Análisis predictivo en el sector sanitario: diez casos de uso y ejemplos del mundo real

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son una revolución tecnológica que está afectando a todas las industrias del mundo, incluida la atención médica. Cambia la forma en que los médicos tratan a los pacientes y previenen enfermedades. Los algoritmos inteligentes y los análisis exhaustivos de datos permiten a los proveedores de atención médica identificar posibles riesgos para la salud. También ayudarían a afinar los planes de tratamiento y optimizar los resultados en los pacientes.

El mercado global de análisis predictivos para la atención sanitaria está creciendo. Sin embargo, tenía un valor de mercado de 11.700 millones de dólares en 2022. Se prevé que su CAGR será de aproximadamente el 24,4% durante el período de 2023 a 2030. Este desarrollo sin precedentes ha sido necesario por la urgente necesidad de mejorar los resultados y reducir el costo de prestación de servicios de atención médica.

El análisis predictivo para la atención sanitaria es muy importante, ya que hoy en día la gente quiere programas de tratamiento asequibles, exitosos y personalizados. Al utilizar este enfoque avanzado, ayudan a las instituciones sanitarias a crear tratamientos personalizados y satisfacer la creciente demanda de manera eficiente. Este artículo examinará 10 ejemplos de análisis predictivo en la atención sanitaria, que muestran cómo la tecnología influye en la atención sanitaria.

Comprender los múltiples beneficios del análisis predictivo en la atención sanitaria

El análisis predictivo en la atención médica consiste esencialmente en utilizar análisis de datos avanzados sobre datos de salud anteriores. El objetivo es encontrar patrones y tendencias útiles dentro de estos datos, que puedan ayudar a los profesionales de la salud a predecir con precisión eventos y resultados de salud futuros. Utilizando algoritmos complejos y métodos analíticos inteligentes, los proveedores de atención médica pueden detectar posibles riesgos para la salud con anticipación, prever la aparición de enfermedades y predecir cómo podrían reaccionar los pacientes a diferentes tratamientos.

Estos son algunos de los beneficios más notables del análisis predictivo en la atención médica:

• Al analizar exhaustivamente los datos de los pacientes, como historiales médicos, detalles de diagnóstico y resultados de tratamientos, el análisis predictivo permite a los profesionales de la salud crear planes de intervención y tratamiento que satisfagan específicamente las necesidades únicas de cada paciente.
• El análisis predictivo en la atención sanitaria también facilita un enfoque personalizado que no sólo mejora los resultados de los pacientes sino que también aumenta la eficacia de la prestación de atención sanitaria.
• El análisis predictivo ofrece una forma práctica para que los proveedores de atención médica prevean posibles problemas de salud en pacientes con enfermedades crónicas. Este proceso permite tomar medidas adecuadas con prontitud, evitando consecuencias perjudiciales.
• También permite a los hospitales y centros de atención médica administrar sus recursos de manera más eficiente, por ejemplo, prediciendo el número de admisiones de pacientes, garantizando el uso óptimo de las camas y coordinando la distribución de personal y suministros médicos de manera oportuna.
• Además, el análisis predictivo es esencial para mejorar la precisión de los diagnósticos. Ayuda a detectar enfermedades más tempranamente y orienta la creación de estrategias preventivas específicas.
• El análisis predictivo ayuda a los proveedores de atención médica a tomar decisiones no solo basadas en su experiencia sino también en datos reales. Conduce a una mejor atención a los pacientes, operaciones fluidas y un uso más inteligente de los recursos.

Estos beneficios del análisis predictivo en la atención médica contribuyen a que los servicios de atención médica sean los mejores en general. A medida que la tecnología se vuelve más sofisticada y mejora nuestra capacidad para analizar datos, el análisis predictivo asumirá un papel más importante en la configuración del futuro de la atención médica.

Diez casos de uso principales del análisis predictivo en la atención sanitaria

El análisis predictivo para la atención sanitaria está cambiando el sector sanitario de múltiples formas. Desde mejorar los resultados de la atención médica hasta una mejor asignación de recursos, el análisis predictivo transforma la forma en que los pacientes reciben atención médica. Aquí hay diez ejemplos de análisis predictivos en atención médica que ofrecen el mayor valor a los proveedores de atención médica:

1. El análisis predictivo previene el reingreso del paciente

Los reingresos hospitalarios son una cuestión de costos que le cuesta a Medicare más de dos mil millones de dólares al año. Las readmisiones han sido destacadas por el programa de Reducción de Readmisiones Hospitalarias de Medicare, con el 82% de los hospitales participantes penalizados por mayores tasas de readmisión.

El análisis predictivo para la atención médica ayuda a identificar pacientes en riesgo para ayudar a implementar seguimientos especializados que puedan garantizar directivas de alta adecuadas para prevenir reingresos.

