Analisis Prediktif Dalam Layanan Kesehatan – 10 Kasus Penggunaan dan Contoh Dunia Nyata

Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan adalah revolusi teknologi yang menyentuh setiap industri di seluruh dunia termasuk layanan kesehatan. Ini mengubah cara dokter merawat pasien dan mencegah penyakit. Algoritme cerdas dan analisis data menyeluruh memungkinkan penyedia layanan kesehatan mengidentifikasi kemungkinan bahaya kesehatan. Mereka juga akan membantu menyempurnakan rencana pengobatan dan mengoptimalkan hasil pada pasien.

Pasar global analisis prediktif untuk layanan kesehatan sedang berkembang. Namun, perusahaan ini memiliki nilai pasar sebesar $11,7 miliar pada tahun 2022. CAGR-nya diperkirakan sebesar 24,4% selama periode 2023 hingga 2030. Perkembangan yang belum pernah terjadi sebelumnya ini diperlukan karena adanya kebutuhan mendesak untuk meningkatkan hasil dan mengurangi biaya. memberikan layanan kesehatan.

Analisis prediktif untuk layanan kesehatan sangat penting karena masyarakat saat ini menginginkan program pengobatan yang terjangkau, sukses, dan dipersonalisasi. Dengan menggunakan pendekatan canggih ini, mereka membantu institusi layanan kesehatan untuk memberikan perawatan yang disesuaikan dan memenuhi permintaan yang terus meningkat secara efisien. Artikel ini akan membahas 10 contoh analisis prediktif dalam layanan kesehatan, yang menunjukkan bagaimana teknologi memengaruhi layanan kesehatan.

Memahami Beragam Manfaat Analisis Prediktif dalam Layanan Kesehatan

Analisis prediktif dalam layanan kesehatan pada dasarnya menggunakan analisis data tingkat lanjut pada data kesehatan masa lalu. Tujuannya adalah untuk menemukan pola dan tren yang berguna dalam data ini, yang dapat membantu profesional kesehatan memprediksi kejadian dan hasil kesehatan di masa depan secara akurat. Dengan menggunakan algoritme yang rumit dan metode analisis yang cerdas, penyedia layanan kesehatan dapat mengetahui kemungkinan risiko kesehatan sejak dini, memperkirakan munculnya penyakit, dan memprediksi bagaimana reaksi pasien terhadap berbagai pengobatan.

Berikut adalah beberapa manfaat paling luar biasa dari analisis prediktif dalam layanan kesehatan:

• Dengan menganalisis data pasien secara menyeluruh, seperti riwayat medis, rincian diagnosis, dan hasil pengobatan, analisis prediktif memungkinkan profesional kesehatan membuat rencana intervensi dan pengobatan yang secara khusus memenuhi kebutuhan unik setiap pasien.
• Analisis prediktif dalam layanan kesehatan juga memfasilitasi pendekatan yang disesuaikan yang tidak hanya meningkatkan hasil pasien tetapi juga meningkatkan efektivitas pemberian layanan kesehatan.
• Analisis prediktif menawarkan cara praktis bagi penyedia layanan kesehatan untuk memperkirakan kemungkinan masalah kesehatan pada pasien dengan kondisi kronis. Proses ini memungkinkan tindakan yang tepat dapat segera diambil, mencegah konsekuensi yang merusak.
• Hal ini juga memungkinkan rumah sakit dan fasilitas kesehatan mengelola sumber daya mereka secara lebih efisien, misalnya dengan memperkirakan jumlah pasien yang masuk, memastikan penggunaan tempat tidur secara optimal, dan mengoordinasikan distribusi staf dan pasokan medis secara tepat waktu.
• Selain itu, analisis prediktif sangat penting dalam meningkatkan keakuratan diagnosis. Hal ini membantu mendeteksi penyakit secara dini dan memandu pembuatan strategi pencegahan yang spesifik.
• Analisis prediktif membantu penyedia layanan kesehatan membuat keputusan tidak hanya berdasarkan keahlian mereka tetapi juga berdasarkan data aktual. Hal ini menghasilkan perawatan yang lebih baik bagi pasien, kelancaran operasional, dan penggunaan sumber daya yang lebih cerdas.

