Por que a análise preditiva na área da saúde é importante?

A análise preditiva na área da saúde está se tornando rapidamente uma das inovações mais importantes em relação à transformação digital para provedores. O que é, por que os provedores estão implementando tão rapidamente e por que você deveria se importar?

A análise preditiva na área da saúde pode ser uma das maiores coisas que acontecerão aos provedores neste século.

Dê uma olhada em algumas das estatísticas mais reveladoras do setor para análise preditiva na área da saúde:

• A análise de big data da América do Norte no tamanho do mercado de saúde foi avaliada em US$ 9,36 bilhões em 2017 e deve atingir US$ 34,16 bilhões até 2025, crescendo a um CAGR de 17,7% de 2018 a 2025.
• 82% dos entrevistados em uma pesquisa da CWC indicaram que o principal benefício da implementação da análise foi a melhoria do atendimento ao paciente.
• De acordo com um estudo da Society of Actuaries, 93% das organizações de saúde dizem que a análise preditiva é importante para o futuro de seus negócios.

Está claro que há um futuro para o uso da análise preditiva na área da saúde, assim como em outros setores, sendo a manufatura um dos melhores exemplos.

Hoje, veremos como a análise preditiva se tornou um aspecto tão importante na área da saúde, seus benefícios, preocupações e como será o futuro.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva informa com eficácia o que provavelmente acontecerá e permite que você entenda como será afetado no futuro.

Ele pegará seus dados e usará uma combinação de algoritmos e aprendizado de máquina para estabelecer correlações e resultados prováveis.

Na área da saúde, esse tipo de previsão ajudará você a entender melhor as necessidades dos pacientes e, do ponto de vista da administração, fornecerá informações sobre taxas de admissão, escassez de leitos e muitos outros problemas que podem ser tratados com mais sucesso do que antes.

E este é um ponto fundamental: o uso de análises modernas não é realmente tão diferente do que médicos e gerentes vêm fazendo há anos - só que agora eles têm acesso a dados em tempo real que são compilados automaticamente em vez de manualmente devido aos avanços no tecnologia à nossa disposição.

Vale a pena notar, no entanto, que a análise preditiva é altamente dependente do volume de conjuntos de dados fornecidos - ela só pode devolver o que recebe e é uma estimativa, não uma profecia, portanto, tenha isso em mente.

Como funciona a análise preditiva?

Em suma, a análise preditiva funciona avaliando dados passados ​​para determinar como será o futuro – desde que não haja mudanças imprevistas.

A análise preditiva não é um sistema único; requer a contribuição das partes interessadas e dos principais tomadores de decisão para que seja eficaz.

Em primeiro lugar, as empresas devem saber exatamente para que desejam usar a análise preditiva. É para determinar quando a aceitação de um programa é mais forte para que você possa conscientizar os pacientes de forma mais eficaz durante um período específico? Ou é para entender melhor quando a demanda por suprimentos é maior para que você possa se preparar com antecedência? Os usos da análise preditiva dependem de objetivos organizacionais específicos.

Depois de saber exatamente o que está procurando, você pode se perguntar se possui os dados necessários para análise que podem informar sua tomada de decisão. Você está registrando os dados há tempo suficiente para poder reconhecer padrões de maneira útil? Você está registrando dados e, se não estiver, como pode implementar um procedimento que o faça?

Agora que você respondeu a essas perguntas, você pode começar a construir seu modelo de análise e treinar seu sistema ERP para agregar e analisar os dados que você está fornecendo para uma tarefa específica.

Quando os dados são avaliados e os insights são fornecidos, as partes interessadas podem usar esses dados acionáveis ​​para tomar decisões que tenham efeitos positivos nos resultados dos fornecedores.

Na verdade, a análise preditiva não está muito longe do que os tomadores de decisão já fazem há anos avaliando seus registros - só que agora temos a capacidade de alimentar essas informações em um computador que pode analisar grandes conjuntos de dados com muito mais eficiência e rapidez do que um trabalhador humano jamais poderia.

Benefícios da análise preditiva

Eficiência operacional

Quando falamos em melhorar a eficiência dentro das organizações, a inteligência de negócios (BI) costuma ser um dos maiores ativos que uma empresa pode ter.

O BI é frequentemente implantado por eles como um meio de se afastar de decisões arriscadas tomadas por intuição e, em vez disso, busca utilizar dados existentes para análises e dados acionáveis ​​para uma tomada de decisão mais informada.

Com organizações bem-sucedidas, apenas 40% baseiam suas decisões em intuição. Para empresas menos bem-sucedidas, esse número salta para 70%.

No que diz respeito aos benefícios para um provedor de serviços de saúde, a análise preditiva pode ser usada para determinar inadequações operacionais que, de outra forma, seriam perdidas.

Por exemplo, você pode receber dados em tempo real sobre quais enfermarias podem precisar de mais suporte, permitindo que você tome essa decisão rapidamente, melhorando a prestação de cuidados.

Este é apenas um pequeno exemplo, mas com o envelhecimento da população em todo o mundo ocidental, a administração de provedores sobrecarregados se tornará um fator chave no futuro próximo.

