバーセキュリティ リスクに対する準備ができていないと述べています。

ヘルスケア プロバイダーにとって、リスクは非常に高く、HIPAA などの法律に準拠するには、組織がデータを処理および保護するための完全なシステムを用意する必要があります。

プロバイダーは、予測分析を使用して大量のデータを処理する場合に適切な予防措置を講じる必要があり、患者は、分析目的で使用される場合、自分の情報が安全かつ適切に共有されていることに疑いの余地がない必要があります。

弱体化医師

予測分析 (またはそのことについては AI 技術) の使用に関する永続的な問題の 1 つは、医師が行う従来の意思決定プロセスにおける予測分析とその役割にどれだけの敬意を払うことができるかということです。

たとえば、医師が誤ったまたは不正確な予測分析モデルに従っている場合、重大な法的影響が生じる可能性があります。

これらの理由から、医療提供者は、予測分析を何らかの方法で医師に取って代わる手段と見なしてはなりません。

医師は、予測分析を考慮して独自の決定を下し、意思決定プロセスを文書化する必要があります。

プロバイダーは、予測分析がハードルであるかのように感じるべきではなく、支援能力で機能するテクノロジーのモデルとして考えるべきです。

結局のところ、人間は最善の判断を下して意思決定を続けなければなりません。

いずれにせよ、患者の意見を考慮に入れると、高度な技術が医師に取って代わるという考えはすぐに消えてしまいます。診断、治療の決定、またはその他の直接的な患者ケアのタスクで AI の看護師または医師を信頼しても構わないと思っているのは 50% だけです。

ヘルスケアにおける予測分析の未来

これまでのところ、ヘルスケアで予測分析を使用する利点は現在の懸念を上回っているようであり、ヘルスケアプロバイダーは、組織が AI、機械学習、および分析テクノロジーにこれまで以上に多くの資金を投入していることに同意しています。

PwC の調査によると、プロバイダーの幹部の 3 分の 1 以上が、2018 年に向けて AI、機械学習、予測分析に投資していると答えています。

テクノロジーが成熟し、医療提供者が使用できるデータ セットが増え続けるにつれて、予測分析は、患者を治療する際に考慮すべき非常に重要な要素になります。

これは将来確実になるでしょう。 今のところ、プロバイダーは、野望を達成するために必要な量のデータセットを確実に持っている必要があります。2018 年に Infosys が実施した調査では、回答者の半数がデータの準備が整っていないと感じていることがわかりました。

それにもかかわらず、患者が病院での高度な技術の使用に慣れ、快適になるにつれて、プロバイダーがそれを使用するインセンティブと必要性は、患者の反発によって妨げられることはありません.

プロバイダーは、主にプライバシーと意思決定プロセスにテクノロジーがどの程度存在するかという倫理的考慮事項についても考慮する必要があります。また、現在、データを完全に保護し、HIPAA やその他の標準への包括的なコンプライアンスを確保する手段があるかどうかについても検討する必要があります。

ただし、ヘルスケアにおける予測分析は、業界内で急速に成長し衰えることのない現象であり、小規模なプロバイダーであっても避けられないものであるようです。

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