Manfaat analisis prediktif dalam layanan kesehatan ini berkontribusi dalam menjadikan layanan kesehatan menjadi yang terbaik secara keseluruhan. Seiring dengan semakin canggihnya teknologi dan kemampuan kita dalam menganalisis data, analisis prediktif akan mengambil peran yang lebih besar dalam membentuk masa depan layanan kesehatan.

Sepuluh Kasus Penggunaan Teratas dalam Penggunaan Analisis Prediktif dalam Layanan Kesehatan

Analisis prediktif untuk layanan kesehatan mengubah sektor layanan kesehatan dalam berbagai cara. Dari meningkatkan hasil layanan kesehatan hingga alokasi sumber daya yang lebih baik, analisis prediktif mengubah cara pasien menerima layanan kesehatan. Berikut sepuluh analisis prediktif dalam contoh layanan kesehatan yang menawarkan nilai tertinggi bagi penyedia layanan kesehatan:

1. Analisis Prediktif Mencegah Penerimaan Kembali Pasien

Penerimaan kembali ke rumah sakit adalah masalah biaya yang membuat Medicare sendiri mengeluarkan biaya lebih dari dua miliar dolar setiap tahunnya. Penerimaan kembali telah disorot oleh program Pengurangan Penerimaan Kembali Rumah Sakit di bawah Medicare, dengan 82% rumah sakit yang berpartisipasi terkena sanksi karena peningkatan angka penerimaan kembali.

Analisis prediktif untuk layanan kesehatan membantu dalam mengidentifikasi pasien yang berisiko untuk membantu penerapan tindak lanjut khusus yang dapat memastikan arahan pemulangan yang tepat untuk mencegah rawat inap ulang.

Contoh yang bagus adalah UnityPoint Health, di mana model analitik prediktif untuk layanan kesehatan menilai skor risiko masuk kembali untuk setiap pasien. Dengan menggunakan alat ini dengan baik, seorang dokter senior mampu memprediksi dan mencegah pasien masuk kembali dalam waktu tiga puluh hari melalui pengobatan dini terhadap gejalanya. Dalam waktu 18 bulan setelah menerapkan analisis prediktif, UnityPoint Health berhasil mengurangi penerimaan kembali karena semua penyebab sebesar 40%.

Contoh-contoh ini menunjukkan dampak analisis prediktif dalam layanan kesehatan, yang mencakup biaya perawatan medis, meningkatkan hasil layanan kesehatan, dan mengurangi tekanan pada sumber daya layanan kesehatan.

Baca juga: Panduan Bisnis Utama Pengembangan Aplikasi Layanan Kesehatan pada tahun 2023

2. Analisis Prediktif Layanan Kesehatan Meningkatkan Keamanan Siber

Serangan siber terhadap layanan kesehatan merupakan masalah besar, sebagaimana dibuktikan oleh Laporan Pelanggaran Data Layanan Kesehatan dari HIPAA (2014). Misalnya, laporan tersebut mengungkapkan bahwa informasi dicuri sebelum enkripsi di sebagian besar serangan ransomware ini. Selain itu, pada bulan April 2021 juga dilaporkan adanya 62 pelanggaran di industri layanan kesehatan, dimana 7 di antaranya membahayakan lebih dari 100.000 catatan.