Un gran ejemplo es UnityPoint Health, donde los modelos de análisis predictivos para la atención médica evaluaron las puntuaciones de riesgo de reingreso de cada paciente. Utilizando bien esta herramienta, un médico experimentado pudo predecir y prevenir el reingreso de un paciente en un plazo de treinta días mediante el tratamiento temprano de los síntomas. Dentro de los 18 meses posteriores a la implementación del análisis predictivo, UnityPoint Health logró reducir los reingresos por todas las causas en un 40 %.

Estos ejemplos muestran el impacto del análisis predictivo en la atención médica, al contener los costos de la atención médica, mejorar los resultados de la atención médica y reducir el estrés sobre los recursos de atención médica.

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2. Los análisis predictivos de atención sanitaria mejoran la ciberseguridad

Los ciberataques a la atención sanitaria son un problema importante, como lo demuestra el Informe de violación de datos sanitarios de HIPAA (2014). Por ejemplo, el informe reveló que en la mayoría de estos ataques de ransomware se robó información antes del cifrado. Además, en abril de 2021 también se informaron 62 infracciones en la industria de la salud, de las cuales 7 comprometieron más de 100.000 registros cada una.

Como tal, el análisis predictivo de ciberseguridad se ha convertido cada vez más en una solución viable para muchas organizaciones sanitarias. Estas organizaciones evaluarán los riesgos transaccionales de las transacciones en línea utilizando un modelo que es predictivo y lo integra con inteligencia artificial. Por ejemplo, el sistema puede permitir que un usuario inicie sesión y proporcione autenticación multifactor o bloquee procesos de alto riesgo. Además, los modelos de análisis predictivo para la atención sanitaria permiten una vigilancia constante del acceso y el intercambio de datos, detectando rápidamente cualquier tendencia irregular que indique posibles intrusiones.

En el ámbito de la ciberseguridad, el análisis predictivo de atención sanitaria funciona en dos categorías principales, cada una de las cuales abarca varios subtipos:

• Soluciones basadas en vulnerabilidades: estas debilidades en el sistema de salud se conocen como vulnerabilidades y exposiciones comunes (CVE).
• Plataformas centradas en amenazas: están destinadas a ser indicadores adelantados de amenazas que pueden socavar la seguridad del sistema.

3. Gestión de la salud de la población

La gestión de la salud de la población es un área importante en la que el análisis predictivo de la atención sanitaria desempeña un papel crucial y abarca tres aspectos clave:

• Identificar enfermedades crónicas

Mediante análisis predictivos, las instituciones sanitarias pueden identificar y tratar a las personas antes de que desarrollen enfermedades crónicas. Por lo tanto, es un enfoque analítico que califica a los pacientes según algunas características, incluidas la demografía, las discapacidades, la edad, etc., y sus patrones de atención anteriores.

• Identificación de brotes de enfermedades.

El análisis predictivo ha demostrado su eficacia a la hora de diagnosticar brotes de enfermedades como la COVID-19. BlueDot es una empresa canadiense que utilizó análisis predictivos para emitir una alerta sobre casos inusuales de neumonía en Wuhan el 30 de diciembre de 2019, antes del anuncio formal de la OMS sobre el COVID-19. Además, el Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Texas en Houston (UTHealth) diseñó una herramienta de análisis predictivo para el seguimiento de COVID-19, que presenta un panel de salud pública completo que muestra las tendencias actuales y proyectadas de propagación de la pandemia.

4. Agilización de la presentación de reclamaciones de seguros

Otra área donde el análisis predictivo puede resultar muy beneficioso en la atención sanitaria es la aceleración de la presentación de reclamaciones de seguros. Con la ayuda de estas herramientas, los hospitales no sólo pueden acelerar el proceso de reclamaciones de seguros sino también reducir los errores.

5. Análisis de los requisitos de mantenimiento del equipo

Si bien los ejemplos anteriores destacaron principalmente cómo se utiliza el análisis predictivo en entornos clínicos, es importante señalar que sus beneficios en la atención médica también se extienden a la mejora de las operaciones.

El análisis predictivo se ha utilizado en muchos campos, por ejemplo, en la aviación, donde ayuda a anticipar las necesidades de mantenimiento antes de que causen problemas. Al estudiar datos de diferentes partes de un avión, los técnicos pueden reemplazar piezas mecánicas antes de que fallen. De manera similar, las operaciones de atención médica también pueden beneficiarse de este tipo de estrategia predictiva.