Ter as ferramentas para analisar padrões de comportamento de pacientes e funcionários permite que os provedores reduzam as ineficiências e distribuam suas economias (dinheiro e mão de obra) para onde precisam ir.

Precisão no diagnóstico e cuidados preventivos

A análise preditiva usa algoritmos para ajudar os médicos a fazer diagnósticos mais precisos de seus pacientes para ajudar a resolver problemas antes que eles surjam.

Isso é feito analisando conjuntos de dados de centenas, até milhares, de pacientes para obter uma maior compreensão da jornada do paciente.

Isso ajuda a dar uma indicação de quaisquer problemas que possam ter para fins de diagnóstico e, em seguida, permite que os médicos entendam melhor como um paciente está respondendo ao tratamento.

Usar a análise dessa maneira significa que os profissionais de saúde podem intervir mais cedo e facilitar as jornadas dos pacientes com mais rapidez, precisão e maior probabilidade de um resultado melhor.

Preocupações da Análise Preditiva

Privacidade

Preocupações éticas em relação ao uso e uso indevido de dados pelas empresas não devem ser um choque para os tomadores de decisão.

A quantidade crescente de dados coletados pelas empresas e o número de consumidores que são cautelosos com isso significa que um cuidado extra deve ser tomado pelas organizações que lidam com grandes conjuntos de dados.

Pesquisas sugerem que 70% dos consumidores deixariam de fazer negócios com uma empresa se ela não protegesse adequadamente seus dados. Apenas 27% acham que as empresas levam a sério a segurança de seus dados

Muitas dessas preocupações surgiram da escalada acentuada de ataques cibernéticos nos últimos anos, juntamente com algumas realidades desconcertantes sobre a preparação; por exemplo, 71% das organizações de pequeno e médio porte dizem que não estão preparadas para riscos de segurança cibernética.

Para os prestadores de serviços de saúde, os riscos são extremamente altos e a conformidade com atos como HIPAA exige que as organizações tenham um sistema estanque para lidar e proteger os dados.

Os provedores devem ter as precauções apropriadas para lidar com grandes quantidades de dados com análises preditivas, e os pacientes não devem ter dúvidas de que suas informações estão sendo compartilhadas de forma segura e adequada quando usadas para fins analíticos.

Prejudicando os médicos

Um dos problemas persistentes do uso de análise preditiva (ou qualquer tecnologia de IA para esse assunto) é a quantidade de deferência que pode ser concedida a ela e seu papel no processo tradicional de tomada de decisão que os médicos realizam.

Por exemplo, pode haver ramificações legais significativas se um médico seguir um modelo de análise preditiva com defeito ou incorreto.

Por esses motivos, a análise preditiva não deve ser vista pelos profissionais de saúde como um meio de substituir os médicos de forma alguma, mas, em seu uso pleno, deve atuar como uma ferramenta complementar para eles.

Os médicos ainda terão que documentar seu processo de tomada de decisão, levando em consideração a análise preditiva e, em seguida, tomando uma decisão independente.

Os provedores não devem sentir que a análise preditiva é um obstáculo, mas sim um modelo de tecnologia que funciona com capacidade de assistência.

No final do dia, os humanos terão que continuar a tomar decisões usando seu melhor julgamento.

De qualquer forma, levar em consideração as opiniões dos pacientes anula a noção de que a tecnologia avançada substituirá os médicos em breve – apenas 50% estariam dispostos a confiar em um enfermeiro ou médico de IA com diagnósticos, decisões de tratamento ou outras tarefas diretas de atendimento ao paciente.

Futuro da análise preditiva na área da saúde

Até agora, parece que os benefícios do uso de análise preditiva na área da saúde superam quaisquer preocupações atuais, e os provedores de saúde concordam, com as organizações investindo mais dinheiro do que nunca em tecnologias de inteligência artificial, aprendizado de máquina e análise.

Mais de um terço dos executivos de fornecedores disseram que estavam investindo em IA, aprendizado de máquina e análise preditiva em 2018, segundo a PwC.

À medida que as tecnologias amadurecem e os conjuntos de dados que podem ser usados ​​pelos provedores continuam a crescer, a análise preditiva se tornará um fator extremamente importante a ser considerado ao tratar pacientes.

Isso será uma certeza no futuro; por enquanto, os provedores devem ter certeza de que têm o volume de conjuntos de dados necessários para atender às suas ambições — em 2018, a Infosys descobriu que metade dos entrevistados em uma pesquisa realizada achava que seus dados não estavam prontos.

No entanto, à medida que os pacientes se acostumam e se sentem mais à vontade com o uso de tecnologia avançada em hospitais, o incentivo e a necessidade de utilizá-la pelos provedores não serão prejudicados pela resistência do paciente.

Os provedores também devem pensar nas considerações éticas – principalmente no que diz respeito à privacidade e à extensão em que a tecnologia está presente no processo de tomada de decisão – e se atualmente eles têm os meios para proteger totalmente os dados e garantir a conformidade abrangente com HIPAA e outros padrões.

Parece, no entanto, que a análise preditiva na área da saúde é um fenômeno de rápido crescimento e inabalável no setor, e uma espécie de inevitabilidade, mesmo para pequenos fornecedores.

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