Analiza predictivă în domeniul sănătății – 10 cazuri de utilizare și exemple din lumea reală

Învățarea automată și inteligența artificială reprezintă o revoluție tehnologică care atinge fiecare industrie de pe glob, inclusiv asistența medicală. Schimbă modul în care medicii tratează pacienții și previn bolile. Algoritmii inteligenți și analizele amănunțite ale datelor permit furnizorilor de servicii medicale să identifice posibilele pericole pentru sănătate. De asemenea, ar ajuta la ajustarea planurilor de tratament și la optimizarea rezultatelor la pacienți.

Piața globală a analizei predictive pentru asistența medicală este în creștere. Cu toate acestea, a avut o valoare de piață de 11,7 miliarde USD în 2022. CAGR-ul său este estimat a fi de aproximativ 24,4% în perioada 2023-2030. O astfel de dezvoltare fără precedent a fost impusă de nevoia urgentă de a îmbunătăți rezultatele și de a reduce costul furnizarea de servicii de îngrijire a sănătății.

Analiza predictivă pentru asistența medicală este foarte importantă, deoarece oamenii de astăzi își doresc programe de tratament accesibile, de succes și personalizate. Prin utilizarea acestei abordări avansate, ele ajută instituțiile de sănătate să vină cu tratamente personalizate și să răspundă eficient cererii în creștere. Acest articol va examina 10 exemple de analiză predictivă în domeniul sănătății, care arată modul în care tehnologia influențează asistența medicală.

Înțelegerea multiplelor beneficii ale analizei predictive în domeniul sănătății

Analiza predictivă în domeniul sănătății utilizează în esență analiza avansată a datelor privind datele de sănătate anterioare. Scopul este de a găsi modele și tendințe utile în cadrul acestor date, care pot ajuta profesioniștii din domeniul sănătății să prezică cu exactitate evenimentele și rezultatele viitoare de sănătate. Folosind algoritmi complicati și metode analitice inteligente, furnizorii de servicii medicale pot identifica din timp posibilele riscuri pentru sănătate, pot anticipa apariția bolilor și pot prezice modul în care ar putea reacționa pacienții la diferite tratamente.

Iată câteva dintre cele mai remarcabile beneficii ale analizei predictive în domeniul sănătății:

• Analizând amănunțit datele despre pacient, cum ar fi istoricul medical, detaliile diagnosticului și rezultatele tratamentului, analiza predictivă permite profesioniștilor din domeniul sănătății să creeze planuri de intervenție și tratament care să răspundă în mod specific nevoilor unice ale fiecărui pacient.
• Analiza predictivă în domeniul sănătății facilitează, de asemenea, abordarea personalizată care nu numai că îmbunătățește rezultatele pacienților, ci și eficacitatea furnizării asistenței medicale.
• Analiza predictivă oferă o modalitate practică pentru furnizorii de asistență medicală de a prevedea posibile probleme de sănătate la pacienții cu afecțiuni cronice. Acest proces permite luarea promptă a măsurilor corespunzătoare, prevenind consecințele dăunătoare.
• De asemenea, permite spitalelor și instituțiilor de asistență medicală să își gestioneze resursele mai eficient, de exemplu, prin prezicerea numărului de internări ale pacienților, asigurând utilizarea optimă a patului și coordonând distribuția personalului și a materialelor medicale în timp util.
• În plus, analiza predictivă este esențială pentru îmbunătățirea acurateței diagnosticelor. Ajută la detectarea mai devreme a bolilor și ghidează crearea unor strategii preventive specifice.
• Analiza predictivă îi ajută pe furnizorii de servicii medicale să ia decizii nu doar pe baza expertizei lor, ci și pe datele reale. Aceasta duce la o îngrijire mai bună pentru pacienți, la operațiuni bune și la o utilizare mai inteligentă a resurselor.

Aceste beneficii ale analizei predictive în domeniul sănătății contribuie la realizarea serviciilor de asistență medicală cele mai bune pe care le pot fi în general. Pe măsură ce tehnologia devine mai sofisticată și capacitatea noastră de a analiza datele se îmbunătățește, analiza predictivă va avea un rol mai important în modelarea viitorului asistenței medicale.