Considere esto: ciertas partes de la maquinaria médica, como los escáneres de resonancia magnética, se desgastan gradualmente con el tiempo debido al uso regular. Si las organizaciones de salud pueden predecir de manera confiable cuándo será necesario reemplazar estas piezas, los hospitales pueden planificar y programar el mantenimiento durante los momentos en que estén menos ocupados. De esta manera, las posibles perturbaciones tanto para los proveedores de atención sanitaria como para los pacientes se reducen al mínimo absoluto.

El análisis predictivo ayuda a agilizar el proceso al permitir monitorear y analizar activamente los datos técnicos de los sensores del escáner de resonancia magnética de forma remota. Esto nos permite detectar posibles problemas técnicos desde el principio, ofreciendo la oportunidad de solucionarlos rápidamente mediante reemplazo o reparación. En el futuro, los hospitales podrían imaginar una situación en la que cada dispositivo y equipo médico tenga su gemelo digital detallado que se actualice continuamente con los datos actuales. Esto ayudará a pronosticar los requisitos futuros de uso y mantenimiento.

6. Prevención del deterioro del paciente en UCI y hospitales generales

Tanto en las unidades de cuidados intensivos (UCI) como en las salas de hospitales generales, es imperativo que los médicos y enfermeras detecten rápidamente cualquier deterioro en la salud del paciente. Esto es especialmente cierto cuando la acción inmediata puede significar la diferencia entre la vida y la muerte. Esta era una preocupación incluso antes de la pandemia de COVID-19. Las UCI en varios países, incluido el nuestro, ya estaban al límite debido al envejecimiento de la población, a operaciones quirúrgicas complejas y a la falta de suficientes expertos en cuidados intensivos. Ahora que la pandemia está empeorando la situación, el campo de la salud necesita desesperadamente apoyo tecnológico para tomar decisiones rápidas e informadas.

Vigilar constantemente los signos vitales de un paciente puede ayudar al software predictivo a identificar aquellos que probablemente necesitarán ayuda en la próxima hora. Esto permite a los cuidadores intervenir ante los primeros signos de deterioro de la salud. El papel del análisis predictivo en la atención sanitaria a la hora de medir el riesgo de que un paciente fallezca o necesite ser readmitido dentro de los dos días siguientes a su salida de la UCI. Este conocimiento ayuda a los cuidadores a tomar decisiones informadas con respecto al alta del paciente.

Los algoritmos predictivos ahora se utilizan en entornos como las tele-UCI. Aquí el seguimiento constante lo realizan médicos especializados en cuidados intensivos y enfermeras de cuidados críticos que no se encuentran en el mismo lugar que el paciente.

Esto les permite intervenir cuando sea necesario rápidamente. Además, el análisis predictivo ayuda a detectar los primeros signos de que los pacientes empiezan a tener un mal desempeño en las salas generales, lugares donde dichos signos podrían pasar desapercibidos durante bastante tiempo. Los sistemas automatizados de alerta temprana hacen que los equipos de respuesta rápida reaccionen rápidamente, lo que ha resultado en una caída significativa de los incidentes negativos del 35 % y de los ataques cardíacos en los hospitales del 86 %, según un informe de Philips.

Los biosensores portátiles, que pueden fijarse sutilmente al pecho de un paciente, han mejorado enormemente la capacidad de los proveedores de atención médica para identificar indicaciones tempranas del deterioro del paciente. Son particularmente útiles para los pacientes que pasan por diversos entornos de atención dentro del hospital.

Estos biosensores recopilan y envían continuamente información de salud crítica, como los latidos del corazón y la frecuencia respiratoria. También monitorean factores contextuales como la postura corporal y los niveles de actividad del paciente. La ventaja de estos dispositivos es que permiten el monitoreo remoto, lo que reduce la necesidad de controles de salud recurrentes en persona. Esto ha sido particularmente beneficioso en el tratamiento de pacientes con COVID-19.

7. Predicción del intento de suicidio

El suicidio es un importante problema de salud pública en Estados Unidos, donde figura entre las diez principales causas de muerte, con más de 14 muertes por suicidio por cada 100.000 personas al año. Para resolver este problema apremiante, un equipo de investigación de VUMC ha creado un modelo de análisis predictivo. Este es un modelo que utiliza registros médicos electrónicos de personas para predecir la posibilidad de intentos de suicidio en individuos particulares.

Durante 11 meses en VUMC, el algoritmo predictivo se ejecutó silenciosamente en segundo plano mientras los médicos se concentraban en sus pacientes. El sistema pudo predecir los pacientes que probablemente buscarían atención médica después de suicidarse, informando así a los profesionales de la salud.

Colin Walsh, profesor asistente de Informática Biomédica, Medicina y Psiquiatría, destacó la importancia del análisis predictivo en la atención sanitaria y la práctica clínica. Observó que aunque es difícil determinar los riesgos suicidas de cada paciente en cada encuentro, el modelo de riesgo constituye un examen preliminar vital. Esto es esencial en entornos donde la discusión sobre el riesgo de suicidio no es típica y también ayuda a identificar pacientes que requerirían una mayor exploración.

