Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej – 10 przypadków użycia i przykłady z życia codziennego

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to rewolucja technologiczna, która dotyka każdej branży na całym świecie, w tym opieki zdrowotnej. Zmienia sposób, w jaki lekarze leczą pacjentów i zapobiegają chorobom. Inteligentne algorytmy i dokładne analizy danych umożliwiają podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną identyfikację potencjalnych zagrożeń dla zdrowia. Pomogłyby również w udoskonaleniu planów leczenia i optymalizacji wyników u pacjentów.

Globalny rynek analiz predykcyjnych dla opieki zdrowotnej rośnie. Jednak w 2022 r. jego wartość rynkowa wyniosła 11,7 miliarda dolarów. Przewiduje się, że jego CAGR wyniesie około 24,4% w latach 2023–2030. Taki bezprecedensowy rozwój był wymuszony pilną potrzebą poprawy wyników i obniżenia kosztów świadczenie usług opieki zdrowotnej.

Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej jest bardzo ważna, ponieważ obecnie ludzie chcą niedrogich, skutecznych i spersonalizowanych programów leczenia. Korzystając z tego zaawansowanego podejścia, pomagają instytucjom opieki zdrowotnej opracowywać dostosowane do indywidualnych potrzeb metody leczenia i skutecznie zaspokajać rosnące zapotrzebowanie. W tym artykule przeanalizujemy 10 przykładów analiz predykcyjnych w opiece zdrowotnej, które pokazują, jak technologia wpływa na opiekę zdrowotną.

Zrozumienie różnorodnych korzyści analizy predykcyjnej w opiece zdrowotnej

Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej zasadniczo wykorzystuje zaawansowaną analizę danych dotyczących stanu zdrowia w przeszłości. Celem jest znalezienie w tych danych przydatnych wzorców i trendów, które mogą pomóc pracownikom służby zdrowia dokładnie przewidzieć przyszłe zdarzenia i wyniki zdrowotne. Korzystając ze skomplikowanych algorytmów i inteligentnych metod analitycznych, podmioty świadczące opiekę zdrowotną mogą z wyprzedzeniem wykryć potencjalne zagrożenia dla zdrowia, przewidzieć pojawienie się chorób i przewidzieć, jak pacjenci mogą zareagować na różne metody leczenia.

Oto niektóre z najbardziej niezwykłych zalet analiz predykcyjnych w opiece zdrowotnej:

• Dokładna analiza danych pacjenta, takich jak historia choroby, szczegóły diagnozy i wyniki leczenia, pozwala pracownikom służby zdrowia tworzyć plany interwencji i leczenia, które odpowiadają indywidualnym potrzebom każdego pacjenta.
• Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej ułatwia również dostosowane do indywidualnych potrzeb podejście, które nie tylko poprawia wyniki pacjentów, ale także zwiększa skuteczność świadczenia opieki zdrowotnej.
• Analityka predykcyjna oferuje pracownikom służby zdrowia praktyczny sposób przewidywania możliwych problemów zdrowotnych u pacjentów cierpiących na choroby przewlekłe. Proces ten pozwala na szybkie podjęcie odpowiednich działań, zapobiegając szkodliwym konsekwencjom.
• Pozwala także szpitalom i placówkom służby zdrowia efektywniej zarządzać swoimi zasobami, m.in. prognozując liczbę przyjęć pacjentów, zapewniając optymalne wykorzystanie łóżek czy koordynując terminową dystrybucję personelu i środków medycznych.
• Ponadto analityka predykcyjna jest niezbędna do poprawy dokładności diagnoz. Pomaga wcześniej wykryć choroby i pomaga w tworzeniu konkretnych strategii zapobiegawczych.
• Analityka predykcyjna pomaga podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną podejmować decyzje nie tylko na podstawie ich wiedzy specjalistycznej, ale także rzeczywistych danych. Prowadzi to do lepszej opieki nad pacjentami, płynnego działania i inteligentniejszego wykorzystania zasobów.

