Sağlık Hizmetlerinde Tahmine Dayalı Analitik – 10 Kullanım Örneği ve Gerçek Dünyadan Örnekler

Makine öğrenimi ve yapay zeka, sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere dünya çapında her sektöre dokunan teknolojik bir devrimdir. Doktorların hastaları tedavi etme ve hastalıkları önleme şeklini değiştirir. Akıllı algoritmalar ve kapsamlı veri analizleri, sağlık hizmeti sağlayıcılarının olası sağlık tehlikelerini belirlemesine olanak tanır. Ayrıca tedavi planlarının hassas şekilde ayarlanmasına ve hastalarda sonuçların optimize edilmesine yardımcı olacaklar.

Sağlık hizmetlerine yönelik küresel tahmine dayalı analitik pazarı büyüyor. Ancak 2022'de piyasa değeri 11,7 milyar dolardı. 2023'ten 2030'a kadar olan dönemde CAGR'nin yaklaşık %24,4 olacağı tahmin ediliyor. sağlık hizmetleri sunmak.

Günümüzde insanlar uygun fiyatlı, başarılı ve kişiselleştirilmiş tedavi programları istediklerinden, sağlık hizmetleri için tahmine dayalı analizler çok önemlidir. Bu gelişmiş yaklaşımı kullanarak sağlık kurumlarının kişiye özel tedaviler geliştirmesine ve artan talebi verimli bir şekilde karşılamasına yardımcı oluyorlar. Bu makale, teknolojinin sağlık hizmetlerini nasıl etkilediğini gösteren, sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitiklerin 10 örneğini inceleyecektir.

Sağlık Hizmetlerinde Tahmine Dayalı Analitiklerin Çok Yönlü Avantajlarını Anlamak

Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik, esas olarak geçmiş sağlık verileri üzerinde gelişmiş veri analizini kullanmaktır. Amaç, bu veriler içinde sağlık profesyonellerinin gelecekteki sağlık olaylarını ve sonuçlarını doğru bir şekilde tahmin etmelerine yardımcı olabilecek yararlı kalıp ve eğilimleri bulmaktır. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, karmaşık algoritmalar ve akıllı analitik yöntemler kullanarak olası sağlık risklerini önceden tespit edebilir, hastalıkların ortaya çıkışını öngörebilir ve hastaların farklı tedavilere nasıl tepki verebileceğini tahmin edebilir.

Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitiğin en dikkat çekici faydalarından bazıları şunlardır:

• Tahmine dayalı analitik, tıbbi geçmişler, teşhis ayrıntıları ve tedavi sonuçları gibi hasta verilerini kapsamlı bir şekilde analiz ederek sağlık profesyonellerinin, her hastanın benzersiz ihtiyaçlarını özel olarak karşılayan müdahale ve tedavi planları oluşturmasına olanak tanır.
• Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik, yalnızca hasta sonuçlarını iyileştirmekle kalmayıp aynı zamanda sağlık hizmeti sunumunun etkinliğini de artıran özel yaklaşımı da kolaylaştırır.
• Tahmine dayalı analitik, sağlık hizmeti sağlayıcılarının kronik durumdaki hastalardaki olası sağlık sorunlarını öngörmesi için pratik bir yol sunar. Bu süreç, uygun önlemlerin derhal alınmasını ve zararlı sonuçların önlenmesini sağlar.
• Ayrıca, örneğin hasta kabul sayısını tahmin ederek, yatakların optimum kullanımını sağlayarak ve personel ve tıbbi malzeme dağıtımını zamanında koordine ederek hastanelerin ve sağlık tesislerinin kaynaklarını daha verimli yönetmesine olanak tanır.
• Ayrıca, tahmine dayalı analitik, teşhislerin doğruluğunun iyileştirilmesinde önemlidir. Hastalıkların erken tespit edilmesine yardımcı olur ve spesifik önleyici stratejilerin oluşturulmasına rehberlik eder.
• Tahmine dayalı analitik, sağlık hizmeti sağlayıcılarının yalnızca uzmanlıklarına göre değil aynı zamanda gerçek verilere dayanarak kararlar almasına yardımcı olur. Hastalara daha iyi bakım, sorunsuz operasyonlar ve kaynakların daha akıllıca kullanılmasına yol açar.

Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitiğin bu faydaları, sağlık hizmetlerinin genel olarak olabilecek en iyi hale getirilmesine katkıda bulunur. Teknoloji daha karmaşık hale geldikçe ve verileri analiz etme yeteneğimiz geliştikçe, tahmine dayalı analizler sağlık hizmetlerinin geleceğini şekillendirmede daha büyük bir rol üstlenmeye hazırlanıyor.

Sağlık Hizmetinde Tahmine Dayalı Analitik Kullanımının İlk On Kullanım Örneği

Sağlık hizmetlerine yönelik tahmine dayalı analitik, sağlık sektörünü birçok yönden değiştiriyor. Tahmine dayalı analitik, sağlık hizmeti sonuçlarının iyileştirilmesinden kaynakların daha iyi tahsis edilmesine kadar hastaların sağlık hizmeti alma biçimini dönüştürüyor. Sağlık hizmeti sağlayıcılarına en fazla değeri sunan on tahmine dayalı analitik örneğini burada bulabilirsiniz:

1. Tahmine Dayalı Analitikler Hastanın Tekrar Kabulünü Önler

Hastaneye yeniden yatışlar, yalnızca Medicare'e yılda iki milyar doların üzerinde maliyet getiren bir maliyet sorunudur. Yeniden yatışlar, Medicare kapsamındaki Hastaneye Yeniden Kabulü Azaltma programı tarafından öne çıkarıldı ve katılımcı hastanelerin %82'si, artan yeniden kabul oranları nedeniyle cezalandırıldı.

Sağlık hizmetlerine yönelik tahmine dayalı analitik, risk altındaki hastaların belirlenmesine yardımcı olarak, yeniden kabulleri önlemek için uygun taburcu talimatlarını sağlayabilecek özel takiplerin uygulanmasına yardımcı olur.

Bunun harika bir örneği, sağlık hizmetlerine yönelik tahmine dayalı analitik modellerinin her hasta için geri kabul riski puanlarını değerlendirdiği UnityPoint Health'tir. Kıdemli bir doktor, bu aracı iyi kullanarak, semptomların erken tedavisi sayesinde hastanın otuz gün içinde tekrar hastaneye başvurmasını öngörebildi ve önleyebildi. UnityPoint Health, tahmine dayalı analitiği uyguladıktan sonraki 18 ay içinde tüm nedenlere bağlı yeniden yatışları %40 oranında azaltmayı başardı.

Bu örnekler, tıbbi bakım maliyetlerini kapsayan, sağlık hizmetleri sonuçlarını iyileştiren ve sağlık hizmetleri kaynakları üzerindeki stresi azaltan tahmine dayalı analitiğin sağlık hizmetlerinde etkisini göstermektedir.

Ayrıca okuyun: 2023'te Sağlık Hizmetleri Uygulama Geliştirmeye Yönelik Nihai İş Kılavuzu

2. Sağlık Hizmetlerinde Tahmine Dayalı Analitikler Siber Güvenliği Artırıyor

HIPAA'nın (2014) Sağlık Hizmetleri Veri İhlali Raporu'nun da gösterdiği gibi, sağlık hizmetlerine yönelik siber saldırılar önemli bir sorundur. Örneğin rapor, bu fidye yazılımı saldırılarının çoğunda bilgilerin şifrelemeden önce çalındığını ortaya çıkardı. Ayrıca Nisan 2021'de sağlık sektöründe 62 ihlal rapor edildi ve bunlardan 7'sinin her biri 100.000'den fazla kaydı tehlikeye attı.

