Análise preditiva na área da saúde – 10 casos de uso e exemplos do mundo real

O aprendizado de máquina e a inteligência artificial são uma revolução tecnológica que está afetando todos os setores do mundo, incluindo a saúde. Isso muda a maneira como os médicos tratam os pacientes e previnem doenças. Algoritmos inteligentes e análises de dados minuciosas permitem que os prestadores de cuidados de saúde identifiquem possíveis riscos para a saúde. Eles também ajudariam a ajustar os planos de tratamento e otimizar os resultados nos pacientes.

O mercado global de análise preditiva para cuidados de saúde está a crescer. No entanto, tinha um valor de mercado de 11,7 mil milhões de dólares em 2022. Prevê-se que o seu CAGR seja de aproximadamente 24,4% durante o período de 2023 a 2030. Tal desenvolvimento sem precedentes foi exigido pela necessidade urgente de melhorar os resultados e reduzir o custo de prestação de serviços de saúde.

A análise preditiva para a saúde é muito importante, pois hoje as pessoas desejam programas de tratamento acessíveis, bem-sucedidos e personalizados. Ao utilizar esta abordagem avançada, ajudam as instituições de saúde a criar tratamentos personalizados e a satisfazer a procura crescente de forma eficiente. Este artigo examinará 10 exemplos de análise preditiva na área da saúde, que mostram como a tecnologia influencia a saúde.

Compreendendo os múltiplos benefícios da análise preditiva na área da saúde

A análise preditiva na área da saúde utiliza essencialmente análises avançadas de dados de saúde anteriores. O objetivo é encontrar padrões e tendências úteis nesses dados, que possam ajudar os profissionais de saúde a prever com precisão eventos e resultados de saúde futuros. Utilizando algoritmos complexos e métodos analíticos inteligentes, os prestadores de cuidados de saúde podem detectar possíveis riscos para a saúde com antecedência, prever o surgimento de doenças e prever como os pacientes poderão reagir a diferentes tratamentos.

Aqui estão alguns dos benefícios mais notáveis ​​da análise preditiva na área da saúde:

• Ao analisar minuciosamente os dados dos pacientes, como históricos médicos, detalhes de diagnóstico e resultados de tratamentos, a análise preditiva permite que os profissionais de saúde criem planos de intervenção e tratamento que atendam especificamente às necessidades exclusivas de cada paciente.
• A análise preditiva na área da saúde também facilita uma abordagem personalizada que não só melhora os resultados dos pacientes, mas também aumenta a eficácia da prestação de cuidados de saúde.
• A análise preditiva oferece uma maneira prática para os profissionais de saúde preverem possíveis problemas de saúde em pacientes com doenças crônicas. Este processo permite que ações apropriadas sejam tomadas prontamente, evitando consequências prejudiciais.
• Também permite que os hospitais e as instalações de saúde gerenciem os seus recursos de forma mais eficiente, por exemplo, prevendo o número de internamentos de pacientes, garantindo a utilização ideal das camas e coordenando a distribuição de pessoal e material médico em tempo útil.
• Além disso, a análise preditiva é essencial para melhorar a precisão dos diagnósticos. Ajuda a detectar doenças mais precocemente e orienta a criação de estratégias preventivas específicas.
• A análise preditiva ajuda os prestadores de cuidados de saúde a tomar decisões não apenas com base na sua experiência, mas também em dados reais. Isso leva a um melhor atendimento aos pacientes, operações tranquilas e uso mais inteligente de recursos.

Esses benefícios da análise preditiva na área da saúde contribuem para tornar os serviços de saúde os melhores possíveis em geral. À medida que a tecnologia se torna mais sofisticada e a nossa capacidade de analisar dados melhora, a análise preditiva deverá assumir um papel mais importante na definição do futuro dos cuidados de saúde.

Dez principais casos de uso de análise preditiva na área de saúde

A análise preditiva para a saúde está mudando o setor de saúde de diversas maneiras. Desde a melhoria dos resultados dos cuidados de saúde até uma melhor alocação de recursos, a análise preditiva transforma a forma como os pacientes recebem cuidados de saúde. Aqui estão dez exemplos de análises preditivas em cuidados de saúde que oferecem mais valor aos prestadores de cuidados de saúde:

1. Análise Preditiva Previne a Readmissão do Paciente

As readmissões hospitalares são uma questão de custos que custa, só ao Medicare, mais de dois mil milhões de dólares anualmente. As readmissões foram destacadas pelo programa de Redução de Readmissões Hospitalares do Medicare, com 82% dos hospitais participantes penalizados pelo aumento das taxas de readmissão.