Korzyści płynące z analiz predykcyjnych w opiece zdrowotnej przyczyniają się do zapewnienia możliwie najlepszego poziomu usług opieki zdrowotnej. W miarę jak technologia staje się coraz bardziej wyrafinowana i poprawia się nasza zdolność do analizowania danych, analityka predykcyjna będzie odgrywać coraz większą rolę w kształtowaniu przyszłości opieki zdrowotnej.

Dziesięć najważniejszych przypadków użycia analityki predykcyjnej w opiece zdrowotnej

Analityka predykcyjna dla opieki zdrowotnej zmienia sektor opieki zdrowotnej na wiele sposobów. Od poprawy wyników opieki zdrowotnej po lepszą alokację zasobów – analizy predykcyjne zmieniają sposób, w jaki pacjenci otrzymują opiekę zdrowotną. Oto dziesięć analiz predykcyjnych w przykładach opieki zdrowotnej, które oferują największą wartość podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną:

1. Analityka predykcyjna zapobiega ponownemu przyjęciu pacjenta

Ponowne przyjęcia do szpitala to problem kosztowy, który kosztuje samo Medicare ponad dwa miliardy dolarów rocznie. Program redukcji readmisji do szpitali w ramach Medicare zwrócił uwagę na przypadki ponownych przyjęć do szpitali, w ramach których 82% uczestniczących szpitali zostało ukaranych za zwiększone wskaźniki readmisji.

Analityka predykcyjna dla opieki zdrowotnej pomaga w identyfikacji pacjentów z grupy ryzyka i pomaga we wdrażaniu specjalistycznych działań następczych, które mogą zapewnić odpowiednie wytyczne dotyczące wypisu, aby zapobiec ponownemu przyjęciu.

Świetnym przykładem jest UnityPoint Health, w którym modele analizy predykcyjnej dla opieki zdrowotnej oceniały ryzyko ponownej hospitalizacji dla każdego pacjenta. Dobrze wykorzystując to narzędzie, starszy lekarz był w stanie przewidzieć ponowną hospitalizację pacjenta i zapobiec jej ponownej hospitalizacji w ciągu trzydziestu dni dzięki wczesnemu leczeniu objawów. W ciągu 18 miesięcy od wdrożenia analiz predykcyjnych firmie UnityPoint Health udało się zmniejszyć liczbę ponownych hospitalizacji ze wszystkich przyczyn o 40%.

Przykłady te pokazują wpływ analiz predykcyjnych na opiekę zdrowotną, obejmujących koszty opieki medycznej, poprawę wyników opieki zdrowotnej i zmniejszenie obciążenia zasobów opieki zdrowotnej.

Przeczytaj także: Kompletny przewodnik biznesowy po tworzeniu aplikacji dla sektora opieki zdrowotnej w 2023 r

2. Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej zwiększa cyberbezpieczeństwo

Cyberataki na opiekę zdrowotną stanowią poważny problem, o czym świadczy raport HIPAA (2014) dotyczący naruszeń danych w opiece zdrowotnej. Na przykład raport ujawnił, że w większości ataków ransomware informacje zostały skradzione przed zaszyfrowaniem. Ponadto w kwietniu 2021 r. zgłoszono również 62 naruszenia w branży opieki zdrowotnej, z czego 7 spowodowało naruszenie ponad 100 000 rekordów każde.

W związku z tym analityka predykcyjna cyberbezpieczeństwa staje się w coraz większym stopniu realnym rozwiązaniem dla wielu organizacji z branży opieki zdrowotnej. Organizacje te ocenią ryzyko transakcyjne transakcji online, korzystając z modelu predykcyjnego i integrującego go ze sztuczną inteligencją. System może na przykład umożliwiać użytkownikowi logowanie i zapewniać uwierzytelnianie wieloskładnikowe lub blokować procesy wysokiego ryzyka. Co więcej, modele analityki predykcyjnej dla opieki zdrowotnej pozwalają na stały nadzór nad dostępem do danych i ich udostępnianiem, szybko wychwytując wszelkie nieprawidłowe tendencje wskazujące na możliwe włamania.