Cele mai bune zece cazuri de utilizare ale analizei predictive în domeniul sănătății

Analiza predictivă pentru asistența medicală schimbă sectorul asistenței medicale în mai multe moduri. De la îmbunătățirea rezultatelor asistenței medicale la o mai bună alocare a resurselor, analiza predictivă transformă modul în care pacienții primesc asistență medicală. Iată zece analize predictive în exemple de asistență medicală care oferă cea mai mare valoare furnizorilor de servicii medicale:

1. Analiza predictivă previne readmisia pacientului

Reinternările în spitale reprezintă o problemă de cost care costă numai Medicare peste două miliarde de dolari anual. Readmiterile au fost evidențiate de programul de reducere a readmisiei la spital în cadrul Medicare, cu 82% din spitalele participante penalizate pentru ratele crescute de readmisie.

Analiza predictivă pentru asistența medicală ajută la identificarea pacienților cu risc pentru a ajuta la implementarea urmăririlor specializate care pot asigura directive de externare adecvate pentru a preveni reinternările.

Un exemplu excelent este UnityPoint Health, unde modelele de analiză predictivă pentru asistența medicală au evaluat scorurile de risc de readmisie pentru fiecare pacient. Folosind bine acest instrument, un medic senior a fost capabil să prezică și să prevină readmisia unui pacient în termen de treizeci de zile prin tratamentul timpuriu al simptomelor. În termen de 18 luni de la implementarea analizei predictive, UnityPoint Health a reușit să reducă readmisia pentru toate cauzele cu 40%.

Aceste exemple arată impactul analizei predictive în asistența medicală, care conține costurile de îngrijire medicală, îmbunătățește rezultatele asistenței medicale și reduc stresul asupra resurselor de asistență medicală.

Citește și: Ghidul de afaceri suprem pentru dezvoltarea aplicațiilor de asistență medicală în 2023

2. Analiza predictivă în domeniul sănătății îmbunătățește securitatea cibernetică

Atacurile cibernetice asupra asistenței medicale reprezintă o problemă majoră, așa cum demonstrează Raportul privind încălcarea datelor în domeniul sănătății de la HIPAA (2014). De exemplu, raportul a arătat că informațiile au fost furate înainte de criptare în majoritatea acestor atacuri ransomware. În plus, aprilie 2021 a raportat și 62 de încălcări în industria sănătății, dintre care 7 au compromis peste 100.000 de înregistrări fiecare.

Ca atare, analiza predictivă a securității cibernetice a devenit din ce în ce mai mult o soluție viabilă pentru multe organizații de asistență medicală. Aceste organizații vor evalua riscurile tranzacționale ale tranzacțiilor online folosind un model care este predictiv și îl integrează cu inteligența artificială. De exemplu, sistemul poate permite unui utilizator să se conecteze și să ofere autentificare cu mai mulți factori sau să blocheze procesele cu risc ridicat. În plus, modelele de analiză predictivă pentru asistența medicală permit supravegherea constantă a accesului și partajării datelor, detectând cu promptitudine orice tendințe neregulate care indică posibile intruziuni.

În domeniul securității cibernetice, analiza predictivă a asistenței medicale funcționează în două categorii principale, fiecare cuprinzând diferite subtipuri:

• Soluții bazate pe vulnerabilitate: astfel de puncte slabe ale sistemului de sănătate sunt denumite Vulnerabilități și expuneri comune (CVE).
• Platforme concentrate pe amenințări: acestea sunt menite să fie indicatori de avans ai amenințărilor care pot submina securitatea în sistem.

3. Gestionarea sănătății populației

Gestionarea sănătății populației este un domeniu important în care analiza predictivă a asistenței medicale joacă un rol crucial, cuprinzând trei aspecte cheie:

• Identificarea bolilor cronice

Prin analize predictive, instituțiile medicale pot identifica și trata oamenii înainte ca aceștia să dezvolte afecțiuni cronice. Este, prin urmare, o abordare analitică care punctează pacienții în funcție de anumite caracteristici, inclusiv demografie, dizabilități, vârstă etc., și modelele lor de îngrijire din trecut.

• Identificarea focarelor de boală.

