เหตุใดการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในการดูแลสุขภาพจึงมีความสำคัญ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพกลายเป็นหนึ่งในนวัตกรรมที่สำคัญที่สุดอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลสำหรับผู้ให้บริการ มันคืออะไร เหตุใดผู้ให้บริการจึงดำเนินการอย่างรวดเร็ว และเหตุใดคุณจึงควรใส่ใจ

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในการดูแลสุขภาพอาจเป็นหนึ่งในสิ่งที่ใหญ่ที่สุดที่จะเกิดขึ้นกับผู้ให้บริการในศตวรรษนี้

ดูสถิติอุตสาหกรรมที่เปิดเผยมากที่สุดบางส่วนสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพ:

• การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าของอเมริกาเหนือในขนาดตลาดการดูแลสุขภาพมีมูลค่า 9.36 พันล้านดอลลาร์ในปี 2560 และคาดว่าจะสูงถึง 34.16 พันล้านดอลลาร์ในปี 2568 ซึ่งเติบโตที่ CAGR 17.7% จากปี 2561 ถึง 2568
• 82% ของผู้ตอบแบบสำรวจของ CWC ระบุว่าประโยชน์สูงสุดของการใช้การวิเคราะห์คือการดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้น
• จากการศึกษาของสมาคมนักคณิตศาสตร์ประกันภัย 93% ขององค์กรด้านสุขภาพกล่าวว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีความสำคัญต่ออนาคตของธุรกิจของพวกเขา

เห็นได้ชัดว่ามีอนาคตสำหรับการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพ เช่นเดียวกับในอุตสาหกรรมอื่นๆ การผลิตเป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สุด

วันนี้ เราจะมาดูกันว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีความสำคัญในด้านการดูแลสุขภาพ ประโยชน์ ข้อกังวล และอนาคตจะเป็นอย่างไร

การวิเคราะห์เชิงทำนายคืออะไร?

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะบอกคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพว่าอะไรจะเกิดขึ้น และเปิดโอกาสให้คุณเข้าใจว่าคุณจะได้รับผลกระทบอย่างไรในอนาคต

จะใช้ข้อมูลของคุณแล้วใช้อัลกอริธึมและการเรียนรู้ของเครื่องร่วมกันเพื่อสร้างความสัมพันธ์และผลลัพธ์ที่เป็นไปได้

ในด้านการดูแลสุขภาพ การพยากรณ์ประเภทนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจความต้องการของผู้ป่วยได้ดีขึ้น และจากมุมมองด้านการบริหาร จะช่วยให้คุณเข้าใจถึงอัตราการเข้ารับการรักษา การขาดแคลนเตียง และปัญหาอื่นๆ อีกมากมายที่สามารถจัดการได้สำเร็จมากกว่าเดิม

และนี่คือประเด็นพื้นฐานประการหนึ่ง: การใช้การวิเคราะห์สมัยใหม่แทบไม่ต่างจากสิ่งที่แพทย์และผู้จัดการทำมาหลายปีแล้ว—แต่ตอนนี้พวกเขาสามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่รวบรวมโดยอัตโนมัติแทนที่จะใช้มือเนื่องจากความก้าวหน้าใน เทคโนโลยีที่เราจำหน่าย

อย่างไรก็ตาม น่าสังเกตว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นั้นขึ้นอยู่กับปริมาณของชุดข้อมูลที่มีให้มาก มันสามารถให้กลับได้เฉพาะสิ่งที่ได้รับเท่านั้น และเป็นค่าประมาณ ไม่ใช่คำทำนาย ดังนั้น พึงระลึกไว้เสมอว่า

การวิเคราะห์เชิงทำนายทำงานอย่างไร

กล่าวโดยย่อ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำงานโดยการประเมินข้อมูลในอดีตเพื่อกำหนดว่าอนาคตจะเป็นอย่างไร หากไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่คาดไม่ถึง

