Предиктивная аналитика в здравоохранении: 10 вариантов использования и примеры из реальной жизни

Машинное обучение и искусственный интеллект — это технологическая революция, которая затрагивает все отрасли по всему миру, включая здравоохранение. Это меняет подход врачей к лечению пациентов и профилактике заболеваний. Интеллектуальные алгоритмы и тщательный анализ данных позволяют медицинским работникам выявлять возможные опасности для здоровья. Они также помогут уточнить планы лечения и оптимизировать результаты лечения пациентов.

Мировой рынок прогнозной аналитики для здравоохранения растет. Тем не менее, в 2022 году его рыночная стоимость составляла 11,7 миллиарда долларов. Прогнозируется, что его среднегодовой темп роста составит примерно 24,4% за период с 2023 по 2030 год. Такое беспрецедентное развитие было вызвано острой необходимостью улучшить результаты и снизить стоимость оказание медицинских услуг.

Прогнозная аналитика для здравоохранения очень важна, поскольку сегодня люди хотят доступных, успешных и персонализированных программ лечения. Используя этот передовой подход, они помогают медицинским учреждениям разрабатывать индивидуальные методы лечения и эффективно удовлетворять растущий спрос. В этой статье будут рассмотрены 10 примеров прогнозной аналитики в здравоохранении, которые показывают, как технологии влияют на здравоохранение.

Понимание многочисленных преимуществ прогнозной аналитики в здравоохранении

Прогнозная аналитика в здравоохранении по существу использует расширенный анализ данных о прошлом состоянии здоровья. Цель состоит в том, чтобы найти полезные закономерности и тенденции в этих данных, которые могут помочь медицинским работникам точно прогнозировать будущие события и результаты в области здравоохранения. Используя сложные алгоритмы и умные аналитические методы, медицинские работники могут заранее выявлять возможные риски для здоровья, предвидеть возникновение заболеваний и предсказывать, как пациенты могут отреагировать на различные методы лечения.

Вот некоторые из наиболее замечательных преимуществ прогнозной аналитики в здравоохранении:

• Тщательно анализируя данные пациентов, такие как истории болезни, подробности диагноза и результаты лечения, прогнозная аналитика позволяет медицинским работникам создавать планы вмешательства и лечения, которые специально удовлетворяют уникальные потребности каждого пациента.
• Прогнозная аналитика в здравоохранении также способствует индивидуальному подходу, который не только улучшает результаты лечения пациентов, но и повышает эффективность оказания медицинской помощи.
• Прогнозная аналитика предлагает медицинским работникам практический способ предвидеть возможные проблемы со здоровьем у пациентов с хроническими заболеваниями. Этот процесс позволяет оперативно принять соответствующие меры, предотвращая пагубные последствия.
• Это также позволяет больницам и медицинским учреждениям более эффективно управлять своими ресурсами, например, путем прогнозирования количества госпитализаций пациентов, обеспечения оптимального использования коек и своевременной координации распределения персонала и медикаментов.
• Кроме того, прогнозная аналитика имеет важное значение для повышения точности диагнозов. Это помогает выявить заболевания на более раннем этапе и помогает разработать конкретные профилактические стратегии.
• Прогнозная аналитика помогает поставщикам медицинских услуг принимать решения не только на основе своего опыта, но и на основе фактических данных. Это приводит к улучшению ухода за пациентами, бесперебойной работе и более разумному использованию ресурсов.

Эти преимущества прогнозной аналитики в здравоохранении способствуют повышению качества медицинских услуг в целом. По мере того, как технологии становятся более сложными, а наши возможности анализировать данные улучшаются, прогнозная аналитика будет играть более важную роль в формировании будущего здравоохранения.