Analiza predictivă și-a arătat puterea în diagnosticarea focarelor de boli precum COVID-19. BlueDot este o companie canadiană care a folosit analize predictive pentru a emite o alertă despre cazurile neobișnuite de pneumonie în Wuhan pe 30 decembrie 2019, înainte de anunțul oficial de către OMS privind COVID-19. În plus, Universitatea din Texas Health Science Center din Houston (UTHealth) a proiectat un instrument de analiză predictivă pentru urmărirea COVID-19, prezentând un tablou de bord complet de sănătate publică care afișează tendințele actuale și proiectate de răspândire a pandemiei.

4. Simplificarea depunerii cererilor de asigurare

Un alt domeniu în care analiza predictivă se poate dovedi foarte benefică în asistența medicală este accelerarea depunerii cererilor de despăgubire. Cu ajutorul acestor instrumente, spitalele pot nu numai să accelereze procesul de reclamație, ci și să reducă greșelile.

5. Analiza cerințelor de întreținere a echipamentelor

În timp ce exemplele anterioare au evidențiat în principal modul în care analiza predictivă este utilizată în mediile clinice, este important de reținut că beneficiile sale în asistența medicală se întind și la îmbunătățirea operațiunilor.

Analiza predictivă a fost utilizată în multe domenii, de exemplu, în aviație, unde ajută la anticiparea nevoilor de întreținere înainte ca acestea să provoace probleme. Studiind datele din diferite părți ale unui avion, tehnicienii pot înlocui piesele mecanice înainte de a eșua. În mod similar, operațiunile de asistență medicală pot profita și de pe urma acestui tip de strategie predictivă.

Luați în considerare acest lucru: anumite părți ale echipamentelor medicale, cum ar fi scanerele RMN, se uzează treptat în timp din cauza utilizării regulate. Dacă organizațiile din domeniul sănătății pot prezice în mod fiabil când aceste piese ar trebui să fie înlocuite, spitalele pot planifica și programa întreținerea în perioadele în care sunt cel mai puțin ocupate. În acest fel, posibilele întreruperi atât pentru furnizorii de servicii medicale, cât și pentru pacienți sunt reduse la minimum.

Analiza predictivă ajută la eficientizarea procesului, făcând posibilă monitorizarea și analizarea activă a datelor tehnice de la senzorii scanerului RMN de la distanță. Acest lucru ne permite să detectăm posibile probleme tehnice de la început, oferind șansa de a le soluționa prompt prin înlocuire sau reparare. În viitor, spitalele ar putea imagina o situație în care fiecare dispozitiv medical și echipament are geamănul său digital detaliat, care este actualizat continuu cu datele actuale. Acest lucru va ajuta la prognoza viitoarelor cerințe de utilizare și întreținere.

6. Prevenirea Deteriorării Pacienților în UTI și Spitalele Generale

Atât în ​​unitățile de terapie intensivă (ICU) cât și în secțiile spitalelor generale, este imperativ ca medicii și asistentele să detecteze rapid orice declin al sănătății pacientului. Acest lucru este valabil mai ales atunci când acțiunea imediată poate însemna diferența dintre viață și moarte. Aceasta a fost o preocupare chiar înainte de pandemia de COVID-19. Unitățile de terapie intensivă din mai multe țări, inclusiv a noastră, erau deja întinse din cauza unei populații în vârstă în creștere, a operațiilor chirurgicale complicate și a lipsei suficienților experți în terapie intensivă. Acum, cu pandemia înrăutățind situația, domeniul sănătății are nevoie disperată de sprijin tehnologic pentru a lua decizii rapide și informate.

Urmărirea constantă a elementelor vitale ale pacientului poate ajuta software-ul predictiv să identifice pe cei care ar putea avea nevoie de ajutor în următoarea oră. Acest lucru permite îngrijitorilor să intervină la cele mai timpurii semne de scădere a sănătății. Rolul analizei predictive în asistența medicală în măsurarea riscului ca un pacient să decedeze sau să trebuiască să fie readmis în termen de două zile după părăsirea ICU. Aceste cunoștințe îi ajută pe îngrijitorii să ia decizii informate cu privire la externarea pacientului.

Algoritmii predictivi sunt acum utilizați în setări precum tele-ICU. Aici, monitorizarea constantă este efectuată de medici specializați în terapie intensivă și asistenți de terapie intensivă care nu se află în aceeași locație cu pacientul.

