医療における予測分析 – 10 の使用例と実際の例

機械学習と人工知能は、ヘルスケアを含む世界中のあらゆる業界に影響を与える技術革命です。 医師による患者の治療方法や病気の予防方法が変わります。 スマートなアルゴリズムと徹底的なデータ分析により、医療提供者は健康上の危険の可能性を特定できます。 また、治療計画を微調整し、患者の結果を最適化するのにも役立ちます。

ヘルスケア向けの予測分析の世界市場は成長しています。 しかし、2022 年の市場価値は 117 億ドルでした。その CAGR は、2023 年から 2030 年までの期間で約 24.4% になると予測されています。このような前例のない開発は、成果を改善し、コストを削減するという緊急の必要性により必要とされました。ヘルスケアサービスを提供します。

今日の人々は手頃な価格で効果があり、パーソナライズされた治療プログラムを求めているため、ヘルスケアの予測分析は非常に重要です。 この高度なアプローチを使用することで、医療機関がカスタマイズされた治療法を考案し、増大する需要に効率的に対応できるように支援します。 この記事では、テクノロジーが医療にどのような影響を与えるかを示す、医療における予測分析の 10 件の例を取り上げます。

医療における予測分析のさまざまな利点を理解する

ヘルスケアにおける予測分析は基本的に、過去の健康データに対する高度なデータ分析を使用します。 目標は、医療専門家が将来の健康上の出来事や結果を正確に予測するのに役立つ、このデータ内の有用なパターンと傾向を見つけることです。 医療提供者は、複雑なアルゴリズムとスマートな分析手法を使用して、潜在的な健康リスクを事前に特定し、病気の出現を予測し、さまざまな治療法に対して患者がどのように反応するかを予測することができます。

医療における予測分析の最も注目すべき利点のいくつかを以下に示します。

• 医療従事者は、病歴、診断の詳細、治療結果などの患者データを徹底的に分析することで、予測分析により、各患者の固有のニーズに特に応える介入および治療計画を作成できます。
• 医療における予測分析は、患者の結果を改善するだけでなく医療提供の有効性も高める、カスタマイズされたアプローチも促進します。
• 予測分析は、医療提供者が慢性疾患患者の潜在的な健康上の問題を予測するための実用的な方法を提供します。 このプロセスにより、適切な措置を迅速に講じることができ、有害な結果を防ぐことができます。
• また、病院や医療施設は、入院者数の予測、ベッドの最適な使用の確保、タイムリーなスタッフと医療用品の配分の調整などにより、リソースをより効率的に管理できるようになります。
• さらに、予測分析は診断の精度を向上させるために不可欠です。 病気を早期に発見し、具体的な予防戦略の作成に役立ちます。
• 予測分析は、医療提供者が専門知識だけでなく実際のデータにも基づいて意思決定を行うのに役立ちます。 これにより、患者のケアが向上し、業務がスムーズになり、リソースがより賢く活用されます。

医療における予測分析のこれらの利点は、医療サービス全体を可能な限り最高のものにすることに貢献します。 テクノロジーがより洗練され、データ分析能力が向上するにつれて、予測分析は医療の未来を形作る上でより大きな役割を担うことになります。

医療における予測分析の使用例トップ 10

ヘルスケアの予測分析は、さまざまな方法でヘルスケア分野を変えています。 医療成果の向上からリソースのより適切な割り当てまで、予測分析は患者が医療を受ける方法を変革します。 ここでは、医療提供者に最大の価値を提供する、医療の例における 10 の予測分析を紹介します。

1. 予測分析により患者の再入院を防止

再入院は費用の問題であり、メディケアだけでも年間 20 億ドル以上の費用がかかります。 再入院はメディケアに基づく病院の再入院削減プログラムによって強調されており、参加病院の 82% が再入院率の上昇により罰則を受けています。

