Analyse prédictive dans le domaine de la santé – 10 cas d'utilisation et exemples concrets

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle constituent une révolution technologique qui touche tous les secteurs du monde, y compris les soins de santé. Cela change la façon dont les médecins traitent les patients et préviennent les maladies. Des algorithmes intelligents et des analyses approfondies des données permettent aux prestataires de soins d’identifier les risques possibles pour la santé. Ils permettraient également d’affiner les plans de traitement et d’optimiser les résultats chez les patients.

Le marché mondial de l’analyse prédictive pour les soins de santé est en croissance. Cependant, sa valeur marchande était de 11,7 milliards de dollars en 2022. Son TCAC devrait être d'environ 24,4 % sur la période 2023 à 2030. Un développement aussi sans précédent a été rendu nécessaire par le besoin urgent d'améliorer les résultats et de réduire le coût de prestation de services de soins de santé.

L’analyse prédictive pour les soins de santé est très importante, car les gens veulent aujourd’hui des programmes de traitement abordables, efficaces et personnalisés. En utilisant cette approche avancée, ils aident les établissements de santé à proposer des traitements sur mesure et à répondre efficacement à la demande croissante. Cet article examinera 10 exemples d’analyse prédictive dans le domaine des soins de santé, qui montrent comment la technologie influence les soins de santé.

Comprendre les nombreux avantages de l'analyse prédictive dans le domaine de la santé

L’analyse prédictive dans le domaine des soins de santé utilise essentiellement l’analyse avancée des données de santé antérieures. L’objectif est de trouver des modèles et des tendances utiles au sein de ces données, qui peuvent aider les professionnels de la santé à prédire avec précision les futurs événements et résultats en matière de santé. Grâce à des algorithmes complexes et à des méthodes d’analyse intelligentes, les prestataires de soins de santé peuvent détecter à l’avance les risques potentiels pour la santé, prévoir l’émergence de maladies et prédire comment les patients pourraient réagir à différents traitements.

Voici quelques-uns des avantages les plus remarquables de l’analyse prédictive dans le domaine de la santé :

• En analysant minutieusement les données des patients, telles que les antécédents médicaux, les détails du diagnostic et les résultats du traitement, l'analyse prédictive permet aux professionnels de la santé de créer des plans d'intervention et de traitement qui répondent spécifiquement aux besoins uniques de chaque patient.
• L'analyse prédictive dans le domaine des soins de santé facilite également une approche personnalisée qui non seulement améliore les résultats pour les patients, mais renforce également l'efficacité de la prestation des soins de santé.
• L’analyse prédictive offre aux prestataires de soins un moyen pratique de prévoir d’éventuels problèmes de santé chez les patients atteints de maladies chroniques. Ce processus permet de prendre rapidement les mesures appropriées, évitant ainsi des conséquences dommageables.
• Il permet également aux hôpitaux et aux établissements de santé de gérer leurs ressources plus efficacement, par exemple en prévoyant le nombre d'admissions de patients, en garantissant une utilisation optimale des lits et en coordonnant la répartition du personnel et des fournitures médicales en temps opportun.
• De plus, l’analyse prédictive est essentielle pour améliorer la précision des diagnostics. Il permet de détecter les maladies plus tôt et oriente la création de stratégies préventives spécifiques.
• L'analyse prédictive aide les prestataires de soins de santé à prendre des décisions non seulement basées sur leur expertise, mais également sur des données réelles. Cela conduit à de meilleurs soins pour les patients, à des opérations fluides et à une utilisation plus intelligente des ressources.

Ces avantages de l’analyse prédictive dans le domaine des soins de santé contribuent à rendre les services de santé les meilleurs possibles dans leur ensemble. À mesure que la technologie devient plus sophistiquée et que notre capacité à analyser les données s’améliore, l’analyse prédictive est appelée à jouer un rôle plus important dans l’avenir des soins de santé.

