Analisi predittiva nel settore sanitario: 10 casi d'uso ed esempi reali

L’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale sono una rivoluzione tecnologica che sta toccando tutti i settori in tutto il mondo, compresa la sanità. Cambia il modo in cui i medici trattano i pazienti e prevengono le malattie. Algoritmi intelligenti e analisi approfondite dei dati consentono agli operatori sanitari di identificare possibili rischi per la salute. Aiuterebbero anche a mettere a punto i piani di trattamento e a ottimizzare i risultati nei pazienti.

Il mercato globale dell’analisi predittiva per l’assistenza sanitaria è in crescita. Tuttavia, nel 2022 aveva un valore di mercato di 11,7 miliardi di dollari. Si prevede che il suo CAGR sarà di circa il 24,4% nel periodo dal 2023 al 2030. Uno sviluppo senza precedenti è stato reso necessario dall’urgente necessità di migliorare i risultati e ridurre il costo di erogare servizi sanitari.

L’analisi predittiva per l’assistenza sanitaria è molto importante poiché oggi le persone desiderano programmi di trattamento convenienti, efficaci e personalizzati. Utilizzando questo approccio avanzato, aiutano le istituzioni sanitarie a proporre trattamenti su misura e a soddisfare la crescente domanda in modo efficiente. Questo articolo esaminerà 10 esempi di analisi predittiva nel settore sanitario, che mostrano come la tecnologia influenza l'assistenza sanitaria.

Comprendere i molteplici vantaggi dell'analisi predittiva nel settore sanitario

L’analisi predittiva nel settore sanitario utilizza essenzialmente l’analisi avanzata dei dati sanitari passati. L’obiettivo è trovare modelli e tendenze utili all’interno di questi dati, che possano aiutare gli operatori sanitari a prevedere con precisione eventi e risultati sanitari futuri. Utilizzando algoritmi complessi e metodi analitici intelligenti, gli operatori sanitari possono individuare in anticipo possibili rischi per la salute, prevedere l’insorgenza di malattie e prevedere come i pazienti potrebbero reagire ai diversi trattamenti.

Ecco alcuni dei vantaggi più notevoli dell’analisi predittiva nel settore sanitario:

• Analizzando in modo approfondito i dati dei pazienti, come anamnesi, dettagli della diagnosi e risultati del trattamento, l'analisi predittiva consente agli operatori sanitari di creare piani di intervento e trattamento che soddisfano specificamente le esigenze specifiche di ciascun paziente.
• L’analisi predittiva nel settore sanitario facilita inoltre un approccio su misura che non solo migliora i risultati dei pazienti, ma aumenta anche l’efficacia dell’erogazione dell’assistenza sanitaria.
• L’analisi predittiva offre agli operatori sanitari un modo pratico per prevedere possibili problemi di salute nei pazienti con patologie croniche. Questo processo consente di intraprendere tempestivamente le azioni appropriate, prevenendo conseguenze dannose.
• Consente inoltre agli ospedali e alle strutture sanitarie di gestire le proprie risorse in modo più efficiente, ad esempio prevedendo il numero di ricoveri dei pazienti, garantendo un utilizzo ottimale dei letti e coordinando tempestivamente la distribuzione del personale e delle forniture mediche.
• Inoltre, l’analisi predittiva è essenziale per migliorare l’accuratezza delle diagnosi. Aiuta a individuare precocemente le malattie e guida la creazione di strategie preventive specifiche.
• L'analisi predittiva aiuta gli operatori sanitari a prendere decisioni non solo sulla base delle loro competenze ma anche su dati reali. Ciò porta a una migliore assistenza per i pazienti, a operazioni più fluide e a un uso più intelligente delle risorse.

Questi vantaggi dell’analisi predittiva nel settore sanitario contribuiscono a rendere i servizi sanitari i migliori possibili nel loro complesso. Man mano che la tecnologia diventa più sofisticata e la nostra capacità di analizzare i dati migliora, l’analisi predittiva è destinata ad assumere un ruolo sempre più importante nel plasmare il futuro dell’assistenza sanitaria.

