Mengapa Analisis Prediktif Dalam Perawatan Kesehatan Penting?

Analisis prediktif dalam perawatan kesehatan dengan cepat menjadi salah satu inovasi terpenting terkait transformasi digital bagi penyedia layanan. Apa itu, mengapa penyedia mengimplementasikannya begitu cepat, dan mengapa Anda harus peduli?

Analisis prediktif dalam perawatan kesehatan mungkin saja menjadi salah satu hal terbesar yang terjadi pada penyedia layanan abad ini.

Lihatlah beberapa statistik industri yang paling mengungkapkan untuk analitik prediktif dalam perawatan kesehatan:

• Analisis data besar Amerika Utara dalam ukuran pasar perawatan kesehatan bernilai $9,36 miliar pada tahun 2017, dan diproyeksikan mencapai $34,16 miliar pada tahun 2025, tumbuh pada CAGR sebesar 17,7% dari 2018 hingga 2025.
• 82% responden dalam survei CWC menunjukkan bahwa manfaat utama dari implementasi analitik adalah peningkatan perawatan pasien.
• Menurut sebuah studi oleh Society of Actuaries, 93% organisasi kesehatan mengatakan analitik prediktif penting untuk masa depan bisnis mereka.

Jelas bahwa ada masa depan untuk penggunaan analitik prediktif dalam perawatan kesehatan, seperti halnya di industri lain, manufaktur menjadi salah satu contoh terbaik.

Hari ini, kita akan melihat bagaimana analitik prediktif menjadi aspek penting dalam perawatan kesehatan, manfaatnya, kekhawatirannya, dan seperti apa masa depan.

Apa itu Analisis Prediktif?

Analisis prediktif secara efektif memberi tahu Anda apa yang mungkin terjadi dan memberi Anda kesempatan untuk memahami bagaimana Anda akan terpengaruh di masa depan.

Ini akan mengambil data Anda dan kemudian menggunakan kombinasi algoritme dan pembelajaran mesin untuk membangun korelasi dan kemungkinan hasil.

Dalam perawatan kesehatan, peramalan semacam ini akan membantu Anda lebih memahami kebutuhan pasien, dan dari sudut pandang administrasi, memberi Anda wawasan tentang tarif masuk, kekurangan tempat tidur, dan banyak masalah lain yang kemudian dapat ditangani dengan lebih berhasil daripada sebelumnya.

Dan ini adalah satu poin mendasar: penggunaan analitik modern sebenarnya tidak jauh berbeda dari apa yang telah dilakukan dokter dan manajer selama bertahun-tahun—hanya sekarang mereka memiliki akses ke data real-time yang dikompilasi secara otomatis daripada manual karena kemajuan dalam teknologi yang kami miliki.

Namun perlu dicatat bahwa analisis prediktif sangat bergantung pada volume set data yang disediakan—hanya dapat mengembalikan apa yang diterimanya, dan ini adalah perkiraan, bukan ramalan, jadi ingatlah itu.

Bagaimana Analisis Prediktif Bekerja?

Singkatnya, analisis prediktif bekerja dengan menilai data masa lalu untuk menentukan seperti apa masa depan—asalkan tidak ada perubahan yang tidak terduga.

Analisis prediktif bukanlah sistem satu-dan-selesai; itu membutuhkan masukan dari pemangku kepentingan dan pengambil keputusan utama agar efektif.

Pertama, bisnis harus tahu persis untuk apa mereka ingin menggunakan analisis prediktif. Apakah untuk menentukan kapan penyerapan untuk suatu program paling kuat sehingga Anda dapat meningkatkan kesadaran pasien secara lebih efektif selama periode tertentu? Atau untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang kapan permintaan pasokan tertinggi sehingga Anda dapat mempersiapkannya terlebih dahulu? Penggunaan analitik prediktif bergantung pada tujuan organisasi tertentu.

Setelah Anda tahu persis apa yang Anda cari, Anda dapat bertanya pada diri sendiri apakah Anda memiliki data yang diperlukan untuk analisis yang kemudian dapat menginformasikan pengambilan keputusan. Sudahkah Anda mencatat data cukup lama untuk dapat mengenali pola dengan cara yang bermanfaat? Apakah Anda mencatat data sama sekali, dan jika tidak, bagaimana Anda bisa mendapatkan prosedur yang akan melakukannya?