Bu nedenle siber güvenlik tahmin analitiği, birçok sağlık kuruluşu için giderek daha uygun bir çözüm haline geliyor. Bu kuruluşlar, çevrimiçi işlemlerin işlem risklerini, tahmine dayalı ve bunu yapay zekayla bütünleştiren bir model kullanarak değerlendirecek. Örneğin sistem, bir kullanıcının oturum açmasına ve çok faktörlü kimlik doğrulama sağlamasına veya yüksek riskli işlemleri engellemesine izin verebilir. Dahası, sağlık hizmetlerine yönelik tahmine dayalı analitik modelleri, veri erişiminin ve paylaşımının sürekli gözetim altına alınmasına olanak tanır ve olası izinsiz girişlere işaret eden düzensiz eğilimleri anında tespit eder.

Siber güvenlik alanında, sağlık hizmetleri tahmin analitiği, her biri çeşitli alt türleri kapsayan iki ana kategoride işlev görür:

• Güvenlik açığına dayalı çözümler: Sağlık sistemindeki bu tür zayıflıklar, Ortak Güvenlik Açıkları ve Etkilenmeler (CVE) olarak anılır.
• Tehdit odaklı platformlar: Bunlar sistemdeki güvenliği zayıflatabilecek tehditlerin öncü göstergeleridir.

3. Nüfus Sağlığını Yönetmek

Nüfus sağlığını yönetmek, sağlık hizmetleri tahmin analitiğinin önemli bir rol oynadığı ve üç temel hususu kapsayan önemli bir alandır:

• Kronik Hastalıkların Tespiti

Sağlık kurumları, tahmine dayalı analizler sayesinde insanları kronik durumlar geliştirmeden önce tespit edip tedavi edebilir. Bu nedenle hastaları demografik özellikler, engellilik, yaş vb. gibi bazı özelliklere ve geçmiş bakım kalıplarına göre puanlayan analitik bir yaklaşımdır.

• Hastalık Salgınlarının Belirlenmesi.

Tahmine dayalı analitik, COVID-19 gibi hastalık salgınlarının teşhisinde gücünü gösterdi. BlueDot, DSÖ'nün COVID-19'u resmi olarak duyurmasından önce, 30 Aralık 2019'da Wuhan'daki olağandışı pnömoni vakaları hakkında bir uyarı yayınlamak için tahmine dayalı analitiği kullanan Kanadalı bir şirkettir. Buna ek olarak, Houston'daki Texas Üniversitesi Sağlık Bilimleri Merkezi (UTHealth), mevcut ve öngörülen pandemik yayılma eğilimlerini gösteren eksiksiz bir halk sağlığı kontrol paneli içeren, COVID-19 takibi için tahmine dayalı bir analiz aracı tasarladı.

4. Sigorta Taleplerinin Gönderiminin Kolaylaştırılması

Tahmine dayalı analitiğin sağlık hizmetlerinde büyük ölçüde faydalı olabileceği bir diğer alan ise sigorta talepleri gönderimlerinin hızlandırılmasıdır. Hastaneler bu araçların yardımıyla sigorta tazminat taleplerinin sürecini hızlandırmanın yanı sıra hataları da azaltabiliyor.

5. Ekipman Bakım Gereksinimlerinin Analiz Edilmesi

Önceki örnekler ağırlıklı olarak tahmine dayalı analitiğin klinik ortamlarda nasıl kullanıldığını vurgulasa da, sağlık hizmetlerindeki faydalarının aynı zamanda operasyonları iyileştirmeye de uzandığını unutmamak önemlidir.

Tahmine dayalı analitik, bakım ihtiyaçlarının sorunlara yol açmadan önce tahmin edilmesine yardımcı olduğu havacılık gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Teknisyenler, bir uçağın farklı parçalarından alınan verileri inceleyerek mekanik parçaları arızalanmadan önce değiştirebilirler. Benzer şekilde sağlık hizmetleri operasyonları da bu tür öngörücü stratejilerden yararlanabilir.