A análise preditiva para cuidados de saúde auxilia na identificação de pacientes em risco para auxiliar na implementação de acompanhamentos especializados que podem garantir diretrizes de alta adequadas para evitar readmissões.

Um ótimo exemplo é o UnityPoint Health, onde modelos de análise preditiva para cuidados de saúde avaliaram pontuações de risco de readmissão para cada paciente. Usando bem essa ferramenta, um médico sênior foi capaz de prever e prevenir a readmissão de um paciente em trinta dias por meio do tratamento precoce dos sintomas. 18 meses após a implementação da análise preditiva, a UnityPoint Health conseguiu reduzir a readmissão por todas as causas em 40%.

Estes exemplos mostram o impacto da análise preditiva nos cuidados de saúde, contendo custos de cuidados médicos, melhorando os resultados dos cuidados de saúde e reduzindo o stress sobre os recursos de saúde.

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2. Análise preditiva de saúde aumenta a segurança cibernética

Os ataques cibernéticos aos cuidados de saúde são um problema importante, como evidenciado pelo Healthcare Data Breach Report da HIPAA (2014). Por exemplo, o relatório revelou que as informações foram roubadas antes da criptografia na maioria desses ataques de ransomware. Além disso, abril de 2021 também reportou 62 violações no setor da saúde, das quais 7 comprometeram mais de 100.000 registos cada.

Como tal, a análise preditiva de segurança cibernética tornou-se cada vez mais uma solução viável para muitas organizações de saúde. Estas organizações avaliarão os riscos transacionais das transações online utilizando um modelo preditivo e integrado com inteligência artificial. Por exemplo, o sistema pode permitir que um usuário faça login e forneça autenticação multifator ou bloqueie processos de alto risco. Além disso, os modelos de análise preditiva para cuidados de saúde permitem uma vigilância constante do acesso e partilha de dados, detectando prontamente quaisquer tendências irregulares que indiquem possíveis intrusões.

No domínio da segurança cibernética, a análise preditiva de saúde funciona em duas categorias principais, cada uma abrangendo vários subtipos:

• Soluções baseadas em vulnerabilidades: Tais fraquezas no sistema de saúde são referidas como Vulnerabilidades e Exposições Comuns (CVE).
• Plataformas focadas em ameaças: destinam-se a ser indicadores avançados de ameaças que podem prejudicar a segurança do sistema.

3. Gestão da saúde da população

A gestão da saúde da população é uma área significativa onde a análise preditiva da saúde desempenha um papel crucial, abrangendo três aspectos principais:

• Identificando doenças crônicas

Através da análise preditiva, as instituições de saúde podem identificar e tratar as pessoas antes que desenvolvam doenças crónicas. É, portanto, uma abordagem analítica que pontua os pacientes em algumas características, incluindo dados demográficos, deficiências, idade, etc., e os seus padrões de cuidados anteriores.

• Identificação de surtos de doenças.

A análise preditiva mostrou sua força no diagnóstico de surtos de doenças como a COVID-19. A BlueDot é uma empresa canadense que usou análise preditiva para emitir um alerta sobre casos incomuns de pneumonia em Wuhan em 30 de dezembro de 2019, antes do anúncio formal da COVID-19 pela OMS. Além disso, o Centro de Ciências da Saúde da Universidade do Texas em Houston (UTHealth) projetou uma ferramenta de análise preditiva para rastreamento da COVID-19, apresentando um painel completo de saúde pública que exibe tendências atuais e projetadas de propagação da pandemia.

4. Simplificando a apresentação de sinistros de seguros

Outra área em que a análise preditiva pode ser muito benéfica na área da saúde é a aceleração do envio de sinistros de seguros. Com a ajuda dessas ferramentas, os hospitais podem não apenas acelerar o processo de sinistros de seguros, mas também reduzir erros.

5. Analisando Requisitos de Manutenção de Equipamentos

Embora os exemplos anteriores tenham destacado principalmente como a análise preditiva é usada em ambientes clínicos, é importante observar que seus benefícios na área da saúde também se estendem à melhoria das operações.

A análise preditiva tem sido usada em muitos campos, por exemplo, na aviação, onde ajuda a antecipar as necessidades de manutenção antes que elas causem problemas. Ao estudar dados de diferentes partes de um avião, os técnicos podem substituir peças mecânicas antes que falhem. Da mesma forma, as operações de saúde também podem lucrar com esse tipo de estratégia preditiva.

