การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพ – กรณีการใช้งาน 10 กรณีและตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์เป็นการปฏิวัติทางเทคโนโลยีที่กำลังส่งผลกระทบต่อทุกอุตสาหกรรมทั่วโลก รวมถึงการดูแลสุขภาพด้วย มันเปลี่ยนวิธีที่แพทย์รักษาผู้ป่วยและป้องกันโรค อัลกอริธึมอัจฉริยะและการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการแพทย์สามารถระบุอันตรายต่อสุขภาพที่อาจเกิดขึ้นได้ พวกเขายังช่วยปรับแผนการรักษาและเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ในผู้ป่วยอีกด้วย

ตลาดทั่วโลกของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการดูแลสุขภาพกำลังเติบโต อย่างไรก็ตาม มีมูลค่าตลาดอยู่ที่ 11.7 พันล้านดอลลาร์ในปี 2565 โดยคาดการณ์ว่า CAGR จะอยู่ที่ประมาณ 24.4% ในช่วงเวลาระหว่างปี 2566 ถึง 2573 การพัฒนาที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนดังกล่าวมีความจำเป็นเร่งด่วนในการปรับปรุงผลลัพธ์และลดต้นทุนของ ให้บริการดูแลสุขภาพ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการดูแลสุขภาพมีความสำคัญมาก เนื่องจากผู้คนในปัจจุบันต้องการโปรแกรมการรักษาที่ราคาไม่แพง ประสบความสำเร็จ และเป็นส่วนตัว ด้วยการใช้วิธีการขั้นสูงนี้ พวกเขาช่วยให้สถาบันด้านการดูแลสุขภาพสามารถคิดค้นวิธีการรักษาที่ปรับให้เหมาะสมและตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้จะพิจารณาตัวอย่างการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ 10 ตัวอย่างในการดูแลสุขภาพ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีมีอิทธิพลต่อการดูแลสุขภาพอย่างไร

ทำความเข้าใจคุณประโยชน์มากมายของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพนั้นใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงจากข้อมูลสุขภาพในอดีตเป็นหลัก เป้าหมายคือการค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่เป็นประโยชน์ภายในข้อมูลนี้ ซึ่งสามารถช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพคาดการณ์เหตุการณ์และผลลัพธ์ด้านสุขภาพในอนาคตได้อย่างแม่นยำ การใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนและวิธีการวิเคราะห์อันชาญฉลาด ผู้ให้บริการด้านการแพทย์สามารถระบุความเสี่ยงด้านสุขภาพที่อาจเกิดขึ้นได้ล่วงหน้า คาดการณ์การเกิดโรค และคาดการณ์ว่าผู้ป่วยจะตอบสนองต่อการรักษาที่แตกต่างกันอย่างไร

ต่อไปนี้คือประโยชน์ที่น่าทึ่งที่สุดบางประการของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพ:

• ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยอย่างละเอียด เช่น ประวัติทางการแพทย์ รายละเอียดการวินิจฉัย และผลการรักษา การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพสามารถสร้างแผนการแทรกแซงและการรักษาที่ตอบสนองความต้องการเฉพาะของผู้ป่วยแต่ละรายโดยเฉพาะ
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพยังอำนวยความสะดวกในแนวทางที่ได้รับการปรับแต่ง ซึ่งไม่เพียงแต่ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพของการส่งมอบการดูแลสุขภาพอีกด้วย
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นำเสนอวิธีการที่เป็นประโยชน์สำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพในการคาดการณ์ปัญหาสุขภาพที่อาจเกิดขึ้นในผู้ป่วยที่มีอาการเรื้อรัง กระบวนการนี้ช่วยให้สามารถดำเนินการที่เหมาะสมได้ทันที เพื่อป้องกันผลที่ตามมาที่สร้างความเสียหาย
• นอกจากนี้ยังช่วยให้โรงพยาบาลและสถานพยาบาลจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น คาดการณ์จำนวนผู้ป่วยที่รับเข้ารักษา ตรวจสอบการใช้เตียงให้เกิดประโยชน์สูงสุด และประสานงานการกระจายเจ้าหน้าที่และเวชภัณฑ์อย่างทันท่วงที
• นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังเป็นสิ่งสำคัญในการปรับปรุงความแม่นยำของการวินิจฉัย ช่วยตรวจพบโรคได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และเป็นแนวทางในการสร้างกลยุทธ์การป้องกันที่เฉพาะเจาะจง
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถตัดสินใจได้ไม่เพียงแค่ขึ้นอยู่กับความเชี่ยวชาญของพวกเขาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลจริงด้วย ซึ่งนำไปสู่การดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้น การดำเนินงานที่ราบรื่น และการใช้ทรัพยากรอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในด้านการดูแลสุขภาพมีส่วนทำให้บริการด้านการดูแลสุขภาพโดยรวมดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เมื่อเทคโนโลยีมีความซับซ้อนมากขึ้นและความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลของเราดีขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงมีบทบาทมากขึ้นในการกำหนดอนาคตของการดูแลสุขภาพ