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไม่ใช่ระบบที่ทำได้เพียงครั้งเดียว มันต้องการข้อมูลจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้มีอำนาจตัดสินใจที่สำคัญเพื่อให้มีประสิทธิภาพ

ประการแรก ธุรกิจควรทราบอย่างชัดเจนว่าพวกเขาต้องการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่ออะไร เป็นตัวกำหนดว่าเมื่อใดที่การรับโปรแกรมจะแข็งแกร่งที่สุด เพื่อให้คุณสามารถสร้างความตระหนักรู้แก่ผู้ป่วยในช่วงเวลาหนึ่งๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น? หรือเพื่อให้เข้าใจมากขึ้นว่าเมื่อไรมีอุปสงค์สูงสุดเพื่อจะได้เตรียมล่วงหน้า? การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขึ้นอยู่กับเป้าหมายขององค์กรที่เฉพาะเจาะจง

เมื่อคุณรู้อย่างแน่ชัดว่ากำลังมองหาอะไรอยู่ คุณสามารถถามตัวเองว่าคุณมีข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ที่จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้หรือไม่ คุณได้บันทึกข้อมูลนานพอที่จะสามารถรับรู้รูปแบบในลักษณะที่เป็นประโยชน์หรือไม่? คุณกำลังบันทึกข้อมูลอยู่หรือไม่ และหากไม่เป็นเช่นนั้น คุณจะมีขั้นตอนการทำงานที่จะทำเช่นนั้นได้อย่างไร

ตอนนี้ คุณได้ตอบคำถามเหล่านี้แล้ว คุณสามารถเริ่มต้นสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์และฝึกอบรมระบบ ERP เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณจัดเตรียมไว้สำหรับงานเฉพาะ

เมื่อข้อมูลได้รับการประเมินและให้ข้อมูลเชิงลึกแล้ว ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถใช้ข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้นั้นเพื่อตัดสินใจซึ่งมีผลในเชิงบวกต่อผลลัพธ์ของผู้ให้บริการ

ผลที่ตามมาก็คือ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไม่ได้ห่างไกลจากสิ่งที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจทำมาหลายปีแล้วด้วยการประเมินบันทึกของพวกเขา—ตอนนี้เท่านั้นที่เราสามารถป้อนข้อมูลนั้นลงในคอมพิวเตอร์ที่สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น กว่าที่มนุษย์จะทำได้

ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงทำนาย

ประสิทธิภาพการดำเนินงาน

เมื่อเราพูดถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพภายในองค์กร ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) มักจะเป็นหนึ่งในสินทรัพย์ที่ใหญ่ที่สุดที่บริษัทสามารถมีได้

BI มักถูกปรับใช้โดยพวกเขาเพื่อหลีกหนีจากการตัดสินใจที่เสี่ยงต่อความรู้สึกนึกคิด และแทนที่จะพยายามใช้ข้อมูลที่มีอยู่สำหรับการวิเคราะห์และข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้เพื่อการตัดสินใจที่มีข้อมูลมากขึ้น

สำหรับองค์กรที่ประสบความสำเร็จ มีเพียง 40% เท่านั้นที่ตัดสินใจบนพื้นฐานของความรู้สึก สำหรับองค์กรที่ประสบความสำเร็จน้อยกว่า ตัวเลขนี้จะเพิ่มขึ้นเป็น 70%

ในแง่ของผลประโยชน์สำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ สามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดความไม่เพียงพอในการปฏิบัติงานที่อาจพลาดไป

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ซึ่งผู้ป่วยอาจต้องการการสนับสนุนเพิ่มเติม ช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว ปรับปรุงการส่งมอบการดูแล

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ แต่ด้วยประชากรสูงอายุทั่วโลกตะวันตก การบริหารงานของผู้ให้บริการที่เกินกำลังจะกลายเป็นปัจจัยสำคัญในอนาคตอันใกล้นี้

การมีเครื่องมือในการวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมของผู้ป่วยและเจ้าหน้าที่ช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถลดความไร้ประสิทธิภาพและแจกจ่ายเงินออม (เงินและแรงงาน) ไปยังที่ที่ต้องการได้