Десять основных случаев использования прогнозной аналитики в здравоохранении

Прогнозная аналитика для здравоохранения меняет сектор здравоохранения по-разному. От улучшения результатов здравоохранения до лучшего распределения ресурсов — прогнозная аналитика меняет способы получения медицинской помощи пациентами. Вот десять примеров прогнозной аналитики в сфере здравоохранения, которые приносят наибольшую пользу поставщикам медицинских услуг:

1. Предиктивная аналитика предотвращает повторную госпитализацию пациентов

Повторная госпитализация — это вопрос затрат, который обходится только Medicare более чем в два миллиарда долларов в год. Повторная госпитализация была отмечена программой сокращения повторной госпитализации в рамках Medicare: 82% участвующих больниц были оштрафованы за повышенный уровень повторной госпитализации.

Прогнозная аналитика для здравоохранения помогает выявлять пациентов из группы риска, помогая осуществлять специализированное последующее наблюдение, которое может обеспечить соответствующие инструкции по выписке для предотвращения повторной госпитализации.

Отличным примером является UnityPoint Health, где модели прогнозной аналитики для здравоохранения оценивают показатели риска повторной госпитализации для каждого пациента. Правильно используя этот инструмент, старший врач смог предсказать и предотвратить повторную госпитализацию пациента в течение тридцати дней благодаря раннему лечению симптомов. В течение 18 месяцев после внедрения прогнозной аналитики UnityPoint Health удалось сократить повторную госпитализацию по всем причинам на 40%.

Эти примеры демонстрируют влияние прогнозной аналитики в здравоохранении, позволяющей контролировать расходы на медицинское обслуживание, улучшать результаты здравоохранения и снижать нагрузку на ресурсы здравоохранения.

Читайте также: Полное бизнес-руководство по разработке приложений для здравоохранения в 2023 году.

2. Прогнозная аналитика в здравоохранении повышает кибербезопасность

Кибератаки на здравоохранение являются серьезной проблемой, о чем свидетельствует отчет HIPAA (2014 г.) об утечке данных в сфере здравоохранения. Например, в отчете показано, что в большинстве этих атак программ-вымогателей информация была украдена до шифрования. Кроме того, в апреле 2021 года также было зарегистрировано 62 нарушения в сфере здравоохранения, из которых 7 скомпрометировали более 100 000 записей каждое.

Таким образом, прогнозная аналитика кибербезопасности становится все более жизнеспособным решением для многих организаций здравоохранения. Эти организации будут оценивать транзакционные риски онлайн-транзакций, используя прогнозирующую модель и интегрируя ее с искусственным интеллектом. Например, система может разрешить пользователю войти в систему и обеспечить многофакторную аутентификацию или заблокировать процессы высокого риска. Более того, модели прогнозной аналитики для здравоохранения позволяют постоянно следить за доступом к данным и их обменом, оперативно выявляя любые нерегулярные тенденции, указывающие на возможные вторжения.

В области кибербезопасности прогнозная аналитика в здравоохранении функционирует в двух основных категориях, каждая из которых включает в себя различные подтипы:

• Решения, основанные на уязвимостях. Такие слабые места в системе здравоохранения называются общими уязвимостями и воздействиями (CVE).
• Платформы, ориентированные на угрозы. Они предназначены для опережающих индикаторов угроз, которые могут подорвать безопасность системы.

3. Управление здоровьем населения

Управление здоровьем населения является важной областью, в которой прогнозная аналитика здравоохранения играет решающую роль, охватывая три ключевых аспекта:

• Выявление хронических заболеваний

С помощью прогнозной аналитики медицинские учреждения могут выявлять и лечить людей до того, как у них разовьются хронические заболевания. Таким образом, это аналитический подход, который оценивает пациентов по некоторым характеристикам, включая демографические данные, инвалидность, возраст и т. д., а также их прошлый опыт ухода.

• Выявление вспышек заболеваний.