医療向けの予測分析は、リスクのある患者の特定に役立ち、再入院を防ぐための適切な退院指示を確実にする専門的なフォローアップの実施を支援します。

優れた例は UnityPoint Health で、医療向けの予測分析モデルが各患者の再入院リスク スコアを評価しました。 このツールをうまく活用して、上級医師は症状の早期治療を通じて 30 日以内に患者の再入院を予測し、防ぐことができました。 予測分析の導入後 18 か月以内に、UnityPoint Health は全原因による再入院を 40% 削減することに成功しました。

これらの例は、医療コストの抑制、医療成果の改善、医療リソースへのストレスの軽減など、医療における予測分析の影響を示しています。

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2. 医療予測分析によりサイバーセキュリティが強化される

HIPAA の Healthcare Data Breach Report (2014) で証明されているように、医療に対するサイバー攻撃は大きな問題です。 たとえば、レポートでは、これらのランサムウェア攻撃のほとんどで、暗号化の前に情報が盗まれたことが明らかになりました。 さらに、2021 年 4 月には医療業界で 62 件の侵害が報告され、そのうち 7 件でそれぞれ 100,000 件以上の記録が侵害されました。

そのため、サイバーセキュリティ予測分析は、多くの医療機関にとってますます実行可能なソリューションになりつつあります。 これらの組織は、人工知能と統合された予測モデルを使用して、オンライン取引の取引リスクを評価します。 たとえば、システムはユーザーがログインして多要素認証を提供したり、リスクの高いプロセスをブロックしたりできるようにする場合があります。 さらに、医療向けの予測分析モデルにより、データのアクセスと共有を継続的に監視し、侵入の可能性を示す異常な傾向を即座に検出できます。

サイバーセキュリティの領域では、医療予測分析は 2 つの主要なカテゴリにわたって機能し、それぞれにさまざまなサブタイプが含まれます。

• 脆弱性ベースのソリューション:医療システムのこのような弱点は、共通脆弱性および露出 (CVE) と呼ばれます。
• 脅威に焦点を当てたプラットフォーム:これらは、システム内のセキュリティを損なう可能性のある脅威を事前に示すことを目的としています。

3. 集団の健康管理

集団の健康管理は、医療予測分析が重要な役割を果たす重要な分野であり、次の 3 つの重要な側面が含まれます。

• 慢性疾患の特定

予測分析を通じて、医療機関は慢性疾患を発症する前に人々を特定し、治療することができます。 したがって、これは、人口統計、障害、年齢などのいくつかの特性と過去のケアパターンに基づいて患者をスコアリングする分析的アプローチです。

• 病気の発生を特定する。

予測分析は、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) などの病気の流行の診断にその威力を発揮しています。 BlueDot はカナダの企業で、2019 年 12 月 30 日に、WHO による新型コロナウイルス感染症の正式発表よりも早く、予測分析を使用して武漢での異常な肺炎症例について警告を発しました。 さらに、テキサス大学ヒューストン健康科学センター (UTHealth) は、現在および予測されるパンデミックの蔓延傾向を表示する完全な公衆衛生ダッシュボードを備えた、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) 追跡のための予測分析ツールを設計しました。

4. 保険金請求手続きの効率化

予測分析が医療分野で大きな利点を発揮できるもう 1 つの分野は、保険金請求の提出を迅速化することです。 これらのツールを利用することで、病院は保険請求プロセスをスピードアップできるだけでなく、間違いを減らすことができます。

5. 機器のメンテナンス要件の分析

前述の例では、主に臨床現場で予測分析がどのように使用されるかを強調しましたが、ヘルスケアにおけるその利点は業務の改善にも及ぶことに注意することが重要です。

予測分析は、航空分野などの多くの分野で使用されており、問題が発生する前にメンテナンスの必要性を予測するのに役立ちます。 飛行機のさまざまな部分からのデータを研究することで、技術者は故障する前に機械部品を交換できます。 同様に、医療業務もこの種の予測戦略から利益を得ることができます。

MRI スキャナーなどの医療機械の特定の部品は、通常の使用により時間の経過とともに徐々に摩耗します。 医療機関がこれらの部品の交換時期を確実に予測できれば、病院は最も忙しくない時間帯にメンテナンスを計画し、スケジュールを立てることができます。 このようにして、医療提供者と患者の両方に起こり得る混乱は最小限に抑えられます。