Dix principaux cas d'utilisation de l'analyse prédictive dans le domaine de la santé

L'analyse prédictive pour les soins de santé modifie le secteur de la santé de plusieurs manières. De l’amélioration des résultats des soins de santé à une meilleure allocation des ressources, l’analyse prédictive transforme la manière dont les patients reçoivent des soins de santé. Voici dix exemples d’analyse prédictive dans le domaine des soins de santé qui offrent le plus de valeur aux prestataires de soins de santé :

1. L'analyse prédictive empêche la réadmission du patient

Les réadmissions à l’hôpital sont un problème de coût qui coûte à lui seul plus de deux milliards de dollars par an à Medicare. Les réadmissions ont été mises en évidence par le programme Hospital Readmission Reduction de Medicare, avec 82 % des hôpitaux participants pénalisés pour l’augmentation des taux de réadmission.

L'analyse prédictive pour les soins de santé facilite l'identification des patients à risque afin de faciliter la mise en œuvre de suivis spécialisés pouvant garantir des directives de sortie appropriées pour prévenir les réadmissions.

Un bon exemple est UnityPoint Health, où des modèles d'analyse prédictive pour les soins de santé évaluent les scores de risque de réadmission pour chaque patient. En utilisant bien cet outil, un médecin senior a pu prédire et prévenir la réadmission d'un patient dans les trente jours grâce au traitement précoce des symptômes. Dans les 18 mois suivant la mise en œuvre de l'analyse prédictive, UnityPoint Health a réussi à réduire de 40 % les réadmissions toutes causes confondues.

Ces exemples montrent l'impact de l'analyse prédictive dans le domaine des soins de santé, en limitant les coûts des soins médicaux, en améliorant les résultats des soins de santé et en réduisant la pression sur les ressources de santé.

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2. L'analyse prédictive des soins de santé améliore la cybersécurité

Les cyberattaques contre les soins de santé constituent un problème majeur, comme en témoigne le Healthcare Data Breach Report de la HIPAA (2014). Par exemple, le rapport a révélé que des informations avaient été volées avant d’être chiffrées dans la plupart de ces attaques de ransomware. En outre, avril 2021 a également signalé 62 violations dans le secteur de la santé, dont 7 ont compromis plus de 100 000 enregistrements chacune.

En tant que telle, l’analyse prédictive de cybersécurité devient de plus en plus une solution viable pour de nombreux organismes de santé. Ces organisations évalueront les risques transactionnels des transactions en ligne à l'aide d'un modèle prédictif et l'intégrant à l'intelligence artificielle. Par exemple, le système peut permettre à un utilisateur de se connecter et de fournir une authentification multifacteur ou de bloquer les processus à haut risque. De plus, les modèles d’analyse prédictive pour les soins de santé permettent une surveillance constante de l’accès et du partage des données, détectant rapidement toute tendance irrégulière indiquant d’éventuelles intrusions.

Dans le domaine de la cybersécurité, l’analyse prédictive des soins de santé fonctionne dans deux catégories principales, chacune englobant différents sous-types :

• Solutions basées sur la vulnérabilité : ces faiblesses du système de santé sont appelées vulnérabilités et expositions communes (CVE).
• Plateformes axées sur les menaces : elles sont censées être des indicateurs avancés des menaces susceptibles de compromettre la sécurité du système.

3. Gestion de la santé de la population

La gestion de la santé de la population est un domaine important dans lequel l’analyse prédictive des soins de santé joue un rôle crucial, englobant trois aspects clés :

• Identifier les maladies chroniques

Grâce à l’analyse prédictive, les établissements de santé peuvent identifier et traiter les personnes avant qu’elles ne développent des maladies chroniques. Il s’agit donc d’une approche analytique qui note les patients en fonction de certaines caractéristiques, notamment les données démographiques, les handicaps, l’âge, etc., ainsi que leurs habitudes de soins antérieures.

• Identifier les épidémies.

