Dlaczego analiza predykcyjna w opiece zdrowotnej ma znaczenie?

Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej szybko staje się jedną z najważniejszych innowacji w zakresie cyfrowej transformacji dla dostawców. Co to jest, dlaczego dostawcy wdrażają to tak szybko i dlaczego powinno Cię to obchodzić?

Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej może być po prostu jedną z największych rzeczy, które przydadzą się usługodawcom w tym stuleciu.

Spójrz na niektóre z najbardziej odkrywczych statystyk branżowych dotyczących analiz predykcyjnych w opiece zdrowotnej:

• Analityka big data w Ameryce Północnej w wielkości rynku opieki zdrowotnej została wyceniona na 9,36 miliarda dolarów w 2017 r. i przewiduje się, że do 2025 r. osiągnie 34,16 miliarda dolarów, co oznacza wzrost o 17,7% CAGR od 2018 do 2025 roku.
• 82% respondentów w ankiecie CWC wskazało, że największą korzyścią z wdrożenia analiz była lepsza opieka nad pacjentem.
• Według badania przeprowadzonego przez Society of Actuaries, 93% organizacji zajmujących się ochroną zdrowia twierdzi, że analityka predykcyjna jest ważna dla przyszłości ich działalności.

Jasne jest, że istnieje przyszłość dla wykorzystania analityki predykcyjnej w opiece zdrowotnej, podobnie jak w innych branżach, a produkcja jest jednym z najlepszych przykładów.

Dzisiaj przyjrzymy się, jak analityka predykcyjna stała się tak ważnym aspektem w opiece zdrowotnej, jej korzyściom, obawom i jak wygląda przyszłość.

Co to jest analiza predykcyjna?

Analiza predykcyjna skutecznie informuje o tym, co może się wydarzyć, i daje możliwość zrozumienia, w jaki sposób zostaniesz dotknięty w przyszłości.

Będzie pobierać Twoje dane, a następnie wykorzystywać kombinację algorytmów i uczenia maszynowego w celu ustalenia korelacji i prawdopodobnych wyników.

W opiece zdrowotnej tego rodzaju prognozowanie pomoże lepiej zrozumieć potrzeby pacjentów, a z administracyjnego punktu widzenia daje wgląd w wskaźniki przyjęć, niedobory łóżek i wiele innych problemów, z którymi można sobie poradzić z większym powodzeniem niż wcześniej.

I to jest jeden fundamentalny punkt: nowoczesne wykorzystanie analityki tak naprawdę nie różni się tak bardzo od tego, co lekarze i menedżerowie robili przez lata — tylko teraz mają dostęp do danych w czasie rzeczywistym, które są kompilowane automatycznie, a nie ręcznie ze względu na postęp w dziedzinie technologia do naszej dyspozycji.

Warto jednak zauważyć, że analiza predykcyjna w dużym stopniu zależy od ilości dostarczonych zestawów danych — może zwrócić tylko to, co otrzymuje, i jest to oszacowanie, a nie proroctwo, więc miej to na uwadze.

Jak działa analiza predykcyjna?

Krótko mówiąc, analiza predykcyjna polega na ocenie danych z przeszłości w celu określenia, jak będzie wyglądać przyszłość — pod warunkiem, że nie nastąpią nieprzewidziane zmiany.

Analiza predykcyjna nie jest systemem jednorazowym; aby była skuteczna, wymaga wkładu ze strony interesariuszy i kluczowych decydentów.

Po pierwsze, firmy powinny dokładnie wiedzieć, do czego chcą wykorzystać analizę predykcyjną. Czy ma to na celu określenie, kiedy przyjęcie programu jest najsilniejsze, aby można było skuteczniej podnosić świadomość pacjentów w określonym okresie? A może chodzi o lepsze zrozumienie, kiedy zapotrzebowanie na dostawy jest największe, aby można było przygotować się z wyprzedzeniem? Zastosowania analityki predykcyjnej zależą od konkretnych celów organizacyjnych.

Gdy już wiesz dokładnie, czego szukasz, możesz zadać sobie pytanie, czy dysponujesz danymi niezbędnymi do analizy, które mogą następnie pomóc w podejmowaniu decyzji. Czy rejestrujesz dane wystarczająco długo, aby móc w użyteczny sposób rozpoznawać wzorce? Czy w ogóle rejestrujesz dane, a jeśli nie, w jaki sposób możesz wprowadzić procedurę, która to zrobi?