I dieci principali casi d'uso dell'analisi predittiva nel settore sanitario

L’analisi predittiva per l’assistenza sanitaria sta cambiando il settore sanitario in molteplici modi. Dal miglioramento dei risultati sanitari alla migliore allocazione delle risorse, l'analisi predittiva trasforma il modo in cui i pazienti ricevono assistenza sanitaria. Ecco dieci esempi di analisi predittiva nel settore sanitario che offrono il massimo valore agli operatori sanitari:

1. L'analisi predittiva impedisce la riammissione del paziente

Le riammissioni ospedaliere rappresentano un problema di costi che costa solo a Medicare oltre due miliardi di dollari all'anno. Le riammissioni sono state evidenziate dal programma di riduzione delle riammissioni ospedaliere nell'ambito di Medicare, con l'82% degli ospedali partecipanti penalizzati per l'aumento dei tassi di riammissione.

Analisi predittiva per l'assistenza sanitaria nell'identificazione dei pazienti a rischio per assistere nell'implementazione di follow-up specializzati in grado di garantire direttive di dimissione appropriate per prevenire riammissioni.

Un ottimo esempio è UnityPoint Health, in cui i modelli di analisi predittiva per l’assistenza sanitaria hanno valutato i punteggi di rischio di riammissione per ciascun paziente. Utilizzando bene questo strumento, un medico esperto è stato in grado di prevedere e prevenire la riammissione di un paziente entro trenta giorni attraverso il trattamento precoce dei sintomi. Entro 18 mesi dall'implementazione dell'analisi predittiva, UnityPoint Health è riuscita a ridurre le riammissioni per tutte le cause del 40%.

Questi esempi mostrano l’impatto dell’analisi predittiva nel settore sanitario, contenendo i costi dell’assistenza medica, migliorando i risultati sanitari e riducendo lo stress sulle risorse sanitarie.

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2. L’analisi predittiva nel settore sanitario migliora la sicurezza informatica

Gli attacchi informatici al settore sanitario rappresentano un problema importante, come evidenziato dall’Healthcare Data Breach Report dell’HIPAA (2014). Ad esempio, il rapporto ha rivelato che nella maggior parte di questi attacchi ransomware le informazioni venivano rubate prima della crittografia. Inoltre, nell’aprile 2021 sono state segnalate 62 violazioni nel settore sanitario, di cui 7 hanno compromesso ciascuna più di 100.000 record.

Pertanto, l’analisi predittiva della sicurezza informatica è diventata sempre più una soluzione praticabile per molte organizzazioni sanitarie. Queste organizzazioni valuteranno i rischi transazionali delle transazioni online utilizzando un modello predittivo e integrandolo con l’intelligenza artificiale. Ad esempio, il sistema potrebbe consentire a un utente di accedere e fornire l’autenticazione a più fattori o bloccare processi ad alto rischio. Inoltre, i modelli di analisi predittiva per l’assistenza sanitaria consentono una sorveglianza costante dell’accesso e della condivisione dei dati, rilevando tempestivamente eventuali tendenze irregolari che indicano possibili intrusioni.

Nel campo della sicurezza informatica, l’analisi predittiva sanitaria funziona in due categorie principali, ciascuna delle quali comprende vari sottotipi:

• Soluzioni basate sulla vulnerabilità: tali debolezze nel sistema sanitario sono denominate vulnerabilità ed esposizioni comuni (CVE).
• Piattaforme focalizzate sulle minacce: sono pensate per essere indicatori anticipatori delle minacce che potrebbero compromettere la sicurezza del sistema.

3. Gestire la salute della popolazione

La gestione della salute della popolazione è un’area significativa in cui l’analisi predittiva sanitaria svolge un ruolo cruciale, comprendendo tre aspetti chiave:

• Identificazione delle malattie croniche

Attraverso l’analisi predittiva, le istituzioni sanitarie possono identificare e curare le persone prima che sviluppino condizioni croniche. Si tratta, quindi, di un approccio analitico che assegna un punteggio ai pazienti in base ad alcune caratteristiche, tra cui dati demografici, disabilità, età, ecc., e ai loro modelli di cura passati.