กรณีการใช้งานสิบอันดับแรกของการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการดูแลสุขภาพกำลังเปลี่ยนแปลงภาคการดูแลสุขภาพในหลายๆ ด้าน ตั้งแต่การปรับปรุงผลลัพธ์ด้านการดูแลสุขภาพไปจนถึงการจัดสรรทรัพยากรที่ดีขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เปลี่ยนวิธีที่ผู้ป่วยรับการรักษาพยาบาล ต่อไปนี้คือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ 10 ข้อในตัวอย่างด้านการดูแลสุขภาพที่มอบคุณค่าสูงสุดแก่ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ:

1. การวิเคราะห์เชิงทำนายป้องกันการกลับเข้ามาใหม่ของผู้ป่วย

การกลับเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลเป็นปัญหาด้านต้นทุนที่ทำให้ Medicare มีค่าใช้จ่ายมากกว่าสองพันล้านดอลลาร์ต่อปี การกลับเข้ามาใหม่ได้รับการเน้นย้ำโดยโครงการลดการกลับเข้ามาใหม่ของโรงพยาบาลภายใต้ Medicare โดย 82% ของโรงพยาบาลที่เข้าร่วมถูกลงโทษสำหรับอัตราการกลับเข้ารักษาซ้ำที่เพิ่มขึ้น

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับความช่วยเหลือด้านการดูแลสุขภาพในการระบุตัวผู้ป่วยที่มีความเสี่ยง เพื่อช่วยในการดำเนินการติดตามผลเฉพาะทาง ซึ่งสามารถรับประกันคำสั่งการจำหน่ายที่เหมาะสมเพื่อป้องกันไม่ให้เข้ารับการรักษาซ้ำ

ตัวอย่างที่ดีคือ UnityPoint Health ซึ่งแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการดูแลสุขภาพจะประเมินคะแนนความเสี่ยงในการกลับเข้ามาใหม่สำหรับผู้ป่วยแต่ละราย การใช้เครื่องมือนี้อย่างดี แพทย์อาวุโสสามารถคาดการณ์และป้องกันการกลับเข้ามาใหม่ของผู้ป่วยได้ภายในสามสิบวัน โดยให้รักษาอาการตั้งแต่เนิ่นๆ ภายใน 18 เดือนหลังจากใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ UnityPoint Health สามารถลดการกลับเข้ามาใหม่จากทุกสาเหตุได้ 40%

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงผลกระทบของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพ ซึ่งมีต้นทุนการรักษาพยาบาล การปรับปรุงผลลัพธ์ด้านการดูแลสุขภาพ และลดความเครียดในทรัพยากรด้านการดูแลสุขภาพ

อ่านเพิ่มเติม: คู่มือธุรกิจขั้นสูงสุดเพื่อการพัฒนาแอปพลิเคชันด้านการดูแลสุขภาพในปี 2023

2. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้านการดูแลสุขภาพช่วยเพิ่มความปลอดภัยทางไซเบอร์

การโจมตีทางไซเบอร์ด้านการดูแลสุขภาพถือเป็นประเด็นสำคัญ ดังที่เห็นได้จากรายงานการละเมิดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพจาก HIPAA (2014) ตัวอย่างเช่น รายงานเปิดเผยว่าข้อมูลถูกขโมยก่อนการเข้ารหัสในการโจมตีแรนซัมแวร์ส่วนใหญ่ นอกจากนี้ เดือนเมษายน 2021 ยังรายงานการละเมิด 62 ครั้งในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ โดย 7 ครั้งในนั้นละเมิดบันทึกมากกว่า 100,000 รายการต่อครั้ง