L’analyse prédictive a montré sa force dans le diagnostic des épidémies telles que la COVID-19. BlueDot est une entreprise canadienne qui a utilisé l'analyse prédictive pour émettre une alerte concernant des cas inhabituels de pneumonie à Wuhan le 30 décembre 2019, avant l'annonce officielle par l'OMS de la COVID-19. En outre, le Centre des sciences de la santé de l'Université du Texas à Houston (UTHealth) a conçu un outil d'analyse prédictive pour le suivi du COVID-19, comprenant un tableau de bord complet de santé publique qui affiche les tendances actuelles et projetées de propagation de la pandémie.

4. Rationaliser la soumission des réclamations d'assurance

Un autre domaine dans lequel l’analyse prédictive peut s’avérer grandement bénéfique dans le domaine des soins de santé est l’accélération des soumissions de réclamations d’assurance. Avec l’aide de ces outils, les hôpitaux peuvent non seulement accélérer le processus de réclamation d’assurance, mais également réduire les erreurs.

5. Analyse des exigences de maintenance de l'équipement

Bien que les exemples précédents mettent principalement en évidence la manière dont l'analyse prédictive est utilisée en milieu clinique, il est important de noter que ses avantages dans le domaine de la santé s'étendent également à l'amélioration des opérations.

L'analyse prédictive a été utilisée dans de nombreux domaines, par exemple dans l'aviation, où elle permet d'anticiper les besoins de maintenance avant qu'ils ne provoquent des problèmes. En étudiant les données de différentes parties d’un avion, les techniciens peuvent remplacer les pièces mécaniques avant qu’elles ne tombent en panne. De la même manière, les opérations de santé peuvent également bénéficier de ce type de stratégie prédictive.

Considérez ceci : certaines pièces des appareils médicaux, comme les scanners IRM, s'usent progressivement avec le temps en raison d'une utilisation régulière. Si les organismes de santé peuvent prédire de manière fiable quand ces pièces devront être remplacées, les hôpitaux peuvent planifier et programmer la maintenance aux heures où ils sont les moins occupés. De cette façon, les perturbations possibles pour les prestataires de soins et les patients sont réduites au minimum absolu.

L’analyse prédictive contribue à rationaliser le processus en permettant de surveiller et d’analyser activement à distance les données techniques des capteurs des scanners IRM. Cela nous permet de détecter d'éventuels problèmes techniques à un stade précoce, offrant ainsi la possibilité de les résoudre rapidement par un remplacement ou une réparation. À l'avenir, les hôpitaux pourraient imaginer une situation dans laquelle chaque dispositif médical et chaque équipement disposerait de son jumeau numérique détaillé, continuellement mis à jour avec les données actuelles. Cela aidera à prévoir les besoins futurs en matière d’utilisation et de maintenance.

6. Prévenir la détérioration des patients dans les unités de soins intensifs et les hôpitaux généraux

Tant dans les unités de soins intensifs (USI) que dans les services des hôpitaux généraux, il est impératif que les médecins et les infirmières détectent rapidement tout déclin de l'état de santé d'un patient. Cela est particulièrement vrai lorsqu’une action immédiate peut faire la différence entre la vie et la mort. C’était déjà une préoccupation avant la pandémie de COVID-19. Les unités de soins intensifs de plusieurs pays, dont le nôtre, étaient déjà surchargées en raison d’une population vieillissante, d’opérations chirurgicales complexes et du manque d’experts en soins intensifs. Aujourd’hui, alors que la pandémie aggrave la situation, le secteur de la santé a désespérément besoin d’un soutien technologique pour prendre des décisions rapides et éclairées.

Garder un œil constant sur les signes vitaux d'un patient peut aider un logiciel prédictif à identifier ceux qui sont susceptibles d'avoir besoin d'aide dans l'heure qui suit. Cela permet aux soignants d’intervenir dès les premiers signes de déclin de la santé. Le rôle de l'analyse prédictive dans les soins de santé pour évaluer le risque qu'un patient décède ou doive être réadmis dans les deux jours suivant sa sortie de l'USI. Ces connaissances aident les soignants à prendre des décisions éclairées concernant le congé des patients.