Oleh karena itu, analisis prediktif keamanan siber semakin menjadi solusi yang layak bagi banyak organisasi layanan kesehatan. Organisasi-organisasi ini akan menilai risiko transaksional dari transaksi online menggunakan model yang bersifat prediktif dan mengintegrasikannya dengan kecerdasan buatan. Misalnya, sistem mungkin mengizinkan pengguna untuk masuk dan menyediakan autentikasi multifaktor atau memblokir proses berisiko tinggi. Selain itu, model analitik prediktif untuk layanan kesehatan memungkinkan pengawasan terus-menerus terhadap akses dan pembagian data, serta dengan cepat mendeteksi kecenderungan tidak teratur yang mengindikasikan kemungkinan intrusi.

Dalam bidang keamanan siber, analisis prediktif layanan kesehatan berfungsi dalam dua kategori utama, yang masing-masing mencakup berbagai subtipe:

• Solusi berbasis kerentanan: Kelemahan dalam sistem layanan kesehatan disebut sebagai Kerentanan dan Paparan Umum (CVE).
• Platform yang berfokus pada ancaman: Platform ini dimaksudkan untuk menjadi indikator terdepan mengenai ancaman yang dapat melemahkan keamanan dalam sistem.

3. Pengelolaan Kesehatan Penduduk

Mengelola kesehatan masyarakat adalah bidang penting di mana analisis prediktif layanan kesehatan memainkan peran penting, yang mencakup tiga aspek utama:

• Mengidentifikasi Penyakit Kronis

Melalui analisis prediktif, institusi layanan kesehatan dapat mengidentifikasi dan merawat pasien sebelum mereka mengalami kondisi kronis. Oleh karena itu, ini merupakan pendekatan analitis yang menilai pasien berdasarkan beberapa karakteristik, termasuk demografi, disabilitas, usia, dll., dan pola perawatan mereka di masa lalu.

• Mengidentifikasi Wabah Penyakit.

Analisis prediktif telah menunjukkan kekuatannya dalam mendiagnosis wabah penyakit seperti COVID-19. BlueDot adalah perusahaan Kanada yang menggunakan analisis prediktif untuk mengeluarkan peringatan tentang kasus pneumonia yang tidak biasa di Wuhan pada tanggal 30 Desember 2019, sebelum pengumuman resmi WHO mengenai COVID-19. Selain itu, Pusat Ilmu Kesehatan Universitas Texas di Houston (UTHealth) merancang alat analisis prediktif untuk pelacakan COVID-19, yang menampilkan dasbor kesehatan masyarakat lengkap yang menampilkan tren penyebaran pandemi saat ini dan yang diproyeksikan.

4. Memperlancar Pengajuan Klaim Asuransi

Area lain di mana analisis prediktif terbukti sangat bermanfaat dalam layanan kesehatan adalah mempercepat pengajuan klaim asuransi. Dengan bantuan alat-alat ini, rumah sakit tidak hanya dapat mempercepat proses klaim asuransi namun juga mengurangi kesalahan.

5. Menganalisis Kebutuhan Pemeliharaan Peralatan

Meskipun contoh-contoh sebelumnya terutama menyoroti bagaimana analisis prediktif digunakan dalam lingkungan klinis, penting untuk dicatat bahwa manfaatnya dalam layanan kesehatan juga mencakup peningkatan operasional.

Analisis prediktif telah digunakan di banyak bidang, misalnya dalam penerbangan, yang membantu mengantisipasi kebutuhan pemeliharaan sebelum menimbulkan masalah. Dengan mempelajari data dari berbagai bagian pesawat, teknisi dapat mengganti bagian mekanis sebelum rusak. Demikian pula, operasi layanan kesehatan juga dapat memperoleh keuntungan dari strategi prediktif semacam ini.

Pertimbangkan ini: bagian-bagian tertentu dari mesin medis, seperti pemindai MRI, secara bertahap akan rusak seiring berjalannya waktu karena penggunaan rutin. Jika organisasi kesehatan dapat memperkirakan dengan tepat kapan bagian-bagian ini perlu diganti, rumah sakit dapat merencanakan dan menjadwalkan pemeliharaan pada saat tidak terlalu sibuk. Dengan cara ini, kemungkinan gangguan terhadap penyedia layanan kesehatan dan pasien dapat diminimalkan.