ด้วยเหตุนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จึงกลายเป็นโซลูชันที่ใช้ได้สำหรับองค์กรด้านการดูแลสุขภาพจำนวนมากมากขึ้น องค์กรเหล่านี้จะประเมินความเสี่ยงด้านธุรกรรมของธุรกรรมออนไลน์โดยใช้แบบจำลองที่สามารถคาดการณ์ได้และบูรณาการเข้ากับปัญญาประดิษฐ์ ตัวอย่างเช่น ระบบอาจอนุญาตให้ผู้ใช้เข้าสู่ระบบและให้การรับรองความถูกต้องแบบหลายปัจจัยหรือบล็อกกระบวนการที่มีความเสี่ยงสูง นอกจากนี้ โมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการดูแลสุขภาพยังช่วยให้มีการเฝ้าระวังการเข้าถึงและแบ่งปันข้อมูลอย่างต่อเนื่อง โดยสามารถรับแนวโน้มที่ผิดปกติซึ่งบ่งชี้ถึงการบุกรุกที่อาจเกิดขึ้นได้ทันที

ในขอบเขตของความปลอดภัยทางไซเบอร์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้านการดูแลสุขภาพทำหน้าที่ในสองประเภทหลัก โดยแต่ละประเภทครอบคลุมประเภทย่อยต่างๆ:

• วิธีแก้ปัญหาตามช่องโหว่: จุดอ่อนดังกล่าวในระบบการดูแลสุขภาพเรียกว่า Common Vulnerabilities and Exposures (CVE)
• แพลตฟอร์มที่เน้นภัยคุกคาม: สิ่งเหล่านี้มีไว้เพื่อเป็นตัวบ่งชี้ภัยคุกคามที่อาจบ่อนทำลายความปลอดภัยในระบบ

3. การจัดการสุขภาพของประชากร

การจัดการสุขภาพของประชากรเป็นประเด็นสำคัญที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้านการดูแลสุขภาพมีบทบาทสำคัญ โดยครอบคลุม 3 ประเด็นสำคัญ:

• การระบุโรคเรื้อรัง

ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ สถาบันด้านการดูแลสุขภาพสามารถระบุและรักษาผู้คนก่อนที่พวกเขาจะมีอาการเรื้อรัง ดังนั้นจึงเป็นแนวทางการวิเคราะห์ที่ให้คะแนนผู้ป่วยในลักษณะบางอย่าง รวมถึงข้อมูลประชากร ความทุพพลภาพ อายุ ฯลฯ และรูปแบบการดูแลในอดีตของพวกเขา

• การระบุการระบาดของโรค

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งในการวินิจฉัยการระบาดของโรค เช่น โควิด-19 BlueDot เป็นบริษัทของแคนาดาที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อแจ้งเตือนเกี่ยวกับกรณีโรคปอดบวมที่ผิดปกติในหวู่ฮั่นเมื่อวันที่ 30 ธันวาคม 2019 เร็วกว่าประกาศอย่างเป็นทางการของ WHO เรื่องโรคโควิด-19 นอกจากนี้ ศูนย์วิทยาศาสตร์สุขภาพมหาวิทยาลัยเท็กซัสที่ฮูสตัน (UTHealth) ได้ออกแบบเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการติดตามโควิด-19 โดยมีแดชบอร์ดด้านสาธารณสุขที่สมบูรณ์ซึ่งแสดงแนวโน้มการแพร่กระจายของโรคระบาดในปัจจุบันและที่คาดการณ์ไว้

4. เพิ่มความคล่องตัวในการยื่นเคลมประกัน

อีกด้านที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์อย่างมากในการดูแลสุขภาพคือการเร่งการส่งเคลมประกัน ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือเหล่านี้ โรงพยาบาลไม่เพียงแต่สามารถเร่งกระบวนการเคลมประกัน แต่ยังช่วยลดข้อผิดพลาดอีกด้วย