Des algorithmes prédictifs sont désormais utilisés dans des contextes tels que les télé-USI. Ici, une surveillance constante est effectuée par des médecins spécialisés en soins intensifs et des infirmières en soins intensifs qui ne se trouvent pas au même endroit que le patient.

Cela leur permet d’intervenir rapidement en cas de besoin. De plus, l’analyse prédictive permet de détecter les premiers signes d’un début de mauvaise santé chez les patients dans les services généraux, où ces signes pourraient passer inaperçus pendant un certain temps. Les systèmes automatisés d'alerte précoce permettent aux équipes d'intervention rapide de réagir rapidement, ce qui a entraîné une baisse significative des incidents négatifs de 35 % et des crises cardiaques dans les hôpitaux de 86 %, selon un rapport de Philips.

Les biocapteurs portables, qui peuvent être subtilement attachés à la poitrine d'un patient, ont considérablement amélioré la capacité des prestataires de soins de santé à identifier les premiers signes de déclin du patient. Ils sont particulièrement utiles pour les patients qui évoluent dans différents milieux de soins au sein de l’hôpital.

Ces biocapteurs collectent et envoient en permanence des informations essentielles sur la santé, telles que le rythme cardiaque et la fréquence respiratoire. Ils surveillent également des facteurs contextuels tels que la posture corporelle et les niveaux d'activité du patient. L’avantage de ces appareils est qu’ils permettent une surveillance à distance, réduisant ainsi le besoin de contrôles de santé récurrents en personne. Cela s’est avéré particulièrement bénéfique dans le traitement des patients atteints de COVID-19.

7. Prédiction des tentatives de suicide

Le suicide est un problème de santé publique important aux États-Unis, où il figure parmi les dix principales causes de décès, avec plus de 14 décès par suicide pour 100 000 personnes par an. Pour résoudre ce problème urgent, une équipe de recherche du VUMC a créé un modèle d'analyse prédictive. Il s'agit d'un modèle qui utilise les dossiers de santé électroniques des personnes pour prédire la possibilité de tentatives de suicide chez des individus particuliers.

Pendant 11 mois au VUMC, l’algorithme prédictif a fonctionné en arrière-plan pendant que les médecins se concentraient sur leurs patients. Le système a pu prédire les patients susceptibles de recourir à des soins de santé après s'être suicidés, informant ainsi les professionnels de santé.

Colin Walsh, professeur adjoint en informatique biomédicale, médecine et psychiatrie, a souligné l'importance de l'analyse prédictive dans les soins de santé et la pratique clinique. Il a observé que même s'il est difficile de déterminer les risques suicidaires de chaque patient pour chaque rencontre, le modèle de risque constitue un examen préliminaire essentiel. Ceci est essentiel dans les contextes où la discussion sur le risque de suicide n'est pas typique, et cela aide également à identifier les patients qui nécessiteraient une exploration plus approfondie.

8. Améliorer l'engagement des patients

Ceci est important dans des soins de santé efficaces pour la participation active des patients. Grâce à l'analyse prédictive, la non-observance du patient peut être détectée à l'avance et des mesures actives peuvent être prises pour maintenir les patients en bonne santé jusqu'au prochain rendez-vous ou traitement.

Les prestataires de soins de santé utilisent désormais l'analyse prédictive dans le domaine des soins de santé pour concevoir des profils de patients intégrant des communications et des techniques spécialement ciblées qui contribuent à créer de meilleures relations avec les patients.