• Identificazione delle epidemie.

L’analisi predittiva ha dimostrato la sua forza nella diagnosi di epidemie come COVID-19. BlueDot è una società canadese che ha utilizzato l’analisi predittiva per emettere un avviso su casi insoliti di polmonite a Wuhan il 30 dicembre 2019, prima dell’annuncio formale del COVID-19 da parte dell’OMS. Inoltre, l’Health Science Center dell’Università del Texas a Houston (UTHealth) ha progettato uno strumento di analisi predittiva per il monitoraggio del COVID-19, dotato di un dashboard completo sulla salute pubblica che mostra le tendenze di diffusione della pandemia attuali e previste.

4. Semplificazione della presentazione delle richieste di indennizzo assicurativo

Un’altra area in cui l’analisi predittiva può rivelarsi molto utile nel settore sanitario è l’accelerazione della presentazione delle richieste di indennizzo assicurativo. Con l’aiuto di questi strumenti, gli ospedali non solo possono accelerare il processo di richiesta di indennizzo assicurativo, ma anche ridurre gli errori.

5. Analisi dei requisiti di manutenzione delle apparecchiature

Sebbene gli esempi precedenti abbiano evidenziato principalmente il modo in cui l'analisi predittiva viene utilizzata in contesti clinici, è importante notare che i suoi vantaggi nel settore sanitario si estendono anche al miglioramento delle operazioni.

L’analisi predittiva è stata utilizzata in molti campi, ad esempio nel settore dell’aviazione, dove aiuta ad anticipare le esigenze di manutenzione prima che causino problemi. Studiando i dati provenienti da diverse parti di un aereo, i tecnici possono sostituire le parti meccaniche prima che si guastino. Allo stesso modo, anche le operazioni sanitarie possono trarre vantaggio da questo tipo di strategia predittiva.

Considera questo: alcune parti dei macchinari medici, come gli scanner MRI, si consumano gradualmente nel tempo a causa dell'uso regolare. Se le organizzazioni sanitarie possono prevedere in modo affidabile quando potrebbe essere necessario sostituire queste parti, gli ospedali possono pianificare e programmare la manutenzione nei periodi in cui sono meno occupati. In questo modo, i possibili disagi sia per gli operatori sanitari che per i pazienti sono ridotti al minimo.

L'analisi predittiva aiuta a semplificare il processo consentendo di monitorare e analizzare attivamente i dati tecnici provenienti dai sensori dello scanner MRI da remoto. Ciò ci consente di rilevare tempestivamente possibili problemi tecnici, offrendo la possibilità di risolverli tempestivamente attraverso la sostituzione o la riparazione. In futuro, gli ospedali potrebbero immaginare una situazione in cui ogni dispositivo medico e apparecchiatura avrà il suo gemello digitale dettagliato continuamente aggiornato con i dati attuali. Ciò aiuterà a prevedere i futuri requisiti di utilizzo e manutenzione.

6. Prevenire il peggioramento dei pazienti nelle unità di terapia intensiva e negli ospedali generali

Sia nelle unità di terapia intensiva (ICU) che nei reparti ospedalieri generali, è fondamentale che medici e infermieri rilevino rapidamente qualsiasi peggioramento della salute di un paziente. Ciò è particolarmente vero quando un’azione immediata può significare la differenza tra la vita e la morte. Questa era una preoccupazione anche prima della pandemia di COVID-19. Le unità di terapia intensiva in diversi paesi, compreso il nostro, erano già al limite a causa dell’invecchiamento della popolazione, delle complesse operazioni chirurgiche e della mancanza di un numero sufficiente di esperti di terapia intensiva. Ora, con la pandemia che peggiora la situazione, il settore sanitario ha un disperato bisogno di supporto tecnologico per prendere decisioni rapide e informate.