5. การวิเคราะห์ข้อกำหนดในการบำรุงรักษาอุปกรณ์

แม้ว่าตัวอย่างก่อนหน้านี้จะเน้นย้ำถึงวิธีการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในสถานพยาบาลเป็นหลัก แต่สิ่งสำคัญที่ควรทราบก็คือประโยชน์ของการวิเคราะห์ดังกล่าวในการดูแลสุขภาพยังขยายไปสู่การปรับปรุงการปฏิบัติงานอีกด้วย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถูกนำมาใช้ในหลายสาขา เช่น ในการบิน ซึ่งจะช่วยคาดการณ์ความต้องการในการบำรุงรักษาก่อนที่จะเกิดปัญหา ด้วยการศึกษาข้อมูลจากส่วนต่างๆ ของเครื่องบิน ช่างเทคนิคสามารถเปลี่ยนชิ้นส่วนกลไกก่อนที่จะเสียหายได้ ในทำนองเดียวกัน การดำเนินงานด้านการดูแลสุขภาพก็สามารถได้รับประโยชน์จากกลยุทธ์การคาดการณ์ประเภทนี้เช่นกัน

ลองพิจารณาสิ่งนี้: บางส่วนของเครื่องจักรทางการแพทย์ เช่น เครื่องสแกน MRI จะค่อยๆ เสื่อมสภาพลงเมื่อเวลาผ่านไปเนื่องจากการใช้งานเป็นประจำ หากองค์กรด้านสุขภาพสามารถคาดการณ์ได้อย่างน่าเชื่อถือว่าเมื่อใดที่อาจจำเป็นต้องเปลี่ยนชิ้นส่วนเหล่านี้ โรงพยาบาลสามารถวางแผนและกำหนดเวลาการบำรุงรักษาในช่วงเวลาที่มีงานยุ่งน้อยที่สุด ด้วยวิธีนี้ การหยุดชะงักที่อาจเกิดขึ้นกับทั้งผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพและผู้ป่วยจะถูกจำกัดให้เหลือน้อยที่สุด

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยปรับปรุงกระบวนการโดยทำให้สามารถตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลทางเทคนิคจากเซ็นเซอร์เครื่องสแกน MRI ได้จากระยะไกล สิ่งนี้ช่วยให้เราตรวจพบปัญหาทางเทคนิคที่อาจเกิดขึ้นได้ตั้งแต่เนิ่นๆ โดยให้โอกาสในการแก้ไขปัญหาเหล่านั้นได้ทันทีผ่านการเปลี่ยนหรือซ่อมแซม ในอนาคต โรงพยาบาลสามารถจินตนาการถึงสถานการณ์ที่อุปกรณ์ทางการแพทย์แต่ละชิ้นมีแฝดดิจิทัลที่มีรายละเอียดซึ่งอัปเดตด้วยข้อมูลปัจจุบันอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะช่วยคาดการณ์ความต้องการการใช้งานและการบำรุงรักษาในอนาคต

6. ป้องกันการเสื่อมสภาพของผู้ป่วยในห้องไอซียูและโรงพยาบาลทั่วไป

ทั้งในหอผู้ป่วยหนัก (ICU) และหอผู้ป่วยทั่วไป แพทย์และพยาบาลจำเป็นต้องตรวจพบภาวะสุขภาพของผู้ป่วยที่ลดลงอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการกระทำในทันทีอาจหมายถึงความแตกต่างระหว่างความเป็นและความตาย นี่เป็นข้อกังวลก่อนที่จะเกิดการระบาดใหญ่ของโควิด-19 เสียอีก ห้องไอซียูในหลายประเทศ รวมทั้งประเทศของเราเอง มีจำนวนลดลงเนื่องจากจำนวนประชากรสูงวัยที่เพิ่มขึ้น การผ่าตัดที่ซับซ้อน และขาดผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลผู้ป่วยหนักเพียงพอ ขณะนี้ สถานการณ์การแพร่ระบาดทำให้สถานการณ์แย่ลง แวดวงการดูแลสุขภาพจึงต้องการการสนับสนุนทางเทคโนโลยีอย่างยิ่งเพื่อให้สามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและมีข้อมูลครบถ้วน