Прогнозная аналитика показала свою силу в диагностике вспышек заболеваний, таких как COVID-19. BlueDot — канадская компания, которая использовала прогнозную аналитику для оповещения о необычных случаях пневмонии в Ухане 30 декабря 2019 года, до официального объявления ВОЗ о COVID-19. Кроме того, Центр медицинских наук Техасского университета в Хьюстоне (UTHealth) разработал инструмент прогнозного анализа для отслеживания COVID-19, включающий полную информационную панель общественного здравоохранения, которая отображает текущие и прогнозируемые тенденции распространения пандемии.

4. Упрощение подачи страховых претензий

Еще одна область, где прогнозная аналитика может оказаться очень полезной в здравоохранении, — это ускорение подачи страховых претензий. С помощью этих инструментов больницы могут не только ускорить процесс рассмотрения страховых претензий, но и сократить количество ошибок.

5. Анализ требований к техническому обслуживанию оборудования

Хотя предыдущие примеры в основном подчеркивали, как прогнозная аналитика используется в клинических условиях, важно отметить, что ее преимущества в здравоохранении также распространяются на улучшение операций.

Прогнозная аналитика используется во многих областях, например, в авиации, где она помогает предвидеть потребности в техническом обслуживании до того, как они вызовут проблемы. Изучая данные из различных частей самолета, технические специалисты могут заменить механические детали до того, как они выйдут из строя. Аналогично, здравоохранение тоже может получить выгоду от такой прогнозной стратегии.

Учтите следующее: некоторые части медицинского оборудования, например, МРТ-сканеры, со временем постепенно изнашиваются из-за регулярного использования. Если организации здравоохранения смогут достоверно предсказать, когда эти детали могут нуждаться в замене, больницы смогут планировать и планировать техническое обслуживание в то время, когда они наименее загружены. Таким образом, возможные сбои в работе как медицинских работников, так и пациентов сводятся к абсолютному минимуму.

Прогнозная аналитика помогает оптимизировать процесс, позволяя активно отслеживать и анализировать технические данные с датчиков МРТ-сканера удаленно. Это позволяет нам обнаруживать возможные технические проблемы на ранней стадии и дает возможность оперативно устранить их путем замены или ремонта. В будущем больницы смогут представить себе ситуацию, когда каждое медицинское устройство и часть оборудования будет иметь своего подробного цифрового двойника, который постоянно обновляется текущими данными. Это поможет спрогнозировать будущие требования к использованию и обслуживанию.

6. Предотвращение ухудшения состояния пациентов в отделениях интенсивной терапии и больницах общего профиля.

Как в отделениях интенсивной терапии (ОИТ), так и в палатах больниц общего профиля крайне важно, чтобы врачи и медсестры быстро обнаруживали любое ухудшение здоровья пациента. Это особенно верно, когда немедленные действия могут означать разницу между жизнью и смертью. Это вызывало беспокойство еще до пандемии COVID-19. Отделения интенсивной терапии в нескольких странах, включая нашу собственную, уже были перегружены из-за старения населения, сложных хирургических операций и нехватки специалистов по интенсивной терапии. Сейчас, когда пандемия усугубляет ситуацию, сфера здравоохранения отчаянно нуждается в технологической поддержке для принятия быстрых и обоснованных решений.

Постоянное наблюдение за жизненными показателями пациента может помочь прогностическому программному обеспечению определить тех, кому может потребоваться помощь в течение следующего часа. Это позволяет лицам, осуществляющим уход, вмешаться при первых признаках ухудшения здоровья. Роль прогнозной аналитики в здравоохранении в оценке риска смерти пациента или необходимости его повторной госпитализации в течение двух дней после выхода из отделения интенсивной терапии. Эти знания помогают лицам, осуществляющим уход, принимать обоснованные решения относительно выписки пациентов.

Алгоритмы прогнозирования теперь используются в таких учреждениях, как отделения интенсивной терапии. Здесь постоянный контроль осуществляют врачи, специализирующиеся на интенсивной терапии, и медсестры интенсивной терапии, находящиеся не в одном месте с пациентом.