Şunu düşünün: MRI tarayıcıları gibi tıbbi makinelerin belirli parçaları, düzenli kullanım nedeniyle zamanla yavaş yavaş yıpranır. Sağlık kuruluşları bu parçaların ne zaman değiştirilmesi gerekebileceğini güvenilir bir şekilde tahmin edebilirse, hastaneler de bakımı en az meşgul oldukları zamanlarda planlayabilir ve programlayabilir. Bu sayede hem sağlık hizmeti sağlayıcılarının hem de hastaların karşılaşabileceği olası aksaklıklar minimum düzeyde tutuluyor.

Tahmine dayalı analitik, MRI tarayıcı sensörlerinden gelen teknik verilerin uzaktan aktif olarak izlenmesini ve analiz edilmesini mümkün kılarak süreci kolaylaştırmaya yardımcı olur. Bu, olası teknik sorunları erkenden tespit etmemizi sağlar ve değiştirme veya onarım yoluyla bunları derhal çözme şansı sunar. Gelecekte hastaneler, her tıbbi cihazın ve ekipmanın güncel verilerle sürekli güncellenen ayrıntılı dijital ikizine sahip olduğu bir durumu hayal edebilir. Bu, gelecekteki kullanım ve bakım gereksinimlerinin tahmin edilmesine yardımcı olacaktır.

6. Yoğun Bakım Ünitelerinde ve Genel Hastanelerde Hasta Bozulmasının Önlenmesi

Hem yoğun bakım ünitelerinde (YBÜ'ler) hem de genel hastane koğuşlarında, doktorların ve hemşirelerin hastanın sağlığındaki herhangi bir bozulmayı hızlı bir şekilde tespit etmesi zorunludur. Bu, özellikle acil eylemin yaşamla ölüm arasındaki fark anlamına gelebileceği durumlarda geçerlidir. Bu, COVID-19 salgını öncesinde bile bir endişe kaynağıydı. Bizimki de dahil olmak üzere birçok ülkedeki yoğun bakım üniteleri, artan yaşlı nüfus, karmaşık cerrahi operasyonlar ve yeterli yoğun bakım uzmanının bulunmaması nedeniyle zaten zayıflamıştı. Şimdi, pandeminin durumu kötüleştirmesiyle birlikte sağlık sektörünün hızlı ve bilinçli kararlar alabilmesi için teknolojik desteğe acilen ihtiyacı var.

Bir hastanın hayati değerlerinin sürekli göz önünde bulundurulması, tahmine dayalı yazılımın bir sonraki saat içinde yardıma ihtiyaç duyabilecek kişileri belirlemesine yardımcı olabilir. Bu, bakıcıların sağlıkta bozulmanın en erken belirtilerinde müdahale etmelerine olanak tanır. Bir hastanın vefat etmesi veya yoğun bakım ünitesinden ayrıldıktan sonraki iki gün içinde yeniden hastaneye yatırılması gerekmesi riskinin ölçülmesinde sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitiğin rolü. Bu bilgi, bakıcıların hasta taburculuğuyla ilgili bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.

Tahmine dayalı algoritmalar artık tele-YBÜ'ler gibi ortamlarda kullanılıyor. Burada yoğun bakım konusunda uzman doktorlar ve hastayla aynı yerde olmayan yoğun bakım hemşireleri tarafından sürekli takip yapılıyor.

Bu onların gerektiğinde hızlı bir şekilde devreye girmelerini sağlar. Dahası, tahmine dayalı analizler, bu tür belirtilerin uzun süre fark edilmeyebileceği genel koğuşlarda kötü performans göstermeye başlayan hastaların ilk belirtilerinin tespit edilmesine yardımcı oluyor. Philips'in hazırladığı bir rapora göre, erken uyarılara yönelik otomatik sistemler Hızlı Müdahale Ekiplerinin hızlı bir şekilde tepki vermesini sağlıyor ve bu da hastanelerdeki olumsuz olaylarda %35 oranında ve hastanelerdeki kalp krizlerinde %86 oranında anlamlı bir düşüşe yol açıyor.