Tenere costantemente d'occhio i parametri vitali di un paziente può aiutare il software predittivo a identificare coloro che probabilmente avranno bisogno di aiuto entro l'ora successiva. Ciò consente agli operatori sanitari di intervenire ai primi segnali di peggioramento della salute. Il ruolo dell'analisi predittiva in ambito sanitario nel valutare il rischio che un paziente muoia o debba essere riammesso entro due giorni dalla dimissione dall'unità di terapia intensiva. Questa conoscenza aiuta gli operatori sanitari a prendere decisioni informate riguardo alla dimissione del paziente.

Gli algoritmi predittivi vengono ora utilizzati in contesti come le tele-unità di terapia intensiva. Qui il monitoraggio costante viene effettuato da medici specializzati in terapia intensiva e infermieri di terapia intensiva che non si trovano nella stessa sede del paziente.

Ciò consente loro di intervenire rapidamente quando necessario. Inoltre, l’analisi predittiva aiuta a individuare i primi segnali di pazienti che iniziano a comportarsi male nei reparti generali, luoghi in cui tali segnali potrebbero passare inosservati per un bel po’ di tempo. Secondo un rapporto di Philips, i sistemi automatizzati di allarme rapido fanno reagire rapidamente i team di risposta rapida, il che ha portato a un calo significativo degli incidenti negativi del 35% e degli attacchi di cuore negli ospedali dell’86%.

I biosensori indossabili, che possono essere fissati in modo discreto al torace del paziente, hanno notevolmente migliorato la capacità degli operatori sanitari di identificare i primi segnali di declino del paziente. Sono particolarmente utili per i pazienti che si spostano attraverso vari contesti assistenziali all'interno dell'ospedale.

Questi biosensori raccolgono e inviano continuamente informazioni sanitarie critiche come il battito cardiaco e la frequenza respiratoria. Monitorano anche fattori contestuali come la postura del corpo e i livelli di attività del paziente. Il vantaggio di questi dispositivi è che consentono il monitoraggio remoto, riducendo la necessità di controlli sanitari ricorrenti di persona. Ciò è stato particolarmente utile nel trattamento dei pazienti affetti da COVID-19.

7. Previsione del tentativo di suicidio

Il suicidio è un importante problema di salute pubblica in America, dove è tra le dieci principali cause di morte, con oltre 14 decessi per suicidio ogni 100.000 persone all’anno. Per risolvere questo problema urgente, un gruppo di ricerca del VUMC ha creato un modello di analisi predittiva. Si tratta di un modello che utilizza le cartelle cliniche elettroniche delle persone per prevedere la possibilità di tentativi di suicidio in particolari individui.

Durante 11 mesi al VUMC, l’algoritmo predittivo ha funzionato silenziosamente in background mentre i medici si concentravano sui loro pazienti. Il sistema è stato in grado di prevedere i pazienti che probabilmente cercheranno assistenza sanitaria dopo essersi suicidati, informando così gli operatori sanitari.

Un assistente professore di Informatica biomedica, medicina e psichiatria, Colin Walsh, ha sottolineato l’importanza dell’analisi predittiva nella pratica sanitaria e clinica. Ha osservato che anche se è difficile determinare i rischi suicidari di ciascun paziente per ogni incontro, il modello di rischio costituisce uno screening preliminare vitale. Ciò è essenziale in contesti in cui la discussione sul rischio di suicidio non è tipica e aiuta anche a identificare i pazienti che richiederebbero ulteriori esplorazioni.

8. Migliorare il coinvolgimento dei pazienti

Ciò è importante in un’assistenza sanitaria efficace per il coinvolgimento attivo del paziente. Con l'analisi predittiva, è possibile rilevare in anticipo la non conformità del paziente e adottare misure attive per mantenerlo sano fino alla visita o al trattamento successivo.

Gli operatori sanitari ora utilizzano l’analisi predittiva nel settore sanitario per progettare profili dei pazienti che incorporano comunicazioni e tecniche appositamente mirate che aiutano a creare migliori relazioni con i pazienti.

Lillian Dittrick, membro della Society of Actuaries, sottolinea la necessità di applicare modelli predittivi nell'identificazione e nel trattamento dei pazienti che rispondono ai cambiamenti dello stile di vita. L'analisi predittiva è utile anche nel marketing mirato in quanto aiuta a creare le personalità dei clienti in base ai dati dei pazienti e a personalizzare le strategie di comunicazione in base alle loro preferenze.