Sekarang Anda telah menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, Anda dapat mulai membangun model analitik Anda dan melatih sistem ERP Anda untuk mengumpulkan dan menganalisis data yang Anda berikan untuk tugas tertentu.

Ketika data dinilai dan wawasan telah diberikan, pemangku kepentingan kemudian dapat menggunakan data yang dapat ditindaklanjuti tersebut untuk membuat keputusan yang memiliki efek positif pada hasil penyedia.

Akibatnya, analitik prediktif tidak terlalu jauh dari apa yang telah dilakukan pembuat keputusan selama bertahun-tahun dengan menilai catatan mereka—hanya sekarang kami memiliki kemampuan untuk memasukkan informasi tersebut ke dalam komputer yang dapat menganalisis kumpulan data besar dengan jauh lebih efektif dan cepat. daripada yang bisa dilakukan oleh seorang pekerja manusia.

Manfaat Analisis Prediktif

Efisiensi operasional

Ketika kita berbicara tentang peningkatan efisiensi dalam organisasi, intelijen bisnis (BI) sering kali merupakan salah satu aset terbesar yang dapat dimiliki perusahaan.

BI sering digunakan oleh mereka sebagai sarana untuk menjauh dari keputusan berisiko yang dibuat berdasarkan firasat, dan sebaliknya berupaya memanfaatkan data yang ada untuk analitik dan data yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan yang lebih tepat.

Dengan organisasi yang sukses, hanya 40% yang mendasarkan keputusan mereka pada firasat. Untuk perusahaan yang kurang berhasil, jumlah ini melonjak menjadi 70%.

Mengenai manfaatnya bagi penyedia layanan kesehatan, analitik prediktif dapat digunakan untuk menentukan kekurangan operasional yang seharusnya terlewatkan.

Misalnya, Anda dapat menerima data waktu nyata tentang bangsal mana yang mungkin memerlukan lebih banyak dukungan, memungkinkan Anda membuat keputusan itu dengan cepat, meningkatkan pemberian perawatan.

Ini hanyalah salah satu contoh kecil, tetapi dengan populasi yang menua di seluruh dunia Barat, administrasi penyedia yang berlebihan akan menjadi faktor kunci dalam waktu dekat.

Memiliki alat untuk menganalisis pola perilaku pasien dan staf memungkinkan penyedia mengurangi ketidakefisienan dan mendistribusikan tabungan mereka (uang dan tenaga) ke tempat yang mereka tuju.

Akurasi dalam diagnosis dan perawatan pencegahan

Analitik prediktif menggunakan algoritme untuk membantu dokter membuat diagnosis pasien yang lebih akurat guna membantu memecahkan masalah sebelum muncul.

Hal ini dilakukan dengan menganalisis kumpulan data dari ratusan, bahkan ribuan pasien untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang perjalanan pasien.

Ini membantu memberikan indikasi masalah apa pun yang mungkin mereka miliki untuk tujuan diagnosis, dan selanjutnya memungkinkan dokter untuk lebih memahami seberapa baik pasien merespons pengobatan.

Menggunakan analitik dengan cara ini berarti penyedia layanan kesehatan dapat melakukan intervensi lebih awal dan memfasilitasi perjalanan pasien dengan lebih cepat, lebih akurat, dan dengan kemungkinan hasil yang lebih baik.

Kekhawatiran Analisis Prediktif

Pribadi

Kekhawatiran etis mengenai penggunaan dan penyalahgunaan data oleh bisnis seharusnya tidak terlalu mengejutkan para pembuat keputusan.

Meningkatnya jumlah data yang dikumpulkan oleh perusahaan dan jumlah konsumen yang berhati-hati tentang hal itu berarti bahwa perhatian ekstra harus diberikan oleh organisasi yang menangani kumpulan data besar.

Penelitian menunjukkan bahwa 70% konsumen akan berhenti berbisnis dengan perusahaan jika tidak melindungi data mereka secara memadai. Hanya 27% yang merasa bahwa bisnis menganggap serius keamanan data mereka

Banyak dari kekhawatiran ini muncul dari eskalasi tajam serangan siber selama beberapa tahun terakhir, ditambah dengan beberapa realitas yang membingungkan tentang kesiapsiagaan; misalnya 71% organisasi kecil dan menengah mengatakan mereka tidak siap menghadapi risiko keamanan siber.