Acest lucru le permite să intervină rapid atunci când este nevoie. Mai mult, analiza predictivă ajută la identificarea celor mai timpurii semne ale pacienților care încep să se descurce prost în secțiile generale, locuri în care astfel de semne ar putea trece neobservate pentru o perioadă de timp. Sistemele automate de avertizare timpurie fac rapid echipele de răspuns rapid să reacționeze, ceea ce a dus la o scădere semnificativă a incidentelor negative cu 35% și a atacurilor de cord în spitale cu 86%, potrivit unui raport de la Philips.

Biosenzorii purtabili, care pot fi atașați subtil la pieptul unui pacient, au îmbunătățit considerabil capacitatea furnizorilor de asistență medicală de a identifica indicațiile timpurii ale declinului pacientului. Ele sunt deosebit de utile pentru pacienții care se deplasează prin diferite setari de îngrijire în cadrul spitalului.

Acești biosenzori adună și trimit continuu informații critice despre sănătate, cum ar fi bătăile inimii și frecvența respirației. Ei monitorizează, de asemenea, factori contextuali, cum ar fi postura corpului și nivelurile de activitate ale pacientului. Avantajul acestor dispozitive este că permit monitorizarea de la distanță, reducând nevoia de controale de sănătate recurente în persoană. Acest lucru a fost deosebit de benefic în tratarea pacienților cu COVID-19.

7. Predicția tentativei de sinucidere

Sinuciderea este o problemă importantă de sănătate publică în America, unde se află printre primele zece cauze de deces, cu peste 14 decese prin sinucidere la 100.000 de persoane anual. Pentru a rezolva această problemă presantă, o echipă de cercetare de la VUMC a creat un model de analiză predictivă. Acesta este un model care utilizează dosarele electronice de sănătate ale oamenilor pentru a prezice posibilitatea unor tentative de sinucidere la anumite persoane.

Pe parcursul a 11 luni la VUMC, algoritmul predictiv a funcționat în liniște în fundal, în timp ce medicii s-au concentrat asupra pacienților lor. Sistemul a fost capabil să prezică pacienții susceptibili de a solicita asistență medicală după ce s-au sinucis, informând astfel profesioniștii din domeniul sănătății.

Un profesor asistent în informatică biomedicală, medicină și psihiatrie, Colin Walsh, a subliniat importanța analizei predictive în asistența medicală și practica clinică. El a observat că, deși este dificil să se determine riscurile suicidare ale fiecărui pacient pentru fiecare întâlnire, modelul de risc constituie un screening preliminar vital. Acest lucru este esențial în situațiile în care discuțiile despre riscul de sinucidere nu sunt tipice și ajută, de asemenea, la identificarea pacienților care ar necesita o explorare suplimentară.

8. Îmbunătățirea implicării pacienților

Acest lucru este important în asistența medicală eficientă pentru implicarea activă a pacientului. Cu ajutorul analizei predictive, nerespectarea pacientului poate fi detectată din timp și pot fi luate măsuri active pentru a menține pacienții sănătoși până la următoarea programare sau tratament.

Furnizorii de servicii medicale folosesc acum analizele predictive în asistența medicală pentru a proiecta profiluri de pacienți care încorporează comunicații și tehnici special direcționate care ajută la crearea unor relații mai bune cu pacienții.

Lillian Dittrick, membru al Societății Actuarilor, subliniază necesitatea de a aplica modele predictive în identificarea și tratarea pacienților receptivi la schimbările stilului de viață. Analiza predictivă este, de asemenea, utilă în marketingul direcționat, deoarece ajută la crearea personajelor clienților pe baza datelor pacienților și la personalizarea strategiilor de comunicare pentru a se potrivi preferințelor acestora.

9. Minimizarea întâlnirilor ratate

Programările medicale ratate și alte eforturi de administrare care necesită timp costă sistemul de sănătate din SUA aproximativ 150 de miliarde de dolari pe an. Prin urmare, analiza predictivă oferă o modalitate bună de a alerta spitalele și clinicile care au șanse mari ca pacienții să eșueze la programările lor, reducând astfel pierderile de venituri și îmbunătățind satisfacția furnizorilor.