Это позволяет им быстро вмешаться, когда это необходимо. Более того, прогнозная аналитика помогает выявить самые ранние признаки того, что пациенты начинают плохо себя чувствовать в палатах общего профиля, где такие признаки могут оставаться незамеченными в течение довольно долгого времени. Согласно отчету Philips, автоматизированные системы раннего оповещения быстро заставляют группы быстрого реагирования реагировать, что привело к значительному снижению числа негативных инцидентов на 35% и сердечных приступов в больницах на 86%.

Носимые биосенсоры, которые можно незаметно прикрепить к груди пациента, значительно улучшили возможности медицинских работников выявлять ранние признаки ухудшения состояния пациентов. Они особенно полезны для пациентов, которые перемещаются по различным местам ухода в больнице.

Эти биосенсоры постоянно собирают и отправляют важную информацию о состоянии здоровья, такую ​​как сердцебиение и частота дыхания. Они также отслеживают контекстуальные факторы, такие как положение тела и уровень активности пациента. Преимущество этих устройств заключается в том, что они позволяют осуществлять удаленный мониторинг, уменьшая необходимость в периодических личных проверках здоровья. Это было особенно полезно при лечении пациентов с COVID-19.

7. Прогнозирование попыток самоубийства

Самоубийство является важной проблемой общественного здравоохранения в Америке, где оно входит в десятку ведущих причин смерти: ежегодно на 100 000 человек приходится более 14 смертей в результате самоубийства. Чтобы решить эту насущную проблему, исследовательская группа VUMC создала модель прогнозной аналитики. Это модель, которая использует электронные медицинские записи людей для прогнозирования возможности попыток самоубийства у конкретных людей.

В течение 11 месяцев в VUMC алгоритм прогнозирования тихо работал в фоновом режиме, пока врачи сосредоточивались на своих пациентах. Система смогла предсказать, что пациенты могут обратиться за медицинской помощью после совершения самоубийства, информируя таким образом медицинских работников.

Доцент кафедры биомедицинской информатики, медицины и психиатрии Колин Уолш подчеркнул важность прогнозной аналитики в здравоохранении и клинической практике. Он заметил, что хотя трудно определить суицидальные риски каждого пациента при каждом столкновении, модель риска представляет собой жизненно важный предварительный скрининг. Это важно в условиях, когда обсуждение риска самоубийства не является типичным, а также помогает выявить пациентов, которые потребуют дальнейшего обследования.

8. Улучшение взаимодействия с пациентами

В эффективном здравоохранении это важно для активного участия пациентов. С помощью прогнозной аналитики несоблюдение пациентом режима лечения можно выявить заранее и принять активные меры для сохранения здоровья пациентов до следующего приема или лечения.

Поставщики медицинских услуг теперь используют прогнозную аналитику в здравоохранении для разработки профилей пациентов, которые включают в себя специально целевые коммуникации и методы, которые помогают улучшить отношения с пациентами.

Лилиан Диттрик, член Общества актуариев, подчеркивает необходимость применения прогностических моделей для выявления и лечения пациентов, реагирующих на изменение образа жизни. Прогнозная аналитика также полезна в таргетированном маркетинге, поскольку помогает создавать портреты клиентов на основе данных о пациентах и ​​настраивать коммуникационные стратегии в соответствии с их предпочтениями.

9. Минимизация пропущенных встреч

Пропущенные визиты к врачу и другие трудоемкие административные действия обходятся системе здравоохранения США примерно в 150 миллиардов долларов в год. Таким образом, прогнозная аналитика обеспечивает хороший способ оповещения больниц и клиник, в которых высока вероятность того, что пациенты не придут на прием, тем самым сокращая потери доходов и повышая удовлетворенность поставщиков услуг.