Analisis prediktif membantu menyederhanakan proses dengan memungkinkan pemantauan dan analisis data teknis secara aktif dari sensor pemindai MRI dari jarak jauh. Hal ini memungkinkan kami mendeteksi kemungkinan masalah teknis sejak dini, sehingga memberikan peluang untuk segera mengatasinya melalui penggantian atau perbaikan. Di masa depan, rumah sakit dapat membayangkan situasi di mana setiap peralatan medis memiliki kembaran digital terperinci yang terus diperbarui dengan data terkini. Ini akan membantu memperkirakan kebutuhan penggunaan dan pemeliharaan di masa mendatang.

6. Mencegah Kemunduran Pasien di ICU dan Rumah Sakit Umum

Baik di unit perawatan intensif (ICU) maupun bangsal rumah sakit umum, dokter dan perawat harus segera mendeteksi adanya penurunan kesehatan pasien. Hal ini terutama berlaku ketika tindakan segera dapat menjadi penentu antara hidup dan mati. Hal ini merupakan kekhawatiran bahkan sebelum pandemi COVID-19. ICU di beberapa negara, termasuk negara kita, sudah sangat terbatas karena bertambahnya populasi lansia, operasi bedah yang rumit, dan kurangnya tenaga ahli perawatan intensif. Kini, dengan memburuknya situasi akibat pandemi ini, bidang layanan kesehatan sangat membutuhkan dukungan teknologi untuk mengambil keputusan yang cepat dan tepat.

Mengawasi tanda-tanda vital pasien secara konstan dapat membantu perangkat lunak prediktif mengidentifikasi mereka yang mungkin memerlukan bantuan dalam satu jam ke depan. Hal ini memungkinkan perawat untuk mengambil tindakan ketika tanda-tanda awal penurunan kesehatan terjadi. Peran analitik prediktif dalam layanan kesehatan dalam mengukur risiko pasien meninggal dunia atau perlu dirawat kembali dalam waktu dua hari setelah meninggalkan ICU. Pengetahuan ini membantu perawat membuat keputusan yang tepat mengenai pemulangan pasien.

Algoritme prediktif sekarang digunakan di lingkungan seperti tele-ICU. Di sini, pemantauan terus-menerus dilakukan oleh dokter spesialis perawatan intensif dan perawat perawatan kritis yang tidak berada di lokasi yang sama dengan pasien.

Hal ini memungkinkan mereka untuk turun tangan saat dibutuhkan dengan cepat. Selain itu, analisis prediktif membantu mengenali tanda-tanda awal pasien mulai mengalami kondisi buruk di bangsal umum, tempat di mana tanda-tanda tersebut mungkin luput dari perhatian selama beberapa waktu. Sistem otomatis untuk peringatan dini dengan cepat membuat Tim Respon Cepat bereaksi, yang menghasilkan penurunan signifikan dalam insiden negatif sebesar 35% dan serangan jantung di rumah sakit sebesar 86%, menurut laporan dari Philips.

Biosensor yang dapat dipakai, yang dapat ditempelkan secara halus di dada pasien, telah meningkatkan kemampuan penyedia layanan kesehatan dalam mengidentifikasi indikasi awal penurunan pasien. Mereka sangat membantu pasien yang menjalani berbagai rangkaian perawatan di rumah sakit.

Biosensor ini terus mengumpulkan dan mengirimkan informasi kesehatan penting seperti detak jantung dan laju pernapasan. Mereka juga memantau faktor kontekstual seperti postur tubuh dan tingkat aktivitas pasien. Keuntungan dari perangkat ini adalah memungkinkan pemantauan jarak jauh, sehingga mengurangi kebutuhan akan pemeriksaan kesehatan tatap muka yang berulang. Hal ini sangat bermanfaat dalam merawat pasien COVID-19.