Unii cercetători de la Universitatea Duke au construit un instrument de modelare predictivă care analizează EHR-urile pacienților pentru potențiale neprezentări. Software-ul a identificat 4.819 de cazuri de neprezentare în sistemul de sănătate al lui Duke. Cercetătorii au subliniat necesitatea de a antrena algoritmul folosind date clinice locale care au produs rezultate mai mari decât instruirea doar a furnizorilor.

Community Health Network, în parteneriat cu CipherHealth, o companie de tehnologie a sănătății cu sediul în New York, a implementat o soluție analitică cu scopul de a minimiza cazurile de pacienți care nu se prezintă la programări și de a spori eforturile de informare. Sistemul prezice posibile neprezentări și permite, de asemenea, consultarea de la distanță adaptată fiecărui client.

10. Detectarea semnelor precoce de sepsis

Sepsisul este o afecțiune mortală pe care o dezvoltă organismul ca urmare a infecției care se dezvoltă rapid. Prin urmare, analiza predictivă poate fi esențială în detectarea timpurie și intervenții. Algoritmii predictivi ajută la determinarea pacienților care sunt cel mai probabil să dezvolte sepsis prin monitorizarea continuă a semnelor vitale ale pacienților și a altor date vitale.

Prin urmare, de exemplu, la Universitatea din Pennsylvania Health System, un instrument de analiză predictivă a fost folosit pentru a detecta potențialii pacienți cu sepsis. Instrumentul a folosit date despre pacient, cum ar fi semnele vitale, rezultatele de laborator și evaluarea asistenței medicale, pentru a prezice posibilitatea de sepsis. Prin această tehnologie, spitalul a reușit să scadă ratele mortalității precoce și eficiente legate de sepsis

În concluzie

Analiza predictivă este din ce în ce mai utilizată în industria sănătății, ceea ce duce la îmbunătățiri masive ale îngrijirii pacienților și ale eficienței operaționale. Aceste aplicații reale ale analizei predictive în domeniul sănătății evidențiază cât de puternică poate fi analiza predictivă în transformarea viitorului analizei predictive în domeniul sănătății.

Vă gândiți să includeți cea mai recentă tehnologie în serviciile dumneavoastră de sănătate? Suntem lider în serviciile de dezvoltare de software de asistență medicală, acordăm prioritate inovației și satisfacției clienților. Acest lucru vă permite, la rândul său, să oferiți pacienților dumneavoastră soluții personalizate și scalabile de asistență medicală.

Competențele noastre în crearea de soluții de aplicații de îngrijire a sănătății este demonstrată prin diferitele noastre proiecte, cum ar fi Soniphi, YouComm și Health-eApp. Avem experiență în proiectarea de platforme inovatoare care vă oferă informații detaliate despre comportamentul și sănătatea pacienților dvs., astfel încât să puteți oferi servicii mai bune și mai eficiente.

Contactați-ne pentru a înțelege cum puteți utiliza analiza predictivă în afacerea dvs. de asistență medicală.

Întrebări frecvente

Î. Cum să utilizați analiza predictivă în domeniul sănătății?

A. Analiza predictivă în domeniul sănătății utilizează datele din trecut pentru a anticipa incidente de sănătate viitoare și rezultatele pentru intervenția timpurie și strategiile de terapie personalizate. Acest lucru îi permite să detecteze posibilele pericole pentru sănătate, să optimizeze îngrijirea pacientului și să îmbunătățească operațiunile.

Î. Care sunt modelele predictive utilizate în asistența medicală?

A. Unele dintre modelele predictive aplicate în mod obișnuit în asistența medicală sunt regresia logistică, mașinile de suport vector, arborii de decizie și rețelele neuronale. Aceste modele analizează informațiile pacientului și prezic efectele viitoare ale acestor tulburări pentru a detecta bolile înainte de apariția lor.

Î. Care este un exemplu de analiză predictivă în domeniul sănătății?

A. Un exemplu de analiză predictivă în asistența medicală este aplicarea algoritmilor de învățare automată pentru a determina readmisiile pacienților. Acest model poate analiza informațiile istorice și poate detecta modele de readmisie, permițând furnizorilor de asistență medicală să acționeze la timp și să evite readmisia de către pacienți.