Lillian Dittrick, membre de la Society of Actuaries, souligne la nécessité d'appliquer des modèles prédictifs pour identifier et traiter les patients réceptifs aux changements de mode de vie. L'analyse prédictive est également utile dans le marketing ciblé, car elle permet de créer des personnalités client basées sur les données des patients et de personnaliser les stratégies de communication en fonction de leurs préférences.

9. Minimiser les rendez-vous manqués

Les rendez-vous médicaux manqués et autres efforts administratifs fastidieux coûtent au système de santé américain environ 150 milliards de dollars par an. Par conséquent, l’analyse prédictive constitue un bon moyen d’alerter les hôpitaux et les cliniques qui ont de fortes chances que les patients échouent à leurs rendez-vous, réduisant ainsi les pertes de revenus et améliorant la satisfaction des prestataires.

Certains chercheurs de l'Université Duke ont construit un outil de modélisation prédictive qui analyse les DSE des patients pour détecter d'éventuelles non-présentations. Le logiciel a identifié 4 819 cas de non-présentation au sein du système de santé de Duke. Les chercheurs ont souligné la nécessité de former l’algorithme à l’aide de données cliniques locales qui ont produit de meilleurs résultats que la seule formation des fournisseurs.

Community Health Network, en partenariat avec CipherHealth, une entreprise de technologie de la santé basée à New York, a mis en œuvre une solution analytique en vue de minimiser les cas de patients ne se présentant pas à leurs rendez-vous et d'améliorer les efforts de sensibilisation. Le système prédit d'éventuelles non-présentations et permet également une consultation à distance adaptée à chaque client.

10. Détection des premiers signes de septicémie

La septicémie est une maladie mortelle que le corps développe à la suite d'une infection se développant rapidement. Par conséquent, l’analyse prédictive peut être essentielle à la détection et aux interventions précoces. Les algorithmes prédictifs aident à déterminer les patients les plus susceptibles de développer une septicémie en surveillant en permanence leurs signes vitaux et d'autres données vitales.

Par exemple, au système de santé de l’Université de Pennsylvanie, un outil d’analyse prédictive a été utilisé pour détecter les patients potentiels atteints de sepsis. L'outil a utilisé les données des patients, telles que les signes vitaux, les résultats de laboratoire et l'évaluation infirmière, pour prédire la possibilité d'une septicémie. Grâce à cette technologie, l'hôpital a pu réduire les taux de mortalité précoces et efficaces liés à la septicémie.

En conclusion

L'analyse prédictive est de plus en plus utilisée dans le secteur de la santé, ce qui entraîne des améliorations massives des soins aux patients et de l'efficacité opérationnelle. Ces applications concrètes de l'analyse prédictive dans le domaine de la santé mettent en évidence la puissance de l'analyse prédictive dans la transformation de l'avenir de l'analyse prédictive dans le domaine de la santé.

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FAQ

Q. Comment utiliser l'analyse prédictive dans le domaine de la santé ?

A. L'analyse prédictive dans le domaine des soins de santé utilise des données passées pour prévoir les futurs incidents de santé et les résultats d'une intervention précoce et de stratégies thérapeutiques personnalisées. Cela lui permet de détecter d’éventuels risques pour la santé, d’optimiser les soins aux patients ainsi que d’améliorer les opérations.

Q. Quels sont les modèles prédictifs utilisés dans le domaine des soins de santé ?

R. Certains des modèles prédictifs couramment appliqués dans le domaine des soins de santé sont la régression logistique, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision et les réseaux neuronaux. Ces modèles analysent les informations du patient et prédisent les effets futurs de ces troubles afin de détecter les maladies avant leur apparition.

Q. Quel est un exemple d’analyse prédictive dans le domaine de la santé ?

R. Un exemple d’analyse prédictive dans le domaine des soins de santé est l’application d’algorithmes d’apprentissage automatique pour déterminer les réadmissions de patients. Ce modèle peut analyser les informations historiques et détecter les schémas de réadmission, permettant ainsi aux prestataires de soins d'agir à temps et d'éviter la réadmission des patients.