7. Prediksi Upaya Bunuh Diri

Bunuh diri adalah masalah kesehatan masyarakat yang penting di Amerika, yang merupakan salah satu dari sepuluh penyebab utama kematian, dengan lebih dari 14 kematian karena bunuh diri per 100.000 orang setiap tahunnya. Untuk mengatasi masalah mendesak ini, tim peneliti di VUMC telah menciptakan model analisis prediktif. Ini adalah model yang menggunakan catatan kesehatan elektronik seseorang untuk memprediksi kemungkinan upaya bunuh diri pada individu tertentu.

Selama 11 bulan di VUMC, algoritme prediktif berjalan diam-diam di latar belakang saat para dokter fokus pada pasiennya. Sistem ini mampu memprediksi kemungkinan pasien akan mencari layanan kesehatan setelah melakukan bunuh diri, sehingga dapat memberikan informasi kepada profesional kesehatan.

Asisten profesor di bidang Informatika Biomedis, Kedokteran, dan Psikiatri, Colin Walsh, menyoroti pentingnya analisis prediktif dalam perawatan kesehatan dan praktik klinis. Ia mengamati bahwa meskipun sulit untuk menentukan risiko bunuh diri setiap pasien pada setiap pertemuan, model risiko merupakan pemeriksaan awal yang penting. Hal ini penting dalam situasi di mana pembahasan mengenai risiko bunuh diri tidak lazim dilakukan, dan juga membantu dalam mengidentifikasi pasien yang memerlukan eksplorasi lebih lanjut.

8. Meningkatkan Keterlibatan Pasien

Hal ini penting dalam perawatan kesehatan yang efektif untuk keterlibatan pasien secara aktif. Dengan analisis prediktif, ketidakpatuhan pasien dapat dideteksi terlebih dahulu, dan tindakan aktif dapat diambil untuk menjaga kesehatan pasien hingga janji temu atau perawatan berikutnya.

Penyedia layanan kesehatan kini menggunakan analisis prediktif dalam layanan kesehatan untuk merancang profil pasien yang menggabungkan komunikasi dan teknik yang ditargetkan secara khusus yang membantu menciptakan hubungan pasien yang lebih baik.

Lillian Dittrick, Anggota dari Society of Actuaries, menekankan perlunya menerapkan model prediktif dalam mengidentifikasi dan merawat pasien yang responsif terhadap perubahan gaya hidup. Analisis prediktif juga berguna dalam pemasaran bertarget karena membantu menciptakan persona pelanggan berdasarkan data pasien dan menyesuaikan strategi komunikasi agar sesuai dengan preferensi mereka.

9. Meminimalkan Janji yang Terlewatkan

Melewatkan janji temu medis dan upaya administrasi lainnya yang memakan waktu merugikan sistem layanan kesehatan AS sekitar $150 miliar per tahun. Oleh karena itu, analisis prediktif memberikan cara yang baik untuk memperingatkan rumah sakit dan klinik yang memiliki kemungkinan besar pasien gagal memenuhi janji temu mereka, sehingga mengurangi hilangnya pendapatan dan meningkatkan kepuasan penyedia layanan.

Beberapa peneliti di Duke University membuat alat pemodelan prediktif yang menganalisis EHR pasien untuk mengetahui potensi ketidakhadiran. Perangkat lunak ini mengidentifikasi 4.819 kasus ketidakhadiran dalam sistem kesehatan Duke. Para peneliti menggarisbawahi perlunya melatih algoritme menggunakan data klinis lokal yang memberikan hasil lebih tinggi dibandingkan pelatihan vendor saja.

Community Health Network, bekerja sama dengan CipherHealth, sebuah perusahaan teknologi kesehatan yang berbasis di New York, menerapkan solusi analitis dengan tujuan meminimalkan kasus pasien tidak hadir pada janji temu mereka dan meningkatkan upaya penjangkauan. Sistem ini memprediksi kemungkinan ketidakhadiran dan juga memungkinkan konsultasi jarak jauh yang disesuaikan dengan setiap klien.