ความแม่นยำในการวินิจฉัยและการดูแลป้องกัน

การวิเคราะห์เชิงทำนายใช้อัลกอริธึมเพื่อช่วยให้แพทย์วินิจฉัยผู้ป่วยได้แม่นยำยิ่งขึ้น เพื่อช่วยแก้ปัญหาก่อนที่จะเกิดขึ้น

ทำได้โดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลจากผู้ป่วยหลายร้อย หลายพันคน เพื่อให้เข้าใจการเดินทางของผู้ป่วยมากขึ้น

วิธีนี้จะช่วยบ่งชี้ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการวินิจฉัย และทำให้แพทย์เข้าใจได้ดีขึ้นว่าผู้ป่วยตอบสนองต่อการรักษาได้ดีเพียงใด

การใช้การวิเคราะห์ในลักษณะนี้หมายความว่าผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถเข้าไปแทรกแซงก่อนหน้านี้และอำนวยความสะดวกในการเดินทางของผู้ป่วยได้รวดเร็วขึ้น แม่นยำยิ่งขึ้น และมีโอกาสได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ความกังวลของการวิเคราะห์เชิงทำนาย

ความเป็นส่วนตัว

ข้อกังวลด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการใช้และการใช้ข้อมูลในทางที่ผิดโดยธุรกิจไม่ควรสร้างความตกใจให้กับผู้มีอำนาจตัดสินใจมากนัก

จำนวนข้อมูลที่บริษัทต่างๆ เก็บเกี่ยวเพิ่มขึ้นและจำนวนผู้บริโภคที่ระมัดระวังข้อมูลมากขึ้น หมายความว่าองค์กรที่จัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ต้องระมัดระวังเป็นพิเศษ

การวิจัยชี้ให้เห็นว่า 70% ของผู้บริโภคจะหยุดทำธุรกิจกับบริษัทหากไม่ได้ปกป้องข้อมูลของตนอย่างเพียงพอ เพียง 27% รู้สึกว่าธุรกิจต่างๆ ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยของข้อมูลเป็นอย่างมาก

ความกังวลเหล่านี้เกิดขึ้นจากการโจมตีทางไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ควบคู่ไปกับความเป็นจริงที่น่าอึดอัดเกี่ยวกับการเตรียมพร้อม ตัวอย่างเช่น 71% ขององค์กรขนาดเล็กและขนาดกลางกล่าวว่าพวกเขาไม่พร้อมสำหรับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์

สำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ ความเสี่ยงนั้นสูงมาก และการปฏิบัติตามข้อกำหนดเช่น HIPAA ต้องการให้องค์กรมีระบบกันน้ำสำหรับวิธีจัดการและปกป้องข้อมูล

ผู้ให้บริการต้องมีมาตรการป้องกันที่เหมาะสมในการจัดการข้อมูลจำนวนมากด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และผู้ป่วยต้องไม่ต้องสงสัยเลยว่าข้อมูลของพวกเขาจะถูกแบ่งปันอย่างปลอดภัยและเหมาะสมเมื่อใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์

บ่อนทำลายหมอ

ปัญหาที่ยั่งยืนอย่างหนึ่งของการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (หรือเทคโนโลยี AI ใดๆ สำหรับเรื่องนั้น) คือจำนวนความเคารพที่สามารถจ่ายได้และบทบาทในกระบวนการตัดสินใจแบบดั้งเดิมที่แพทย์ดำเนินการ

ตัวอย่างเช่น อาจมีการแยกสาขาทางกฎหมายที่มีนัยสำคัญ หากแพทย์ปฏิบัติตามรูปแบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่มีข้อผิดพลาดหรือไม่ถูกต้อง

ด้วยเหตุผลเหล่านี้ ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพจะต้องไม่มองว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นวิธีแทนที่แพทย์ในทางใดทางหนึ่ง แต่ควรทำหน้าที่เป็นเครื่องมือเสริมสำหรับพวกเขาเพื่อการใช้งานอย่างเต็มที่