Considere o seguinte: certas peças de máquinas médicas, como scanners de ressonância magnética, desgastam-se gradualmente com o tempo devido ao uso regular. Se as organizações de saúde puderem prever com segurança quando essas peças poderão precisar ser substituídas, os hospitais poderão planejar e programar a manutenção nos horários em que estiverem menos ocupados. Desta forma, possíveis perturbações tanto para os prestadores de cuidados de saúde como para os pacientes são reduzidas ao mínimo absoluto.

A análise preditiva ajuda a agilizar o processo, possibilitando monitorar e analisar ativamente dados técnicos de sensores de ressonância magnética remotamente. Isso nos permite detectar possíveis problemas técnicos antecipadamente, oferecendo a oportunidade de resolvê-los prontamente por meio de substituição ou reparo. No futuro, os hospitais poderão imaginar uma situação em que cada dispositivo e equipamento médico tenha seu gêmeo digital detalhado, continuamente atualizado com os dados atuais. Isso ajudará a prever os requisitos futuros de uso e manutenção.

6. Prevenção da deterioração dos pacientes em UTIs e hospitais gerais

Tanto nas unidades de terapia intensiva (UTI) quanto nas enfermarias dos hospitais gerais, é imperativo que médicos e enfermeiros detectem rapidamente qualquer declínio na saúde de um paciente. Isto é especialmente verdadeiro quando a ação imediata pode significar a diferença entre a vida e a morte. Esta era uma preocupação mesmo antes da pandemia de COVID-19. As UTIs em vários países, incluindo o nosso, já estavam sobrecarregadas devido ao aumento da população idosa, às operações cirúrgicas complexas e à falta de especialistas em cuidados intensivos suficientes. Agora, com a pandemia a agravar a situação, a área da saúde necessita desesperadamente de apoio tecnológico para tomar decisões rápidas e informadas.

Manter um olhar constante sobre os sinais vitais de um paciente pode ajudar o software preditivo a identificar aqueles que provavelmente precisarão de ajuda na próxima hora. Isso permite que os cuidadores intervenham aos primeiros sinais de declínio da saúde. O papel da análise preditiva na área da saúde na avaliação do risco de um paciente falecer ou precisar ser readmitido dentro de dois dias após deixar a UTI. Esse conhecimento ajuda os cuidadores a tomar decisões informadas em relação à alta do paciente.

Algoritmos preditivos agora estão sendo usados ​​em ambientes como tele-UTIs. Aqui, o acompanhamento constante é feito por médicos especializados em terapia intensiva e enfermeiros de cuidados intensivos que não estão no mesmo local que o paciente.

Isso permite que eles intervenham rapidamente quando necessário. Além disso, a análise preditiva ajuda a detectar os primeiros sinais de que os pacientes começam a ter um mau desempenho nas enfermarias gerais, locais onde tais sinais podem passar despercebidos durante algum tempo. Os sistemas automatizados de alerta precoce fazem com que as equipes de resposta rápida reajam rapidamente, o que resultou em uma queda significativa nos incidentes negativos em 35% e nos ataques cardíacos em hospitais em 86%, de acordo com um relatório da Philips.

Biossensores vestíveis, que podem ser sutilmente fixados ao tórax do paciente, melhoraram muito a capacidade dos profissionais de saúde de identificar indicações precoces de declínio do paciente. Eles são particularmente úteis para pacientes que passam por vários ambientes de atendimento dentro do hospital.

Esses biossensores coletam e enviam continuamente informações críticas de saúde, como batimentos cardíacos e frequências respiratórias. Eles também monitoram fatores contextuais como postura corporal e níveis de atividade do paciente. A vantagem desses dispositivos é que permitem o monitoramento remoto, reduzindo a necessidade de verificações de saúde presenciais recorrentes. Isto tem sido particularmente benéfico no tratamento de pacientes com COVID-19.

7. Previsão de tentativa de suicídio

O suicídio é um importante problema de saúde pública na América, onde está entre as dez principais causas de morte, com mais de 14 mortes por suicídio por 100.000 pessoas anualmente. Para resolver este problema urgente, uma equipe de pesquisa da VUMC criou um modelo de análise preditiva. Este é um modelo que utiliza registros eletrônicos de saúde de pessoas para prever a possibilidade de tentativas de suicídio em determinados indivíduos.

Durante 11 meses no VUMC, o algoritmo preditivo funcionou silenciosamente em segundo plano enquanto os médicos se concentravam em seus pacientes. O sistema foi capaz de prever os pacientes com probabilidade de procurar cuidados de saúde após cometerem suicídio, informando assim os profissionais de saúde.

Um professor assistente em Informática Biomédica, Medicina e Psiquiatria, Colin Walsh, destacou a importância da análise preditiva na saúde e na prática clínica. Ele observou que, embora seja difícil determinar os riscos suicidas de cada paciente em cada encontro, o modelo de risco constitui uma triagem preliminar vital. Isto é essencial em ambientes onde a discussão do risco de suicídio não é típica e também ajuda na identificação de pacientes que exigiriam uma exploração mais aprofundada.