W dziedzinie cyberbezpieczeństwa analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej funkcjonuje w dwóch głównych kategoriach, z których każda obejmuje różne podtypy:

• Rozwiązania oparte na lukach w zabezpieczeniach: Takie słabe punkty w systemie opieki zdrowotnej określane są jako wspólne luki i zagrożenia (CVE).
• Platformy zorientowane na zagrożenia: mają one wyprzedzać wskaźniki zagrożeń, które mogą zagrozić bezpieczeństwu systemu.

3. Zarządzanie zdrowiem populacji

Zarządzanie zdrowiem populacji to istotny obszar, w którym analityka predykcyjna opieki zdrowotnej odgrywa kluczową rolę i obejmuje trzy kluczowe aspekty:

• Identyfikacja chorób przewlekłych

Dzięki analizie predykcyjnej instytucje opieki zdrowotnej mogą identyfikować i leczyć ludzi, zanim rozwiną się u nich choroby przewlekłe. Jest to zatem podejście analityczne, w ramach którego ocenia się pacjentów pod kątem niektórych cech, w tym danych demograficznych, niepełnosprawności, wieku itp. oraz wzorców opieki w przeszłości.

• Identyfikacja ognisk choroby.

Analityka predykcyjna wykazała swoją siłę w diagnozowaniu epidemii chorób, takich jak COVID-19. BlueDot to kanadyjska firma, która wykorzystała analitykę predykcyjną do wydania ostrzeżenia o nietypowych przypadkach zapalenia płuc w Wuhan 30 grudnia 2019 r., przed formalnym ogłoszeniem przez WHO informacji o Covid-19. Ponadto Centrum Nauk o Zdrowiu Uniwersytetu Teksasu w Houston (UTHealth) zaprojektowało narzędzie do analizy predykcyjnej do śledzenia COVID-19, obejmujące kompletny pulpit nawigacyjny zdrowia publicznego, który wyświetla aktualne i przewidywane trendy rozprzestrzeniania się pandemii.

4. Usprawnienie zgłaszania roszczeń ubezpieczeniowych

Kolejnym obszarem, w którym analityka predykcyjna może okazać się niezwykle użyteczna w opiece zdrowotnej, jest przyspieszanie zgłaszania roszczeń ubezpieczeniowych. Za pomocą tych narzędzi szpitale mogą nie tylko przyspieszyć proces zgłaszania roszczeń ubezpieczeniowych, ale także ograniczyć liczbę błędów.

5. Analiza wymagań dotyczących konserwacji sprzętu

Chociaż wcześniejsze przykłady podkreślały głównie sposób wykorzystania analityki predykcyjnej w warunkach klinicznych, należy zauważyć, że korzyści z niej płynące w opiece zdrowotnej obejmują również poprawę operacji.

Analitykę predykcyjną wykorzystuje się w wielu dziedzinach, na przykład w lotnictwie, gdzie pomaga przewidywać potrzeby konserwacyjne, zanim spowodują problemy. Badając dane z różnych części samolotu, technicy mogą wymieniać części mechaniczne, zanim ulegną awarii. Podobnie placówki opieki zdrowotnej mogą odnieść korzyści z tego rodzaju strategii predykcyjnej.

Weź pod uwagę następującą kwestię: niektóre części maszyn medycznych, takie jak skanery MRI, z czasem ulegają stopniowemu zużyciu w wyniku regularnego użytkowania. Jeśli organizacje zajmujące się opieką zdrowotną będą w stanie wiarygodnie przewidzieć, kiedy te części będą wymagały wymiany, szpitale będą mogły planować i planować konserwację w godzinach, w których są najmniej zajęci. W ten sposób możliwe zakłócenia zarówno dla podmiotów świadczących opiekę zdrowotną, jak i pacjentów są ograniczone do absolutnego minimum.