Teraz, gdy udzieliłeś odpowiedzi na te pytania, możesz zacząć budować swój model analityczny i trenować swój system ERP, aby agregować i analizować dane, które dostarczasz dla określonego zadania.

Po dokonaniu oceny danych i dostarczeniu spostrzeżeń, interesariusze mogą wykorzystać te praktyczne dane do podejmowania decyzji, które mają pozytywny wpływ na wyniki dostawców.

W efekcie analityka predykcyjna nie odbiega zbytnio od tego, co decydenci robili już od lat, oceniając swoje dane — dopiero teraz mamy możliwość przesyłania tych informacji do komputera, który może znacznie skuteczniej i szybciej analizować duże zbiory danych niż kiedykolwiek mógłby robotnik.

Korzyści z analizy predykcyjnej

Efektywność operacyjna

Kiedy mówimy o poprawie wydajności w organizacjach, analiza biznesowa (BI) jest często jednym z największych atutów, jakie może posiadać firma.

BI jest często przez nich wdrażany jako sposób na odejście od ryzykownych decyzji podejmowanych na podstawie intuicji, a zamiast tego dąży do wykorzystania istniejących danych do analiz i danych praktycznych do bardziej świadomego podejmowania decyzji.

Z organizacjami odnoszącymi sukcesy, tylko 40% opiera swoje decyzje na intuicji. W przypadku mniej udanych przedsiębiorstw liczba ta wzrasta do 70%.

Jeśli chodzi o korzyści dla świadczeniodawcy, analitykę predykcyjną można wykorzystać do określenia niedociągnięć operacyjnych, które w innym przypadku zostałyby pominięte.

Na przykład, możesz otrzymywać dane w czasie rzeczywistym o tym, które oddziały mogą potrzebować większego wsparcia, co pozwoli Ci szybko podjąć tę decyzję, poprawiając świadczenie opieki.

To tylko jeden mały przykład, ale wraz ze starzeniem się populacji w całym świecie zachodnim, administracja nadmiernie rozciągniętych dostawców stanie się kluczowym czynnikiem w najbliższej przyszłości.

Posiadanie narzędzi do analizy wzorców zachowań pacjentów i personelu pozwala usługodawcom na zmniejszenie nieefektywności i dystrybucję oszczędności (pieniądze i pracę) tam, gdzie muszą się udać.

Dokładność w diagnozie i opiece profilaktycznej

Analityka predykcyjna wykorzystuje algorytmy, aby pomóc lekarzom w dokładniejszym diagnozowaniu pacjentów, aby pomóc w rozwiązywaniu problemów, zanim się pojawią.

Odbywa się to poprzez analizę zestawów danych od setek, a nawet tysięcy pacjentów, aby lepiej zrozumieć podróż pacjenta.

Pomaga to wskazać wszelkie problemy, jakie mogą mieć w celach diagnostycznych, a następnie pozwala lekarzom lepiej zrozumieć, jak dobrze pacjent reaguje na leczenie.

Korzystanie z analiz w ten sposób oznacza, że ​​świadczeniodawcy mogą interweniować wcześniej i ułatwiać podróże pacjentów szybciej, dokładniej i ze zwiększonym prawdopodobieństwem lepszego wyniku.

Obawy związane z analizą predykcyjną

Prywatność

Obawy etyczne dotyczące wykorzystywania i niewłaściwego wykorzystywania danych przez firmy nie powinny być takim szokiem dla decydentów.

Rosnąca ilość danych gromadzonych przez firmy oraz liczba konsumentów, którzy są wobec nich ostrożni, oznacza, że ​​organizacje obsługujące duże zbiory danych muszą zachować szczególną ostrożność.

Badania sugerują, że 70% konsumentów przestałoby prowadzić interesy z firmą, gdyby nie chroniła ona odpowiednio ich danych. Tylko 27% uważa, że ​​firmy poważnie podchodzą do kwestii bezpieczeństwa danych

Wiele z tych obaw wynika z gwałtownej eskalacji cyberataków w ciągu ostatnich kilku lat, w połączeniu z pewnymi niepokojącymi faktami dotyczącymi gotowości; na przykład 71% małych i średnich organizacji twierdzi, że nie są przygotowane na zagrożenia związane z cyberbezpieczeństwem.