การติดตามดูสัญญาณชีพของผู้ป่วยอย่างต่อเนื่องสามารถช่วยให้ซอฟต์แวร์คาดการณ์ระบุผู้ที่มีแนวโน้มว่าต้องการความช่วยเหลือภายในชั่วโมงถัดไป ซึ่งช่วยให้ผู้ดูแลสามารถก้าวเข้ามาได้ตั้งแต่สัญญาณแรกของสุขภาพที่ถดถอย บทบาทของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพในการวัดความเสี่ยงของผู้ป่วยที่เสียชีวิตหรือจำเป็นต้องเข้ารับการรักษาซ้ำภายในสองวันหลังจากออกจากห้อง ICU ความรู้นี้ช่วยให้ผู้ดูแลมีข้อมูลในการตัดสินใจเกี่ยวกับการจำหน่ายผู้ป่วย

ขณะนี้มีการใช้อัลกอริธึมการคาดการณ์ในการตั้งค่า เช่น Tele-ICU ที่นี่การติดตามผลอย่างต่อเนื่องดำเนินการโดยแพทย์ที่เชี่ยวชาญด้านพยาบาลผู้ป่วยวิกฤตและพยาบาลวิกฤตซึ่งไม่ได้อยู่ในสถานที่เดียวกันกับผู้ป่วย

ช่วยให้พวกเขาก้าวเข้ามาเมื่อจำเป็นได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังช่วยระบุสัญญาณแรกสุดของผู้ป่วยที่เริ่มมีอาการแย่ลงในหอผู้ป่วยทั่วไป ซึ่งเป็นจุดที่สัญญาณดังกล่าวอาจไม่มีใครสังเกตเห็นได้ในระยะเวลาหนึ่ง ระบบอัตโนมัติสำหรับการเตือนล่วงหน้าช่วยให้ทีม Rapid Response ตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งส่งผลให้เหตุการณ์เชิงลบลดลงอย่างมีนัยสำคัญถึง 35% และอาการหัวใจวายในโรงพยาบาลได้ถึง 86% ตามรายงานของ Philips

ไบโอเซนเซอร์แบบสวมใส่ได้ซึ่งสามารถติดเข้ากับหน้าอกของผู้ป่วยได้อย่างละเอียด ได้ปรับปรุงความสามารถของผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพในการระบุข้อบ่งชี้ตั้งแต่เนิ่นๆ ของการลดลงของผู้ป่วย มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้ป่วยที่ต้องผ่านสถานดูแลต่างๆ ภายในโรงพยาบาล

ไบโอเซนเซอร์เหล่านี้รวบรวมและส่งข้อมูลด้านสุขภาพที่สำคัญ เช่น การเต้นของหัวใจและอัตราการหายใจอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ยังตรวจสอบปัจจัยทางบริบท เช่น ท่าทางของร่างกายและระดับกิจกรรมของผู้ป่วยอีกด้วย ข้อดีของอุปกรณ์เหล่านี้คือช่วยให้สามารถตรวจสอบระยะไกลได้ ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการตรวจสุขภาพด้วยตนเองเป็นประจำ ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการรักษาผู้ป่วยโรคโควิด-19

7. การทำนายความพยายามฆ่าตัวตาย

การฆ่าตัวตายเป็นปัญหาสาธารณสุขที่สำคัญในอเมริกา โดยติดอันดับ 1 ใน 10 สาเหตุการเสียชีวิตสูงสุด โดยมีผู้เสียชีวิตจากการฆ่าตัวตายมากกว่า 14 รายต่อ 100,000 คนต่อปี เพื่อแก้ปัญหาเร่งด่วนนี้ ทีมวิจัยของ VUMC ได้สร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ นี่คือโมเดลที่ใช้บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ของผู้คนเพื่อคาดการณ์ความเป็นไปได้ของการพยายามฆ่าตัวตายในบุคคลโดยเฉพาะ

ในช่วง 11 เดือนที่ VUMC อัลกอริธึมการทำนายจะทำงานอยู่เบื้องหลังอย่างเงียบๆ ขณะที่แพทย์มุ่งความสนใจไปที่ผู้ป่วยของตน ระบบสามารถคาดการณ์ผู้ป่วยที่มีแนวโน้มจะไปรับการรักษาพยาบาลหลังจากฆ่าตัวตายได้ จึงแจ้งให้ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพทราบ

ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านสารสนเทศชีวการแพทย์ การแพทย์ และจิตเวช Colin Walsh เน้นย้ำถึงความสำคัญของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพและการปฏิบัติทางคลินิก เขาตั้งข้อสังเกตว่าแม้ว่าจะเป็นเรื่องยากที่จะระบุความเสี่ยงในการฆ่าตัวตายของผู้ป่วยแต่ละรายในการเผชิญหน้าทุกครั้ง แต่แบบจำลองความเสี่ยงถือเป็นการตรวจคัดกรองเบื้องต้นที่สำคัญ นี่เป็นสิ่งสำคัญในสภาพแวดล้อมที่การอภิปรายเกี่ยวกับความเสี่ยงในการฆ่าตัวตายไม่ใช่เรื่องปกติ และยังช่วยในการระบุผู้ป่วยที่จะต้องมีการสำรวจเพิ่มเติมอีกด้วย

8. การปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย

นี่เป็นสิ่งสำคัญในการดูแลสุขภาพที่มีประสิทธิภาพสำหรับการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ จะสามารถตรวจพบการไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดของผู้ป่วยได้ล่วงหน้า และสามารถดำเนินมาตรการเชิงรุกเพื่อให้ผู้ป่วยมีสุขภาพแข็งแรงจนกว่าจะถึงการนัดหมายหรือการรักษาครั้งต่อไป

ขณะนี้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพเพื่อออกแบบโปรไฟล์ผู้ป่วยที่รวมการสื่อสารและเทคนิคที่ตรงเป้าหมายเป็นพิเศษซึ่งช่วยในการสร้างความสัมพันธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น

Lillian Dittrick สมาชิกสมาคมนักคณิตศาสตร์ประกันภัย เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการใช้แบบจำลองการคาดการณ์ในการระบุและรักษาผู้ป่วยที่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิต การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังมีประโยชน์ในการตลาดแบบกำหนดเป้าหมาย เนื่องจากช่วยสร้างบุคลิกของลูกค้าตามข้อมูลผู้ป่วย และปรับแต่งกลยุทธ์การสื่อสารให้เหมาะกับความต้องการของพวกเขา

9. ลดการพลาดการนัดหมาย

การพลาดนัดพบแพทย์และความพยายามในการบริหารจัดการที่ใช้เวลานานอื่นๆ ทำให้ระบบการรักษาพยาบาลของสหรัฐฯ เสียหายประมาณ 150 พันล้านดอลลาร์ต่อปี ดังนั้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงเป็นวิธีที่ดีในการแจ้งเตือนโรงพยาบาลและคลินิกที่มีโอกาสสูงที่ผู้ป่วยจะล้มเหลวในการนัดหมาย ซึ่งช่วยลดการสูญเสียรายได้และปรับปรุงความพึงพอใจของผู้ให้บริการ

นักวิจัยบางคนที่มหาวิทยาลัย Duke ได้สร้างเครื่องมือสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ที่วิเคราะห์ EHR ของผู้ป่วยว่าอาจเกิดการไม่แสดงตัว ซอฟต์แวร์ดังกล่าวระบุกรณีไม่ปรากฏตัวในระบบสุขภาพของ Duke จำนวน 4,819 ราย นักวิจัยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการฝึกอบรมอัลกอริทึมโดยใช้ข้อมูลทางคลินิกในท้องถิ่นซึ่งให้ผลลัพธ์ที่สูงกว่าการฝึกอบรมผู้ขายเพียงอย่างเดียว

Community Health Network ร่วมมือกับ CipherHealth บริษัทเทคโนโลยีด้านสุขภาพที่ตั้งอยู่ในนิวยอร์ก ได้ใช้โซลูชันเชิงวิเคราะห์เพื่อลดกรณีผู้ป่วยไม่มาปรากฏตัวตามนัด และเพิ่มความพยายามในการเข้าถึงข้อมูล ระบบคาดการณ์ว่าจะไม่ปรากฏตัวและยังช่วยให้สามารถให้คำปรึกษาทางไกลซึ่งปรับให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละรายได้

10. การตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของภาวะติดเชื้อในกระแสเลือด