Analityka predykcyjna pomaga usprawnić proces, umożliwiając aktywne zdalne monitorowanie i analizowanie danych technicznych z czujników skanera MRI. Dzięki temu jesteśmy w stanie wcześnie wykryć ewentualne problemy techniczne, dając szansę na ich szybkie zajęcie się poprzez wymianę lub naprawę. W przyszłości szpitale mogą sobie wyobrazić sytuację, w której każde urządzenie i sprzęt medyczny ma swojego szczegółowego cyfrowego bliźniaka, który jest stale aktualizowany o aktualne dane. Pomoże to przewidzieć przyszłe wymagania dotyczące użytkowania i konserwacji.

6. Zapobieganie pogorszeniu się stanu zdrowia pacjentów na oddziałach intensywnej terapii i szpitalach ogólnych

Zarówno na oddziałach intensywnej terapii (OIOM), jak i na oddziałach szpitala ogólnego niezwykle ważne jest, aby lekarze i pielęgniarki szybko wykrywali wszelkie pogorszenie stanu zdrowia pacjenta. Jest to szczególnie prawdziwe, gdy natychmiastowe działanie może oznaczać różnicę między życiem a śmiercią. Było to przedmiotem obaw jeszcze przed pandemią Covid-19. Oddziały intensywnej terapii w kilku krajach, w tym w naszym, były już przeciążone z powodu rosnącego starzenia się populacji, skomplikowanych operacji chirurgicznych i braku wystarczającej liczby specjalistów z zakresu intensywnej terapii. Teraz, gdy pandemia pogarsza sytuację, branża opieki zdrowotnej desperacko potrzebuje wsparcia technologicznego, aby móc podejmować szybkie i świadome decyzje.

Stałe monitorowanie parametrów życiowych pacjenta może pomóc oprogramowaniu predykcyjnemu zidentyfikować osoby, które prawdopodobnie będą potrzebować pomocy w ciągu najbliższej godziny. Dzięki temu opiekunowie mogą interweniować już przy pierwszych oznakach pogorszenia się stanu zdrowia. Rola analityki predykcyjnej w opiece zdrowotnej w ocenie ryzyka śmierci pacjenta lub konieczności jego ponownego przyjęcia w ciągu dwóch dni po opuszczeniu OIOM-u. Wiedza ta pomaga opiekunom w podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących wypisu pacjenta.

Algorytmy predykcyjne są obecnie stosowane w placówkach takich jak tele-ICU. Tutaj stały monitoring prowadzą lekarze specjalizujący się w intensywnej terapii i pielęgniarki intensywnej terapii, które nie przebywają w tym samym miejscu, co pacjent.

Dzięki temu mogą szybko interweniować, gdy zajdzie taka potrzeba. Co więcej, analizy predykcyjne pomagają wykryć najwcześniejsze oznaki złego samopoczucia pacjentów na oddziałach ogólnych, czyli w miejscach, gdzie takie objawy mogą pozostać niezauważone przez dłuższy czas. Z raportu firmy Philips wynika, że ​​zautomatyzowane systemy wczesnego ostrzegania szybko uruchamiają zespoły szybkiego reagowania, co przełożyło się na znaczny spadek liczby negatywnych incydentów o 35% i zawałów serca w szpitalach o 86%.

Biosensory do noszenia, które można subtelnie przymocować do klatki piersiowej pacjenta, znacznie poprawiły zdolność pracowników służby zdrowia do identyfikowania wczesnych oznak pogarszania się stanu zdrowia pacjenta. Są szczególnie pomocne dla pacjentów, którzy poruszają się po różnych placówkach opieki w szpitalu.

Te bioczujniki stale zbierają i wysyłają krytyczne informacje zdrowotne, takie jak bicie serca i częstość oddechów. Monitorują także czynniki kontekstowe, takie jak postawa ciała i poziom aktywności pacjenta. Zaletą tych urządzeń jest to, że umożliwiają zdalne monitorowanie, co ogranicza potrzebę powtarzających się osobistych kontroli stanu zdrowia. Było to szczególnie korzystne w leczeniu pacjentów chorych na Covid-19.