Stawka dla świadczeniodawców jest niezwykle wysoka, a zgodność z ustawami takimi jak HIPAA wymaga od organizacji posiadania wodoszczelnego systemu, w jaki sposób przetwarzają i chronią dane.

Dostawcy muszą mieć odpowiednie środki ostrożności, gdy przetwarzają duże ilości danych za pomocą analiz predykcyjnych, a pacjenci nie mogą mieć wątpliwości, że ich informacje są udostępniane w bezpieczny i prawidłowy sposób, gdy są wykorzystywane do celów analitycznych.

Podważanie lekarzy

Jednym z trwałych problemów związanych z korzystaniem z analityki predykcyjnej (lub jakiejkolwiek technologii sztucznej inteligencji) jest stopień szacunku, jaki można mu zapewnić i jego rola w tradycyjnym procesie podejmowania decyzji, który podejmują lekarze.

Na przykład mogą wystąpić znaczące konsekwencje prawne, jeśli lekarz zastosuje model analizy predykcyjnej, który jest wadliwy lub nieprawidłowy.

Z tych powodów analityka predykcyjna nie może być postrzegana przez świadczeniodawców jako środek zastępujący w jakikolwiek sposób lekarzy, ale raczej w celu jej pełnego wykorzystania powinna stanowić dla nich narzędzie uzupełniające.

Lekarze nadal będą musieli dokumentować proces podejmowania decyzji, biorąc pod uwagę analizę predykcyjną, a następnie podejmować niezależną decyzję.

Dostawcy nie powinni czuć się tak, jakby analiza predykcyjna była przeszkodą, ale raczej jako model dla technologii, która funkcjonuje jako pomoc.

Koniec końców ludzie będą musieli nadal podejmować decyzje, kierując się własnym osądem.

W każdym razie wzięcie pod uwagę opinii pacjentów obala pogląd, że zaawansowana technologia zastąpi lekarzy w najbliższym czasie — tylko 50% byłoby skłonnych zaufać pielęgniarce lub lekarzowi AI w zakresie diagnoz, decyzji dotyczących leczenia lub innych zadań związanych z bezpośrednią opieką nad pacjentem.

Przyszłość analityki predykcyjnej w opiece zdrowotnej

Jak dotąd wydaje się, że korzyści płynące z korzystania z analiz predykcyjnych w opiece zdrowotnej przewyższają wszelkie bieżące obawy, a świadczeniodawcy zgadzają się, że organizacje przeznaczają więcej pieniędzy niż kiedykolwiek na sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i technologie analityczne.

Ponad jedna trzecia kadry kierowniczej dostawców stwierdziła, że ​​w 2018 r. inwestuje w sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i analizy predykcyjne, jak stwierdziła firma PwC.

W miarę dojrzewania technologii i ciągłego rozwoju zestawów danych, z których mogą korzystać dostawcy, analizy predyktywne staną się niezwykle ważnym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę podczas leczenia pacjentów.

To będzie pewność w przyszłości; na razie dostawcy powinni mieć pewność, że dysponują odpowiednią ilością zbiorów danych potrzebną do spełnienia ich ambicji – w 2018 roku Infosys stwierdził, że połowa respondentów w przeprowadzonym badaniu uznała, że ​​ich dane nie są gotowe.

Niemniej jednak, w miarę jak pacjenci przyzwyczajają się i bardziej komfortowo korzystają z zaawansowanej technologii w szpitalach, zachęta i konieczność korzystania z niej przez świadczeniodawców nie będą ograniczane przez naciski ze strony pacjentów.

Dostawcy powinni również zastanowić się nad względami etycznymi – przede wszystkim w odniesieniu do prywatności i zakresu, w jakim technologia jest obecna w procesie podejmowania decyzji – oraz czy obecnie mają środki, aby w pełni zabezpieczyć dane i zapewnić pełną zgodność z HIPAA i innymi standardami.

Wydaje się jednak, że analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej jest szybko rozwijającym się i niesłabnącym zjawiskiem w branży i czymś nieuniknionym, nawet dla małych dostawców.

Subskrybuj nasz blog , aby otrzymywać więcej informacji na temat technologii biznesowych i być na bieżąco z nowościami i trendami w zakresie marketingu, cyberbezpieczeństwa oraz innymi nowinkami technicznymi i trendami (nie martw się, nie będziemy Cię niepokoić).