Sağlık Hizmetinde Tahmine Dayalı Analitik Neden Önemlidir?

Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik, hızlı bir şekilde sağlayıcılar için dijital dönüşümle ilgili en önemli yeniliklerden biri haline geliyor. Nedir, sağlayıcılar bunu neden bu kadar hızlı uyguluyor ve neden önemsemelisiniz?

Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik, bu yüzyılda sağlayıcıların başına gelen en büyük şeylerden biri olabilir.

Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik için en açıklayıcı sektör istatistiklerinden bazılarına göz atın:

• Kuzey Amerika sağlık pazarı büyüklüğündeki büyük veri analitiği, 2017'de 9,36 milyar dolar değerindeydi ve 2018'den 2025'e kadar %17,7'lik bir CAGR'de büyüyerek 2025'e kadar 34,16 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
• Bir CWC anketine katılanların %82'si, analitik uygulamasının en büyük yararının hasta bakımının iyileştirilmesi olduğunu belirtti.
• Aktüerler Derneği tarafından yapılan bir araştırmaya göre, sağlık kuruluşlarının %93'ü tahmine dayalı analitiğin işlerinin geleceği için önemli olduğunu söylüyor.

Tıpkı diğer endüstrilerde olduğu gibi sağlık hizmetlerinde de tahmine dayalı analitik kullanımının bir geleceği olduğu açıktır ve imalat en iyi örneklerden biridir.

Bugün, tahmine dayalı analitiğin sağlık hizmetlerinde nasıl bu kadar önemli bir unsur haline geldiğine, faydalarına, endişelerine ve geleceğin nasıl göründüğüne bir göz atacağız.

Tahmine Dayalı Analitik Nedir?

Tahmine dayalı analiz, size ne olabileceğini etkili bir şekilde söyler ve gelecekte nasıl etkileneceğinizi anlama fırsatı verir.

Verilerinizi alacak ve daha sonra korelasyonlar ve olası sonuçlar oluşturmak için bir algoritma ve makine öğrenimi kombinasyonunu kullanacaktır.

Sağlık hizmetlerinde bu tür tahminler, hastaların ihtiyaçlarını daha iyi anlamanıza yardımcı olacak ve yönetim açısından, kabul oranları, yatak kıtlığı ve daha sonra eskisinden daha başarılı bir şekilde ele alınabilecek diğer birçok sorun hakkında size fikir verecektir.

Ve bu temel bir nokta: Modern analitik kullanımı, doktorların ve yöneticilerin yıllardır yaptıklarından gerçekten çok farklı değil - ancak şimdi, teknolojik ilerlemeler nedeniyle elle değil, otomatik olarak derlenen gerçek zamanlı verilere erişebiliyorlar. teknoloji elimizin altında.

Bununla birlikte, tahmine dayalı analizin sağlanan veri kümelerinin hacmine büyük ölçüde bağlı olduğunu belirtmekte fayda var - yalnızca aldığını geri verebilir ve bu bir tahmindir, bir kehanet değil, bu yüzden bunu aklınızda bulundurun.

Tahmine Dayalı Analiz Nasıl Çalışır?

Kısacası, öngörüye dayalı analiz, öngörülemeyen değişiklikler olmaması koşuluyla geleceğin nasıl görüneceğini belirlemek için geçmiş verileri değerlendirerek çalışır.

Tahmine dayalı analiz, bir kereye mahsus bir sistem değildir; etkili olması için paydaşlardan ve kilit karar vericilerden girdi gerektirir.

İlk olarak, işletmeler tahmine dayalı analizi ne için kullanmak istediklerini tam olarak bilmelidir. Belirli bir dönemde hastalara daha etkili bir şekilde farkındalık yaratabilmeniz için bir programa yönelik alımın ne zaman en güçlü olduğunu belirlemek mi? Yoksa önceden hazırlanabilmek için malzeme talebinin ne zaman en yüksek olduğunu daha iyi anlamak için mi? Tahmine dayalı analitiklerin kullanımı, belirli kurumsal hedeflere bağlıdır.

Tam olarak ne aradığınızı öğrendikten sonra, karar vermenizi sağlayacak analiz için gerekli verilere sahip olup olmadığınızı kendinize sorabilirsiniz. Kalıpları yararlı bir şekilde tanıyabilmek için verileri yeterince uzun süredir kaydediyor musunuz? Hiç veri kaydediyor musunuz ve değilse, bunu yapacak bir prosedürü nasıl uygulayabilirsiniz?