แพทย์ยังคงต้องจัดทำเอกสารกระบวนการตัดสินใจ โดยคำนึงถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ จากนั้นจึงตัดสินใจอย่างอิสระ

ผู้ให้บริการไม่ควรรู้สึกว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นอุปสรรค แต่ควรเป็นแบบอย่างสำหรับเทคโนโลยีที่ทำหน้าที่ในการให้ความช่วยเหลือ

ในท้ายที่สุด มนุษย์จะต้องตัดสินใจต่อไปโดยใช้วิจารณญาณที่ดีที่สุด

ไม่ว่าในกรณีใด การพิจารณาความคิดเห็นของผู้ป่วยจะทำให้แนวคิดที่ว่าเทคโนโลยีขั้นสูงเข้ามาแทนที่แพทย์ในเร็วๆ นี้ มีเพียง 50% เท่านั้นที่เต็มใจที่จะไว้วางใจพยาบาล AI หรือแพทย์ผู้ให้การวินิจฉัย การตัดสินใจในการรักษา หรืองานดูแลผู้ป่วยโดยตรงอื่นๆ

อนาคตของการวิเคราะห์เชิงทำนายในการดูแลสุขภาพ

จนถึงปัจจุบัน ดูเหมือนว่าประโยชน์ของการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพจะมีมากกว่าความกังวลในปัจจุบัน และผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพก็เห็นด้วยกับองค์กรต่างๆ ที่ทุ่มเงินให้กับ AI, แมชชีนเลิร์นนิง และเทคโนโลยีการวิเคราะห์มากกว่าที่เคย

PwC พบว่าผู้บริหารผู้ให้บริการมากกว่าหนึ่งในสามกล่าวว่าพวกเขากำลังลงทุนใน AI, แมชชีนเลิร์นนิง และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในปี 2561

เมื่อเทคโนโลยีเติบโตเต็มที่และชุดข้อมูลที่ผู้ให้บริการสามารถใช้เติบโตได้อย่างต่อเนื่อง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะกลายเป็นปัจจัยสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องพิจารณาในการรักษาผู้ป่วย

สิ่งนี้จะเป็นสิ่งที่แน่นอนในอนาคต สำหรับตอนนี้ ผู้ให้บริการควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขามีชุดข้อมูลจำนวนมากที่จำเป็นต่อความทะเยอทะยานของพวกเขา ในปี 2018 อินโฟซิสพบว่าผู้ตอบแบบสอบถามครึ่งหนึ่งในการสำรวจที่ดำเนินการรู้สึกว่าข้อมูลของตนไม่พร้อม

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากผู้ป่วยมีความคุ้นเคยและสบายใจกับการใช้เทคโนโลยีขั้นสูงในโรงพยาบาล แรงจูงใจและความจำเป็นในการใช้งานโดยผู้ให้บริการจะไม่ถูกขัดขวางจากการตอบโต้ของผู้ป่วย

ผู้ให้บริการควรคำนึงถึงข้อพิจารณาด้านจริยธรรมด้วย โดยส่วนใหญ่เกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและขอบเขตของเทคโนโลยีในกระบวนการตัดสินใจ และไม่ว่าในปัจจุบันจะมีวิธีการรักษาความปลอดภัยข้อมูลอย่างสมบูรณ์หรือไม่ และรับรองการปฏิบัติตาม HIPAA และมาตรฐานอื่นๆ อย่างครอบคลุม

อย่างไรก็ตาม ปรากฏว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพเป็นปรากฏการณ์ที่เติบโตอย่างรวดเร็วและไม่เปลี่ยนแปลงภายในอุตสาหกรรม และเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แม้แต่สำหรับผู้ให้บริการรายเล็ก

สมัครสมาชิกบล็อกของเรา เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคโนโลยีทางธุรกิจ และติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับการตลาด ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และข่าวสารและแนวโน้มเทคโนโลยีอื่นๆ (ไม่ต้องกังวล เราจะไม่รบกวนคุณ)