8. Mejorar la participación del paciente

Esto es importante en una atención sanitaria eficaz para la participación activa del paciente. Con el análisis predictivo, el incumplimiento del paciente se puede detectar con anticipación y se pueden tomar medidas activas para mantener a los pacientes sanos hasta la próxima cita o tratamiento.

Los proveedores de atención médica ahora utilizan análisis predictivos en la atención médica para diseñar perfiles de pacientes que incorporan comunicaciones y técnicas especialmente dirigidas que ayudan a crear mejores relaciones con los pacientes.

Lillian Dittrick, miembro de la Sociedad de Actuarios, destaca la necesidad de aplicar modelos predictivos para identificar y tratar a pacientes receptivos a los cambios en el estilo de vida. El análisis predictivo también es útil en el marketing dirigido, ya que ayuda a crear personajes de clientes basados ​​en los datos del paciente y personalizar las estrategias de comunicación para adaptarlas a sus preferencias.

9. Minimizar las citas perdidas

Las citas médicas perdidas y otros esfuerzos administrativos que consumen mucho tiempo le cuestan al sistema de salud estadounidense alrededor de 150 mil millones de dólares al año. Por lo tanto, el análisis predictivo proporciona una buena manera de alertar a los hospitales y clínicas que tienen altas posibilidades de que los pacientes fallen en sus citas, reduciendo así las pérdidas de ingresos y mejorando la satisfacción de los proveedores.

Algunos investigadores de la Universidad de Duke crearon una herramienta de modelado predictivo que analiza los EHR de los pacientes en busca de posibles ausencias. El software identificó 4.819 casos de no presentación dentro del sistema de salud de Duke. Los investigadores subrayaron la necesidad de entrenar el algoritmo utilizando datos clínicos locales que produjeron mejores resultados que la capacitación de los proveedores por sí sola.

Community Health Network, en asociación con CipherHealth, una empresa de tecnología sanitaria con sede en Nueva York, implementó una solución analítica con miras a minimizar los casos de pacientes que no se presentan a sus citas y mejorar los esfuerzos de divulgación. El sistema predice posibles no presentaciones y además permite realizar consultas remotas adaptadas a cada cliente.

10. Detección de signos tempranos de sepsis

La sepsis es una afección mortal que el cuerpo desarrolla como resultado de una infección que se desarrolla rápidamente. Por lo tanto, el análisis predictivo puede ser clave en la detección e intervención tempranas. Los algoritmos predictivos ayudan a determinar los pacientes que tienen más probabilidades de desarrollar sepsis mediante el monitoreo continuo de los signos vitales de los pacientes y otros datos vitales.

Por lo tanto, por ejemplo, en el Sistema de Salud de la Universidad de Pensilvania, se utilizó una herramienta de análisis predictivo para detectar posibles pacientes con sepsis. La herramienta utilizó datos del paciente, como signos vitales, resultados de laboratorio y evaluación de enfermería, para predecir la posibilidad de sepsis. A través de esta tecnología, el hospital pudo disminuir las tasas de mortalidad temprana y efectiva relacionada con la sepsis.

En conclusión

El análisis predictivo se utiliza cada vez más en la industria de la salud, lo que genera mejoras masivas en la atención al paciente y la eficacia operativa. Estas aplicaciones de la vida real del análisis predictivo en la atención médica resaltan cuán poderoso puede ser el análisis predictivo para transformar el futuro del análisis predictivo en la atención médica.

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Preguntas frecuentes

P. ¿Cómo utilizar el análisis predictivo en la atención sanitaria?

R. El análisis predictivo en la atención médica utiliza datos pasados ​​para prever futuros incidentes de salud y resultados para estrategias de intervención temprana y terapia personalizada. Esto le permite detectar posibles riesgos para la salud, optimizar la atención al paciente y mejorar las operaciones.

P. ¿Qué son los modelos predictivos utilizados en la atención sanitaria?

R. Algunos de los modelos predictivos que se aplican habitualmente en la atención sanitaria son la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte, los árboles de decisión y las redes neuronales. Estos modelos analizan la información del paciente y predicen los efectos futuros de estos trastornos para detectar enfermedades antes de que ocurran.

P. ¿Cuál es un ejemplo de análisis predictivo en la atención sanitaria?

R. Un ejemplo de análisis predictivo en la atención sanitaria es la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para determinar los reingresos de los pacientes. Este modelo puede analizar información histórica y detectar patrones de reingresos, lo que permite a los proveedores de atención médica actuar a tiempo y evitar los reingresos de los pacientes.