Bu soruları yanıtladığınıza göre, belirli bir görev için sağladığınız verileri toplamak ve analiz etmek için analitik modelinizi oluşturmaya ve ERP sisteminizi eğitmeye başlayabilirsiniz.

Veriler değerlendirildiğinde ve içgörüler sağlandığında, paydaşlar bu eyleme dönüştürülebilir verileri sağlayıcıların sonuçları üzerinde olumlu etkileri olan kararlar almak için kullanabilirler.

Aslında, tahmine dayalı analitik, karar vericilerin kayıtlarını değerlendirerek yıllardır yapmakta oldukları şeyden çok uzak değil - ancak şimdi bu bilgiyi büyük veri kümelerini çok daha etkili ve hızlı bir şekilde analiz edebilen bir bilgisayara besleme yeteneğine sahibiz. bir insan işçinin yapabileceğinden daha fazla.

Tahmine Dayalı Analitiğin Faydaları

Operasyonel verimlilik

Kuruluşlarda verimliliği artırmaktan bahsettiğimizde, iş zekası (BI) genellikle bir şirketin sahip olabileceği en büyük varlıklardan biridir.

BI, genellikle içgüdüsel olarak alınan riskli kararlardan uzaklaşmak için bir araç olarak kullanılır ve bunun yerine daha bilinçli karar verme için analitik ve eyleme geçirilebilir veriler için mevcut verileri kullanmaya çalışır.

Başarılı organizasyonların sadece %40'ı kararlarını içgüdüsel duygulara dayandırıyor. Daha az başarılı işletmeler için bu sayı %70'e çıkıyor.

Bir sağlık hizmeti sağlayıcısı için faydaları ile ilgili olarak, aksi takdirde gözden kaçırılacak olan operasyonel yetersizlikleri belirlemek için tahmine dayalı analitik kullanılabilir.

Örneğin, hangi koğuşların daha fazla desteğe ihtiyaç duyabileceğine dair gerçek zamanlı veriler alabilir ve bu kararı hızlı bir şekilde vermenizi sağlayarak bakımın sunumunu iyileştirebilirsiniz.

Bu sadece küçük bir örnek, ancak Batı dünyasında yaşlanan nüfusla birlikte, aşırı gerilmiş sağlayıcıların yönetimi yakın gelecekte önemli bir faktör haline gelecektir.

Hasta ve personel davranışındaki kalıpları analiz edecek araçlara sahip olmak, sağlayıcıların verimsizlikleri azaltmalarına ve tasarruflarını (para ve emek) gitmeleri gereken yere dağıtmalarına olanak tanır.

Teşhis ve önleyici bakımda doğruluk

Tahmine dayalı analitik, doktorların sorunları ortaya çıkmadan önce çözmelerine yardımcı olmak için hastalarına daha doğru teşhis koymalarına yardımcı olmak için algoritmalar kullanır.

Bu, hasta yolculuğunu daha iyi anlamak için yüzlerce, hatta binlerce hastadan alınan veri setlerini analiz ederek yapılır.

Bu, teşhis amacıyla karşılaşabilecekleri sorunların bir göstergesini vermeye yardımcı olur ve daha sonra doktorların bir hastanın tedaviye ne kadar iyi yanıt verdiğini daha iyi anlamalarını sağlar.

Analitiği bu şekilde kullanmak, sağlık hizmeti sağlayıcılarının daha erken müdahale edebilmesi ve hasta yolculuklarını daha hızlı, daha doğru ve daha iyi bir sonuç olasılığı ile kolaylaştırabilmesi anlamına gelir.

Tahmine Dayalı Analitik Endişeler

Mahremiyet

Verilerin işletmeler tarafından kullanılmasına ve kötüye kullanılmasına ilişkin etik kaygılar, karar vericiler için çok fazla bir şok olmamalıdır.

Şirketler tarafından toplanan verilerin artan miktarı ve bu konuda temkinli olan tüketicilerin sayısı, büyük veri kümelerini yöneten kuruluşlar tarafından ekstra özen gösterilmesi gerektiği anlamına gelmektedir.

Araştırmalar, tüketicilerin %70'inin verilerini yeterince korumadığı takdirde bir şirketle iş yapmayı bırakacağını gösteriyor. Sadece %27'si işletmelerin veri güvenliğini ciddiye aldığını düşünüyor

Bu endişelerin çoğu, son birkaç yılda siber saldırıların keskin bir şekilde tırmanmasından ve hazırlıklı olma konusundaki bazı endişe verici gerçeklerden kaynaklandı; örneğin, küçük ve orta ölçekli kuruluşların %71'i siber güvenlik risklerine hazırlıklı olmadıklarını söylüyor.