予測分析は、MRI スキャナーのセンサーからの技術データをリモートでアクティブに監視および分析できるようにすることで、プロセスの合理化に役立ちます。 これにより、潜在的な技術的問題を早期に検出し、交換または修理によって迅速に対処する機会が得られます。 将来的には、病院は、各医療機器や設備に詳細なデジタル ツインがあり、現在のデータで継続的に更新される状況を想像できるかもしれません。 これは、将来の使用状況やメンテナンスの要件を予測するのに役立ちます。

6. ICUおよび総合病院における患者の悪化の防止

集中治療室 (ICU) と一般病棟の両方において、医師と看護師が患者の健康状態の低下を迅速に検出することが不可欠です。 これは、即時の行動が生死を分ける場合に特に当てはまります。 これは、新型コロナウイルス感染症のパンデミックが起こる前から懸念されていました。 我が国を含むいくつかの国では、高齢者人口の増加、複雑な外科手術、十分な集中治療専門家の不足により、ICUはすでに手薄になっていました。 現在、パンデミックにより状況が悪化しているため、医療分野は情報に基づいた迅速な意思決定を行うための技術的サポートを切実に必要としています。

患者のバイタルを常に監視することは、予測ソフトウェアが次の 1 時間以内に助けを必要とする可能性が高い患者を特定するのに役立ちます。 これにより、介護者は健康状態の悪化の兆候を早期に察知して介入することができます。 患者が死亡するリスク、または ICU 退室後 2 日以内に再入院が必要になるリスクを評価する際の医療における予測分析の役割。 この知識は、介護者が患者の退院に関して情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

予測アルゴリズムは現在、遠隔 ICU などの環境で使用されています。 ここでは、患者と同じ場所にいない集中治療専門の医師と救命救急看護師によって常時監視が行われている。

これにより、必要なときに迅速に介入できるようになります。 さらに、予測分析は、一般病棟で患者の様子が悪くなり始める初期の兆候を発見するのに役立ちます。このような兆候は長い間気づかれない可能性があります。 フィリップスのレポートによると、早期警告のための自動化システムにより迅速対応チームが迅速に対応できるようになり、その結果、ネガティブなインシデントが 35% 減少し、病院での心臓発作が 86% 減少するという大幅な減少につながりました。

患者の胸部にさりげなく取り付けることができるウェアラブル バイオセンサーにより、医療提供者が患者の衰弱の兆候を早期に特定する能力が大幅に向上しました。 これらは、病院内のさまざまなケア環境を移動する患者にとって特に役立ちます。

これらのバイオセンサーは、心拍数や呼吸数などの重要な健康情報を継続的に収集して送信します。 また、体の姿勢や患者の活動レベルなどの状況要因も監視します。 これらのデバイスの利点は、リモート監視が可能であり、定期的な対面での健康チェックの必要性が軽減されることです。 これは、新型コロナウイルス感染症患者の治療において特に有益です。

7. 自殺未遂の予測

自殺はアメリカにおける重要な公衆衛生上の問題であり、自殺は主要死因の上位10位にランクされており、毎年10万人当たり14人以上が自殺で亡くなっています。 この差し迫った問題を解決するために、VUMC の研究チームは予測分析モデルを作成しました。 これは、人々の電子健康記録を使用して、特定の個人の自殺未遂の可能性を予測するモデルです。

VUMC での 11 か月間、医師が患者の治療に集中している間、予測アルゴリズムはバックグラウンドで静かに実行されていました。 このシステムは、自殺後に医療を求める可能性が高い患者を予測し、医療従事者に情報を提供することができました。

生物医療情報学、医学、精神医学の助教授である Colin Walsh 氏は、ヘルスケアと臨床実践における予測分析の重要性を強調しました。 彼は、すべての患者の自殺リスクを判断することは困難であるにもかかわらず、リスクモデルは重要な事前スクリーニングを構成すると観察しました。 これは、自殺リスクについて議論することが一般的ではない状況では不可欠であり、さらなる調査が必要な患者を特定するのにも役立ちます。