7. Przewidywanie próby samobójczej

Samobójstwa są ważnym problemem zdrowia publicznego w Ameryce, gdzie plasują się wśród dziesięciu głównych przyczyn zgonów, przy czym rocznie na 100 000 osób umiera w wyniku samobójstwa ponad 14 osób. Aby rozwiązać ten palący problem, zespół badawczy w VUMC stworzył model analizy predykcyjnej. Jest to model wykorzystujący elektroniczną dokumentację medyczną osób do przewidywania możliwości wystąpienia prób samobójczych u poszczególnych osób.

Przez 11 miesięcy w VUMC algorytm predykcyjny po cichu działał w tle, podczas gdy lekarze skupiali się na swoich pacjentach. System był w stanie przewidzieć, jakich pacjentów prawdopodobnie będzie szukać opieki zdrowotnej po popełnieniu samobójstwa, informując w ten sposób pracowników służby zdrowia.

Adiunkt w dziedzinie informatyki biomedycznej, medycyny i psychiatrii, Colin Walsh, podkreślił znaczenie analiz predykcyjnych w opiece zdrowotnej i praktyce klinicznej. Zauważył, że chociaż trudno jest określić ryzyko samobójstwa u każdego pacjenta przy każdym spotkaniu, model ryzyka stanowi istotną wstępną ocenę. Jest to niezbędne w sytuacjach, w których dyskusja na temat ryzyka samobójstwa nie jest typowa, a także pomaga w identyfikacji pacjentów, którzy wymagają dalszych badań.

8. Poprawa zaangażowania pacjentów

W skutecznej opiece zdrowotnej jest to ważne, ponieważ wymaga aktywnego zaangażowania pacjentów. Dzięki analizie predykcyjnej można z wyprzedzeniem wykryć nieprzestrzeganie zaleceń przez pacjenta i podjąć aktywne działania, aby utrzymać pacjenta w zdrowiu do następnej wizyty lub kolejnego leczenia.

Świadczeniodawcy korzystają obecnie z analiz predykcyjnych w opiece zdrowotnej, aby opracowywać profile pacjentów, które uwzględniają specjalnie ukierunkowaną komunikację i techniki pomagające w tworzeniu lepszych relacji z pacjentami.

Lillian Dittrick, członkini Towarzystwa Aktuariuszy, podkreśla potrzebę stosowania modeli predykcyjnych w identyfikacji i leczeniu pacjentów reagujących na zmiany stylu życia. Analityka predykcyjna jest również przydatna w marketingu ukierunkowanym, ponieważ pomaga w tworzeniu person klientów na podstawie danych pacjentów i dostosowywaniu strategii komunikacji do ich preferencji.

9. Minimalizowanie opuszczonych spotkań

Opuszczone wizyty lekarskie i inne czasochłonne działania administracyjne kosztują amerykański system opieki zdrowotnej około 150 miliardów dolarów rocznie. Dlatego też analiza predykcyjna stanowi dobry sposób ostrzegania szpitali i klinik, w przypadku których istnieje duże ryzyko, że pacjenci nie dotrą na wizyty, zmniejszając w ten sposób straty w przychodach i poprawiając zadowolenie usługodawców.

Niektórzy badacze z Duke University stworzyli narzędzie do modelowania predykcyjnego, które analizuje EHR pacjentów pod kątem potencjalnego niestawienia się. Oprogramowanie zidentyfikowało 4819 przypadków niestawienia się w systemie opieki zdrowotnej Duke’a. Naukowcy podkreślili potrzebę szkolenia algorytmu przy użyciu lokalnych danych klinicznych, co dało lepsze wyniki niż samo szkolenie dostawców.