Sağlık hizmeti sağlayıcıları için riskler son derece yüksektir ve HIPAA gibi eylemlere uyum, kuruluşların verileri nasıl ele aldıkları ve korudukları konusunda su geçirmez bir sisteme sahip olmalarını gerektirir.

Sağlayıcılar, tahmine dayalı analitikle büyük miktarda veriyi işlerken uygun önlemlere sahip olmalıdır ve hastalar, analitik amaçlar için kullanıldığında bilgilerinin güvenli ve düzgün bir şekilde paylaşıldığından şüphe duymamalıdır.

Doktorları baltalamak

Tahmine dayalı analitiklerin (veya bu konudaki herhangi bir AI teknolojisinin) kullanımının kalıcı sorunlarından biri, buna verilebilecek saygının miktarı ve doktorların üstlendiği geleneksel karar verme sürecindeki rolüdür.

Örneğin, bir doktorun hatalı veya yanlış bir tahmine dayalı analitik modelini izlemesi durumunda önemli yasal sonuçlar olabilir.

Bu nedenlerle, tahmine dayalı analitik, sağlık hizmeti sağlayıcıları tarafından herhangi bir şekilde doktorların yerini alacak bir araç olarak görülmemeli, tam anlamıyla kullanılması için onlar için tamamlayıcı bir araç olarak hareket etmelidir.

Hekimler yine de, tahmine dayalı analizi dikkate alarak ve ardından bağımsız bir karar vererek karar verme süreçlerini belgelemek zorunda kalacaklar.

Sağlayıcılar, tahmine dayalı analitiğin bir engel olduğunu düşünmemeli, bunun yerine yardım kapasitesinde işlev gören teknoloji modeli olarak hissetmelidir.

Günün sonunda, insanlar en iyi muhakemelerini kullanarak kararlar almaya devam etmek zorunda kalacaklar.

Her halükarda, hasta görüşlerini dikkate almak, ileri teknolojinin yakın zamanda doktorların yerini alacağı fikrini ortadan kaldırıyor - sadece %50'si teşhisler, tedavi kararları veya diğer doğrudan hasta bakımı görevlerinde bir yapay zeka hemşiresine veya doktoruna güvenmeye istekli olacaktır.

Sağlık Hizmetinde Tahmine Dayalı Analitiğin Geleceği

Şimdiye kadar, sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitiği kullanmanın faydaları mevcut endişelerden daha ağır basıyor gibi görünüyor ve sağlık hizmeti sağlayıcıları, kuruluşların AI, makine öğrenimi ve analitik teknolojilerine her zamankinden daha fazla para harcaması konusunda hemfikir.

PwC, sağlayıcı yöneticilerinin üçte birinden fazlasının 2018'e girerken yapay zeka, makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitiklere yatırım yaptıklarını söyledi.

Teknolojiler olgunlaştıkça ve sağlayıcılar tarafından kullanılabilecek veri setleri büyümeye devam ettikçe, tahmine dayalı analitik, hastaları tedavi ederken dikkate alınması gereken çok önemli bir faktör haline gelecektir.

Bu gelecekte bir kesinlik olacaktır; şimdilik sağlayıcılar, hedeflerine ulaşmak için gerekli veri setleri hacmine sahip olduklarından emin olmalıdırlar—2018'de Infosys, yürütülen bir ankete katılanların yarısının verilerinin hazır olmadığını hissettiğini tespit etti.

Bununla birlikte, hastanelerde ileri teknoloji kullanımına hastalar daha alıştıkça ve rahat oldukça, hizmet sağlayıcılar tarafından bu teknolojiyi kullanma teşviki ve gerekliliği, hastaların geri dönüşü tarafından engellenmeyecektir.

Sağlayıcılar ayrıca etik hususları (öncelikle mahremiyet ve karar verme sürecinde hangi teknolojinin mevcut olduğu ile ilgili olarak) ve şu anda verileri tamamen güvence altına alma ve HIPAA ve diğer standartlarla kapsamlı uyum sağlama araçlarına sahip olup olmadıklarını düşünmelidir.

Bununla birlikte, sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik, endüstride hızla büyüyen ve azalmayan bir fenomen ve küçük sağlayıcılar için bile kaçınılmaz bir şey gibi görünüyor.

İş teknolojisi hakkında daha fazla bilgi almak ve pazarlama, siber güvenlik ve diğer teknoloji haberleri ve trendlerinden haberdar olmak için blogumuza abone olun (endişelenmeyin, sizi rahatsız etmeyeceğiz).