9. Ridurre al minimo gli appuntamenti mancati

Gli appuntamenti medici mancati e altri dispendiosi sforzi amministrativi costano al sistema sanitario statunitense circa 150 miliardi di dollari all’anno. Pertanto, l’analisi predittiva fornisce un buon modo per allertare gli ospedali e le cliniche che hanno alte probabilità che i pazienti non raggiungano gli appuntamenti, riducendo così le perdite di entrate e migliorando la soddisfazione dei fornitori.

Alcuni ricercatori della Duke University hanno creato uno strumento di modellazione predittiva che analizza le cartelle cliniche elettroniche dei pazienti per potenziali mancate presentazioni. Il software ha identificato 4.819 casi di mancata presentazione all'interno del sistema sanitario di Duke. I ricercatori hanno sottolineato la necessità di addestrare l’algoritmo utilizzando dati clinici locali che hanno prodotto risultati migliori rispetto alla sola formazione del fornitore.

Community Health Network, in collaborazione con CipherHealth, un'azienda di tecnologia sanitaria con sede a New York, ha implementato una soluzione analitica con l'obiettivo di ridurre al minimo i casi di pazienti che non si presentano agli appuntamenti e potenziare gli sforzi di sensibilizzazione. Il sistema prevede possibili mancate presentazioni e consente anche una consultazione remota adattata a ciascun cliente.

10. Rilevamento dei primi segni di sepsi

La sepsi è una condizione mortale che il corpo si sviluppa a causa di un'infezione che si sviluppa rapidamente. Pertanto, l’analisi predittiva può essere fondamentale per il rilevamento precoce e gli interventi. Gli algoritmi predittivi aiutano a determinare i pazienti che hanno maggiori probabilità di sviluppare sepsi monitorando continuamente i segni vitali dei pazienti e altri dati vitali.

Pertanto, ad esempio, presso l’Università della Pennsylvania Health System, è stato utilizzato uno strumento di analisi predittiva per rilevare potenziali pazienti affetti da sepsi. Lo strumento utilizzava i dati del paziente, come segni vitali, risultati di laboratorio e valutazione infermieristica, per prevedere la possibilità di sepsi. Attraverso questa tecnologia, l’ospedale è stato in grado di ridurre i tassi di mortalità precoce ed efficace legati alla sepsi

Insomma

L’analisi predittiva viene sempre più utilizzata nel settore sanitario, con conseguenti enormi miglioramenti nella cura dei pazienti e nell’efficacia operativa. Queste applicazioni reali dell'analisi predittiva nel settore sanitario evidenziano quanto potente possa essere l'analisi predittiva nel trasformare il futuro dell'analisi predittiva nel settore sanitario.

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Domande frequenti

D. Come utilizzare l'analisi predittiva nel settore sanitario?

R. L’analisi predittiva nel settore sanitario utilizza i dati passati per prevedere futuri incidenti sanitari e risultati per interventi tempestivi e strategie terapeutiche personalizzate. Ciò gli consente di rilevare possibili rischi per la salute, ottimizzare la cura del paziente e migliorare le operazioni.

D. Quali sono i modelli predittivi utilizzati in ambito sanitario?

R. Alcuni dei modelli predittivi comunemente applicati nel settore sanitario sono la regressione logistica, le macchine a vettori di supporto, gli alberi decisionali e le reti neurali. Questi modelli analizzano le informazioni del paziente e prevedono gli effetti futuri di questi disturbi al fine di individuare le malattie prima che si verifichino.

D. Qual è un esempio di analisi predittiva nel settore sanitario?

R. Un esempio di analisi predittiva nel settore sanitario è l'applicazione di algoritmi di apprendimento automatico per determinare le riammissioni dei pazienti. Questo modello può analizzare le informazioni storiche e rilevare modelli di riammissione, consentendo agli operatori sanitari di agire in tempo ed evitare la riammissione dei pazienti.