8. 患者の関与を向上させる

これは、患者が積極的に関与するための効果的な医療において重要です。 予測分析を使用すると、患者のコンプライアンス違反を事前に検出でき、次の予約または治療まで患者の健康を維持するための積極的な措置を講じることができます。

医療提供者は現在、医療における予測分析を利用して、より良い患者関係を築くのに役立つ特別にターゲットを絞ったコミュニケーションや技術を組み込んだ患者プロファイルを設計しています。

保険数理士会のフェローであるリリアン・ディトリック氏は、ライフスタイルの変化に反応する患者を特定し、治療する際に予測モデルを適用する必要性を強調しています。 予測分析は、患者データに基づいて顧客のペルソナを作成し、顧客の好みに合わせてコミュニケーション戦略をカスタマイズするのに役立つため、ターゲットを絞ったマーケティングにも役立ちます。

9. 予約の欠席を最小限に抑える

医療予約の欠席やその他の時間のかかる管理作業により、米国の医療システムは年間約 1,500 億ドルの損失を被っています。 したがって、予測分析は、患者が予約に失敗する可能性が高い病院や診療所に警告を発する優れた方法を提供し、収益の損失を減らし、医療提供者の満足度を向上させます。

デューク大学の一部の研究者は、ノーショーの可能性について患者の EHR を分析する予測モデリング ツールを構築しました。 このソフトウェアは、デューク大学の医療システム内でノーショーの 4,819 件を特定しました。 研究者らは、ベンダーのトレーニングのみよりも高い結果を生み出すローカルの臨床データを使用してアルゴリズムをトレーニングする必要性を強調しました。

Community Health Network は、ニューヨークに拠点を置くヘルステック企業 CipherHealth と提携し、患者が予約時間に来ないケースを最小限に抑え、支援活動を強化することを目的とした分析ソリューションを導入しました。 このシステムにより、無断欠席の可能性を予測し、クライアントごとに適応したリモート相談も可能になります。

10. 敗血症の初期兆候の検出

敗血症は、感染が急速に進行した結果として身体が発症する致命的な状態です。 したがって、予測分析は早期発見と介入の鍵となります。 予測アルゴリズムは、患者のバイタルサインやその他のバイタルデータを継続的に監視することで、敗血症を発症する可能性が最も高い患者を特定するのに役立ちます。

したがって、たとえばペンシルバニア大学保健システムでは、敗血症の可能性のある患者を検出するために予測分析ツールが使用されました。 このツールは、敗血症の可能性を予測する際に、バイタルサイン、検査結果、看護評価などの患者データを使用しました。 この技術により、病院は敗血症関連の早期死亡率を効果的に低下させることができました。

結論は

医療業界では予測分析の使用が増えており、その結果、患者ケアと業務効率が大幅に向上しています。 医療における予測分析のこれらの実際のアプリケーションは、医療における予測分析の未来を変革する上で、予測分析がいかに強力であるかを強調しています。

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よくある質問

Q. 医療分野で予測分析を使用するにはどうすればよいですか?

A.ヘルスケアにおける予測分析では、過去のデータを利用して、将来の健康上のインシデントとその結果を予測し、早期介入と個別の治療戦略を実現します。 これにより、健康被害の可能性を検出し、患者ケアを最適化し、業務を強化することが可能になります。

Q. ヘルスケアで使用される予測モデルとは何ですか?

A.ヘルスケアで一般的に適用される予測モデルには、ロジスティック回帰、サポート ベクター マシン、デシジョン ツリー、ニューラル ネットワークなどがあります。 これらのモデルは、病気が発生する前に検出するために、患者の情報を分析し、これらの病気の将来の影響を予測します。

Q. 医療における予測分析の例は何ですか?

A.ヘルスケアにおける予測分析の一例は、患者の再入院を決定するための機械学習アルゴリズムの適用です。 このモデルは履歴情報を分析し、再入院のパターンを検出できるため、医療提供者は時間内に行動し、患者の再入院を回避できます。