ภาวะติดเชื้อในกระแสเลือดเป็นภาวะร้ายแรงที่ร่างกายพัฒนาขึ้นอันเป็นผลมาจากการติดเชื้อที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว ดังนั้นการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงเป็นกุญแจสำคัญในการตรวจหาและการแทรกแซงตั้งแต่เนิ่นๆ อัลกอริธึมการคาดการณ์ช่วยในการระบุผู้ป่วยที่มีแนวโน้มจะเป็นโรคติดเชื้อมากที่สุด โดยการติดตามสัญญาณชีพและข้อมูลสำคัญอื่นๆ ของผู้ป่วยอย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่างเช่น ที่ระบบสุขภาพของมหาวิทยาลัยเพนซิลเวเนีย จึงใช้เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อตรวจหาผู้ป่วยที่อาจติดเชื้อในกระแสเลือด เครื่องมือนี้ใช้ข้อมูลผู้ป่วย เช่น สัญญาณชีพ ผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ และการประเมินการพยาบาล เพื่อคาดการณ์ความเป็นไปได้ของการติดเชื้อ ด้วยเทคโนโลยีนี้ โรงพยาบาลสามารถลดอัตราการเสียชีวิตที่เกี่ยวข้องกับการติดเชื้อในระยะเริ่มแรกและมีประสิทธิภาพได้

สรุปแล้ว

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีการใช้กันมากขึ้นในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ส่งผลให้การดูแลผู้ป่วยและประสิทธิภาพการดำเนินงานมีการปรับปรุงอย่างมาก การใช้งานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในชีวิตจริงเหล่านี้ในการดูแลสุขภาพ เน้นย้ำว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพสามารถเปลี่ยนแปลงอนาคตของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพได้อย่างไร

คุณกำลังพิจารณาที่จะรวมเทคโนโลยีล่าสุดเข้ากับบริการด้านสุขภาพของคุณหรือไม่? เราเป็นผู้นำในด้านบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้านการดูแลสุขภาพ ให้ความสำคัญกับนวัตกรรมและความพึงพอใจของลูกค้า ซึ่งจะทำให้คุณสามารถมอบโซลูชันด้านการดูแลสุขภาพที่ปรับแต่งและปรับขนาดได้ให้กับผู้ป่วยของคุณ

ความเชี่ยวชาญของเราในการสร้างโซลูชันแอปด้านการดูแลสุขภาพได้รับการจัดแสดงผ่านโครงการต่างๆ ของเรา เช่น Soniphi, YouComm และ Health-eApp เรามีความเชี่ยวชาญในการออกแบบแพลตฟอร์มนวัตกรรมที่ให้ข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับพฤติกรรมและสุขภาพของผู้ป่วยของคุณ เพื่อให้คุณสามารถนำเสนอบริการที่ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ติดต่อเราเพื่อทำความเข้าใจว่าคุณสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในธุรกิจการดูแลสุขภาพของคุณได้อย่างไร

คำถามที่พบบ่อย

ถาม จะใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพได้อย่างไร

A. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ด้านสุขภาพในอนาคตและผลลัพธ์สำหรับการแทรกแซงตั้งแต่เนิ่นๆ และกลยุทธ์การบำบัดเฉพาะบุคคล ช่วยให้สามารถตรวจจับอันตรายต่อสุขภาพที่อาจเกิดขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพการดูแลผู้ป่วย และปรับปรุงการปฏิบัติงาน

ถาม โมเดลการคาดการณ์ที่ใช้ในการดูแลสุขภาพมีอะไรบ้าง

ตอบ โมเดลการคาดการณ์บางส่วนที่ใช้กันทั่วไปในการดูแลสุขภาพ ได้แก่ การถดถอยลอจิสติก เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน แผนผังการตัดสินใจ และโครงข่ายประสาทเทียม แบบจำลองเหล่านี้จะวิเคราะห์ข้อมูลของผู้ป่วยและคาดการณ์ผลกระทบในอนาคตของความผิดปกติเหล่านี้ เพื่อตรวจหาโรคก่อนที่จะเกิดขึ้น

ถาม ตัวอย่างของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพคืออะไร

ตอบ. ตัวอย่างหนึ่งของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพคือการประยุกต์ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อพิจารณาการกลับเข้ามาของผู้ป่วยอีก โมเดลนี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและตรวจจับรูปแบบการกลับเข้ามาใหม่ ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการแพทย์ดำเนินการได้ทันเวลา และหลีกเลี่ยงการกลับเข้ามาใหม่โดยผู้ป่วย