Некоторые исследователи из Университета Дьюка создали инструмент прогнозного моделирования, который анализирует электронные записи пациентов на предмет потенциальных неявок. Программное обеспечение выявило 4819 случаев неявок в системе здравоохранения Дьюка. Исследователи подчеркнули необходимость обучения алгоритма с использованием местных клинических данных, что дало бы более высокие результаты, чем обучение только поставщиков.

Community Health Network в партнерстве с CipherHealth, медицинской технологической компанией, базирующейся в Нью-Йорке, внедрила аналитическое решение, позволяющее свести к минимуму случаи неявки пациентов на прием и активизировать информационно-пропагандистскую работу. Система прогнозирует возможные неявки, а также позволяет проводить удаленные консультации, адаптированные под каждого клиента.

10. Обнаружение ранних признаков сепсиса

Сепсис – смертельно опасное состояние, развивающееся в организме в результате быстро развивающейся инфекции. Таким образом, прогнозная аналитика может сыграть ключевую роль в раннем выявлении и вмешательстве. Алгоритмы прогнозирования помогают определить пациентов, у которых наиболее вероятно развитие сепсиса, путем постоянного мониторинга показателей жизнедеятельности пациентов и других жизненно важных данных.

Поэтому, например, в системе здравоохранения Пенсильванского университета для выявления потенциальных пациентов с сепсисом использовался инструмент прогнозного анализа. Инструмент использовал данные пациентов, такие как показатели жизнедеятельности, результаты лабораторных исследований и оценку медсестер, для прогнозирования возможности сепсиса. Благодаря этой технологии больница смогла снизить раннюю и эффективную смертность от сепсиса.

В заключение

Прогнозная аналитика все чаще используется в сфере здравоохранения, что приводит к значительному улучшению ухода за пациентами и операционной эффективности. Эти реальные применения прогнозной аналитики в здравоохранении показывают, насколько мощной может быть прогнозная аналитика в преобразовании будущего прогнозной аналитики в здравоохранении.

Рассматриваете ли вы возможность внедрения новейших технологий в свои медицинские услуги? Мы, являясь лидером в сфере услуг по разработке программного обеспечения для здравоохранения, уделяем приоритетное внимание инновациям и удовлетворению клиентов. Это, в свою очередь, позволяет вам предоставлять настраиваемые и масштабируемые решения в области здравоохранения для ваших пациентов.

Наш опыт в создании приложений для здравоохранения демонстрируется в различных наших проектах, таких как Soniphi, YouComm и Health-eApp. У нас есть опыт разработки инновационных платформ, которые дают вам подробную информацию о поведении и здоровье ваших пациентов, чтобы вы могли предлагать более качественные и оптимизированные услуги.

Свяжитесь с нами, чтобы понять, как вы можете использовать прогнозную аналитику в своем медицинском бизнесе.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос. Как использовать прогнозную аналитику в здравоохранении?

А. Прогнозная аналитика в здравоохранении использует прошлые данные для прогнозирования будущих инцидентов со здоровьем и результатов для раннего вмешательства и стратегий персонализированной терапии. Это позволяет обнаруживать возможные опасности для здоровья, оптимизировать уход за пациентами, а также совершенствовать операции.

Вопрос. Какие прогностические модели используются в здравоохранении?

О. Некоторые из прогностических моделей, обычно применяемых в здравоохранении, — это логистическая регрессия, машины опорных векторов, деревья решений и нейронные сети. Эти модели анализируют информацию пациента и прогнозируют будущие последствия этих расстройств, чтобы обнаружить заболевания до их возникновения.

Вопрос. Каков пример прогнозной аналитики в здравоохранении?

Ответ. Одним из примеров прогнозной аналитики в здравоохранении является применение алгоритмов машинного обучения для определения повторной госпитализации пациентов. Эта модель может анализировать историческую информацию и выявлять закономерности повторной госпитализации, позволяя медицинским работникам действовать вовремя и избегать повторной госпитализации пациентов.