10. Mendeteksi Tanda Awal Sepsis

Sepsis adalah kondisi mematikan yang berkembang pada tubuh akibat infeksi yang berkembang dengan cepat. Oleh karena itu, analisis prediktif dapat menjadi kunci dalam deteksi dan intervensi dini. Algoritme prediktif membantu menentukan pasien yang paling mungkin mengalami sepsis dengan terus memantau tanda-tanda vital pasien dan data penting lainnya.

Oleh karena itu, misalnya, di Sistem Kesehatan Universitas Pennsylvania, alat analisis prediktif digunakan untuk mendeteksi calon pasien sepsis. Alat tersebut menggunakan data pasien, seperti tanda-tanda vital, hasil laboratorium, dan pengkajian keperawatan, dalam memprediksi kemungkinan sepsis. Melalui teknologi ini, rumah sakit mampu menurunkan angka kematian terkait sepsis secara dini dan efektif

Kesimpulannya

Analisis prediktif semakin banyak digunakan dalam industri layanan kesehatan, sehingga menghasilkan peningkatan besar dalam perawatan pasien dan efektivitas operasional. Penerapan analisis prediktif dalam layanan kesehatan di kehidupan nyata ini menyoroti betapa kuatnya analisis prediktif dalam mengubah masa depan analisis prediktif dalam layanan kesehatan.

Apakah Anda mempertimbangkan untuk memasukkan teknologi terbaru ke dalam layanan kesehatan Anda? Kami menjadi pemimpin dalam layanan pengembangan perangkat lunak kesehatan, mengutamakan inovasi dan kepuasan klien. Hal ini pada gilirannya memungkinkan Anda memberikan solusi layanan kesehatan yang dapat disesuaikan dan terukur kepada pasien Anda.

Kemahiran kami dalam menciptakan solusi aplikasi layanan kesehatan ditunjukkan melalui berbagai proyek kami seperti Soniphi, YouComm, dan Health-eApp. Kami memiliki keahlian dalam merancang platform inovatif yang memberi Anda wawasan terperinci tentang perilaku dan kesehatan pasien Anda sehingga Anda dapat menawarkan layanan yang lebih baik dan efisien.

Hubungi kami untuk memahami bagaimana Anda dapat memanfaatkan analisis prediktif dalam bisnis layanan kesehatan Anda.

FAQ

T. Bagaimana cara menggunakan analisis prediktif dalam layanan kesehatan?

A. Analisis prediktif dalam layanan kesehatan menggunakan data masa lalu untuk meramalkan insiden kesehatan di masa depan dan hasil intervensi dini dan strategi terapi yang dipersonalisasi. Hal ini memungkinkannya mendeteksi kemungkinan bahaya kesehatan, mengoptimalkan perawatan pasien, serta meningkatkan operasional.

T. Apa saja model prediktif yang digunakan dalam layanan kesehatan?

A. Beberapa model prediktif yang umum diterapkan dalam layanan kesehatan adalah regresi logistik, mesin vektor dukungan, pohon keputusan, dan jaringan saraf. Model ini menganalisis informasi pasien dan memprediksi dampak gangguan ini di masa depan untuk mendeteksi penyakit sebelum penyakit tersebut muncul.

T. Apa contoh analisis prediktif dalam layanan kesehatan?

A. Salah satu contoh analisis prediktif dalam layanan kesehatan adalah penerapan algoritma pembelajaran mesin untuk menentukan penerimaan kembali pasien. Model ini dapat menganalisis informasi historis dan mendeteksi pola penerimaan kembali pasien, sehingga penyedia layanan kesehatan dapat bertindak tepat waktu dan menghindari pasien masuk kembali.