Community Health Network we współpracy z CipherHealth, firmą z branży technologii medycznych z siedzibą w Nowym Jorku, wdrożyła rozwiązanie analityczne mające na celu zminimalizowanie przypadków niestawiania się pacjentów na wizyty i zwiększenie wysiłków informacyjnych. System przewiduje ewentualne niestawienia się, a także pozwala na zdalną konsultację dostosowaną do każdego klienta.

10. Wykrywanie wczesnych objawów sepsy

Sepsa to śmiertelna choroba, która rozwija się w organizmie w wyniku szybko rozwijającej się infekcji. Dlatego też analiza predykcyjna może mieć kluczowe znaczenie we wczesnym wykrywaniu i podejmowaniu interwencji. Algorytmy predykcyjne pomagają w określeniu pacjentów, u których najprawdopodobniej rozwinie się sepsa, poprzez ciągłe monitorowanie parametrów życiowych pacjentów i innych ważnych danych.

Dlatego na przykład w systemie opieki zdrowotnej Uniwersytetu Pensylwanii zastosowano narzędzie analizy predykcyjnej w celu wykrycia potencjalnych pacjentów z sepsą. Narzędzie wykorzystywało dane pacjenta, takie jak parametry życiowe, wyniki badań laboratoryjnych i ocena pielęgniarska, do przewidywania możliwości wystąpienia sepsy. Dzięki tej technologii szpital był w stanie zmniejszyć wczesną i skuteczną śmiertelność związaną z sepsą

Podsumowując

Analityka predykcyjna jest coraz częściej stosowana w branży opieki zdrowotnej, co skutkuje ogromną poprawą opieki nad pacjentem i efektywności operacyjnej. Te rzeczywiste zastosowania analityki predykcyjnej w opiece zdrowotnej podkreślają, jak potężna może być analityka predykcyjna w przekształcaniu przyszłości analityki predykcyjnej w opiece zdrowotnej.

Czy rozważasz wprowadzenie najnowszych technologii do swoich usług opieki zdrowotnej? Będąc liderem w usługach tworzenia oprogramowania dla sektora medycznego, stawiamy na pierwszym miejscu innowacyjność i satysfakcję klienta. To z kolei umożliwia dostarczanie pacjentom dostosowywalnych i skalowalnych rozwiązań w zakresie opieki zdrowotnej.

Nasza biegłość w tworzeniu rozwiązań w zakresie aplikacji związanych z opieką zdrowotną została zaprezentowana w naszych różnych projektach, takich jak Soniphi, YouComm i Health-eApp. Mamy doświadczenie w projektowaniu innowacyjnych platform, które zapewniają szczegółowy wgląd w zachowania i zdrowie Twoich pacjentów, dzięki czemu możesz oferować lepsze i usprawnione usługi.

Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, w jaki sposób możesz wykorzystać analizy predykcyjne w swojej firmie z branży opieki zdrowotnej.

Często zadawane pytania

Pyt. Jak wykorzystać analitykę predykcyjną w opiece zdrowotnej?

O. Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej wykorzystuje dane z przeszłości do przewidywania przyszłych incydentów zdrowotnych oraz wyników w zakresie wczesnej interwencji i strategii spersonalizowanej terapii. Umożliwia to wykrywanie możliwych zagrożeń dla zdrowia, optymalizację opieki nad pacjentem i usprawnianie operacji.

P. Jakie są modele predykcyjne stosowane w opiece zdrowotnej?

O. Niektóre z modeli predykcyjnych powszechnie stosowanych w opiece zdrowotnej to regresja logistyczna, maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe. Modele te analizują informacje o pacjencie i przewidują przyszłe skutki tych zaburzeń, aby wykryć choroby przed ich wystąpieniem.

P. Jaki jest przykład analityki predykcyjnej w opiece zdrowotnej?

O. Jednym z przykładów analityki predykcyjnej w opiece zdrowotnej jest zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego do określania ponownych hospitalizacji pacjentów. Model ten może analizować informacje historyczne i wykrywać wzorce ponownych przyjęć, umożliwiając podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną podjęcie działań na czas i uniknięcie ponownych przyjęć pacjentów.