Untuk penyedia layanan kesehatan, taruhannya sangat tinggi, dan kepatuhan terhadap tindakan seperti HIPAA mengharuskan organisasi untuk memiliki sistem kedap air tentang cara mereka menangani dan melindungi data.

Penyedia harus memiliki tindakan pencegahan yang tepat ketika mereka menangani data dalam jumlah besar dengan analitik prediktif, dan pasien tidak boleh ragu bahwa informasi mereka dibagikan dengan aman dan benar saat digunakan untuk tujuan analitik.

Merusak dokter

Salah satu masalah abadi penggunaan analitik prediktif (atau teknologi AI apa pun dalam hal ini) adalah jumlah rasa hormat yang dapat diberikan padanya dan perannya dalam proses pengambilan keputusan tradisional yang dilakukan dokter.

Misalnya, mungkin ada konsekuensi hukum yang signifikan jika seorang dokter mengikuti model analisis prediktif yang salah atau tidak benar.

Untuk alasan ini, analitik prediktif tidak boleh dilihat oleh penyedia layanan kesehatan sebagai sarana untuk menggantikan dokter dengan cara apa pun, melainkan untuk penggunaan sepenuhnya, itu harus bertindak sebagai alat tambahan bagi mereka.

Dokter masih harus mendokumentasikan proses pengambilan keputusan mereka, dengan mempertimbangkan analisis prediktif dan kemudian membuat keputusan independen.

Penyedia seharusnya tidak merasa seolah-olah analitik prediktif adalah rintangan, melainkan sebagai model untuk teknologi yang berfungsi dalam kapasitas bantuan.

Pada akhirnya, manusia harus terus membuat keputusan menggunakan penilaian terbaik mereka.

Bagaimanapun, mempertimbangkan pandangan pasien mematahkan anggapan bahwa teknologi canggih akan menggantikan dokter dalam waktu dekat—hanya 50% yang bersedia memercayai perawat atau dokter AI dengan diagnosis, keputusan perawatan, atau tugas perawatan pasien langsung lainnya.

Masa Depan Analisis Prediktif Dalam Perawatan Kesehatan

Sejauh ini, tampaknya manfaat menggunakan analitik prediktif dalam perawatan kesehatan lebih besar daripada kekhawatiran saat ini, dan penyedia layanan kesehatan setuju, dengan organisasi yang mengeluarkan lebih banyak uang daripada sebelumnya ke AI, pembelajaran mesin, dan teknologi analitik.

Lebih dari sepertiga eksekutif penyedia mengatakan mereka berinvestasi dalam AI, pembelajaran mesin, dan analitik prediktif memasuki 2018, ditemukan PwC.

Seiring berkembangnya teknologi dan kumpulan data yang dapat digunakan oleh penyedia layanan, analitik prediktif akan menjadi faktor yang sangat penting untuk dipertimbangkan saat merawat pasien.

Ini akan menjadi kepastian di masa depan; untuk saat ini penyedia harus yakin bahwa mereka memiliki volume kumpulan data yang diperlukan untuk memenuhi ambisi mereka—Pada tahun 2018 Infosys menemukan bahwa setengah dari responden dalam survei yang dilakukan merasa data mereka belum siap.

Namun demikian, karena pasien menjadi lebih terbiasa dan nyaman dengan penggunaan teknologi canggih di rumah sakit, insentif dan kebutuhan untuk memanfaatkannya oleh penyedia layanan tidak akan terhambat oleh penolakan pasien.

Penyedia juga harus memikirkan pertimbangan etis—terutama yang berkaitan dengan privasi dan sejauh mana teknologi hadir dalam proses pengambilan keputusan—dan apakah saat ini mereka memiliki sarana untuk mengamankan data sepenuhnya dan memastikan kepatuhan menyeluruh terhadap HIPAA dan standar lainnya.

Tampaknya, bagaimanapun, bahwa analitik prediktif dalam perawatan kesehatan adalah fenomena yang tumbuh cepat dan tidak mereda dalam industri, dan sesuatu yang tak terhindarkan, bahkan untuk penyedia kecil.

Berlangganan ke blog kami untuk menerima lebih banyak wawasan tentang teknologi bisnis dan tetap mengikuti perkembangan pemasaran, keamanan siber, serta berita dan tren teknologi lainnya (jangan khawatir, kami tidak akan mengganggu Anda).