8. Melhorando o envolvimento do paciente

Isto é importante em cuidados de saúde eficazes para o envolvimento ativo do paciente. Com a análise preditiva, a não adesão do paciente pode ser detectada antecipadamente e medidas ativas podem ser tomadas para manter os pacientes saudáveis ​​até a próxima consulta ou tratamento.

Os prestadores de serviços de saúde agora utilizam análises preditivas na área da saúde para projetar perfis de pacientes que incorporam comunicações e técnicas especialmente direcionadas que ajudam a criar melhores relacionamentos com os pacientes.

Lillian Dittrick, membro da Sociedade de Atuários, salienta a necessidade de aplicar modelos preditivos na identificação e tratamento de pacientes responsivos às mudanças de estilo de vida. A análise preditiva também é útil no marketing direcionado, pois ajuda a criar personas de clientes com base nos dados dos pacientes e a personalizar estratégias de comunicação de acordo com suas preferências.

9. Minimizando compromissos perdidos

As consultas médicas perdidas e outros esforços administrativos demorados custam ao sistema de saúde dos EUA cerca de 150 mil milhões de dólares por ano. Portanto, a análise preditiva proporciona uma boa forma de alertar os hospitais e clínicas que têm grandes probabilidades de os pacientes falharem nas suas consultas, reduzindo assim as perdas de receitas e melhorando a satisfação dos prestadores.

Alguns pesquisadores da Duke University construíram uma ferramenta de modelagem preditiva que analisa os EHRs dos pacientes em busca de possíveis não comparecimentos. O software identificou 4.819 casos de não comparecimento no sistema de saúde de Duke. Os pesquisadores ressaltaram a necessidade de treinar o algoritmo usando dados clínicos locais que produziram resultados mais elevados do que apenas o treinamento do fornecedor.

A Community Health Network, em parceria com a CipherHealth, empresa de tecnologia de saúde sediada em Nova Iorque, implementou uma solução analítica com vista a minimizar os casos de pacientes que não comparecem às consultas e a reforçar os esforços de divulgação. O sistema prevê possíveis não comparências e permite ainda uma consulta remota adaptada a cada cliente.

10. Detectando sinais precoces de sepse

A sepse é uma condição mortal que o corpo desenvolve como resultado de uma infecção que se desenvolve rapidamente. Portanto, a análise preditiva pode ser fundamental na detecção e intervenções precoces. Algoritmos preditivos ajudam a determinar os pacientes com maior probabilidade de desenvolver sepse, monitorando continuamente os sinais vitais dos pacientes e outros dados vitais.

Portanto, por exemplo, no Sistema de Saúde da Universidade da Pensilvânia, uma ferramenta de análise preditiva foi usada para detectar possíveis pacientes com sepse. A ferramenta utilizou dados do paciente, como sinais vitais, resultados laboratoriais e avaliação de enfermagem, para prever a possibilidade de sepse. Através desta tecnologia, o hospital conseguiu diminuir as taxas de mortalidade precoce e eficaz relacionadas à sepse

Para concluir

A análise preditiva está sendo cada vez mais utilizada no setor de saúde, resultando em enormes melhorias no atendimento ao paciente e na eficácia operacional. Essas aplicações reais de análise preditiva na área da saúde destacam o quão poderosa a análise preditiva pode ser na transformação do futuro da análise preditiva na área da saúde.

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Perguntas frequentes

P. Como usar a análise preditiva na área da saúde?

R. A análise preditiva na área da saúde utiliza dados passados ​​para prever futuros incidentes de saúde e resultados para intervenção precoce e estratégias terapêuticas personalizadas. Isso permite detectar possíveis riscos à saúde, otimizar o atendimento ao paciente e aprimorar as operações.

P. Quais são os modelos preditivos usados ​​na área da saúde?

R. Alguns dos modelos preditivos comumente aplicados na área da saúde são regressão logística, máquinas de vetores de suporte, árvores de decisão e redes neurais. Esses modelos analisam as informações do paciente e prevêem os efeitos futuros desses distúrbios, a fim de detectar doenças antes de sua ocorrência.

P. Qual é um exemplo de análise preditiva na área da saúde?

R. Um exemplo de análise preditiva na área da saúde é a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para determinar readmissões de pacientes. Este modelo pode analisar informações históricas e detectar padrões de readmissões, permitindo que os profissionais de saúde atuem a tempo e evitem a readmissão dos pacientes.