Hastanın göğsüne ince bir şekilde takılabilen giyilebilir biyosensörler, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta düşüşünün erken belirtilerini tespit etme yeteneğini büyük ölçüde geliştirdi. Özellikle hastane içindeki çeşitli bakım ortamlarından geçen hastalar için faydalıdırlar.

Bu biyosensörler sürekli olarak kalp atışı ve solunum hızı gibi kritik sağlık bilgilerini toplayıp gönderiyor. Ayrıca vücut duruşu ve hastanın aktivite seviyeleri gibi bağlamsal faktörleri de izlerler. Bu cihazların avantajı, uzaktan izlemeye olanak tanıması ve tekrarlanan kişisel sağlık kontrollerine olan ihtiyacı azaltmasıdır. Bu özellikle COVID-19 hastalarının tedavisinde faydalı oldu.

7. İntihar Girişimi Tahmini

İntihar, Amerika'da önemli bir halk sağlığı sorunudur ve yılda 100.000 kişi başına 14'ten fazla intihar ölümüyle önde gelen on ölüm nedeni arasında yer almaktadır. Bu acil sorunu çözmek için VUMC'deki bir araştırma ekibi, tahmine dayalı bir analitik modeli oluşturdu. Bu, belirli bireylerde intihar girişimi olasılığını tahmin etmek için kişilerin elektronik sağlık kayıtlarını kullanan bir modeldir.

VUMC'de geçirdiği 11 ay boyunca, doktorlar hastalarına odaklanırken öngörü algoritması arka planda sessizce çalışıyordu. Sistem, intihar ettikten sonra sağlık hizmetine başvurma ihtimali olan hastaları tahmin ederek sağlık profesyonellerini bilgilendirdi.

Biyomedikal Bilişim, Tıp ve Psikiyatri alanında yardımcı doçent olan Colin Walsh, sağlık hizmetleri ve klinik uygulamalarda tahmine dayalı analitiğin önemini vurguladı. Her hastanın her karşılaşmada intihar riskini belirlemenin zor olmasına rağmen risk modelinin hayati bir ön tarama oluşturduğunu gözlemledi. Bu, intihar riskinin tartışılmasının tipik olmadığı ortamlarda çok önemlidir ve ayrıca daha fazla araştırma gerektirecek hastaların belirlenmesine de yardımcı olur.

8. Hasta Katılımının Artırılması

Bu, aktif hasta katılımı için etkili sağlık hizmetlerinde önemlidir. Tahmine dayalı analitikler ile hastanın uyumsuzluğu önceden tespit edilebiliyor ve bir sonraki randevu veya tedaviye kadar hastaların sağlıklı kalması için aktif önlemler alınabiliyor.

Sağlık hizmeti sağlayıcıları artık özel olarak hedeflenen iletişimleri ve daha iyi hasta ilişkileri oluşturmaya yardımcı olan teknikleri içeren hasta profilleri tasarlamak için sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitiklerden yararlanıyor.

Aktüerler Derneği Üyesi Lillian Dittrick, yaşam tarzı değişikliklerine duyarlı hastaların belirlenmesinde ve tedavisinde öngörücü modellerin uygulanması gerektiğini vurguluyor. Tahmine dayalı analitik, hasta verilerine dayalı müşteri kişilikleri oluşturmaya ve iletişim stratejilerini tercihlerine göre özelleştirmeye yardımcı olduğundan hedefli pazarlamada da faydalıdır.

9. Kaçırılan Randevuları En Aza İndirmek

Kaçırılan tıbbi randevular ve diğer zaman alıcı idari çabalar, ABD sağlık sistemine yılda yaklaşık 150 milyar dolara mal oluyor. Bu nedenle tahmine dayalı analitik, hastaların randevularında başarısız olma ihtimali yüksek olan hastaneleri ve klinikleri uyarmanın iyi bir yolunu sağlar, böylece gelir kayıplarını azaltır ve sağlayıcı memnuniyetini artırır.

Duke Üniversitesi'ndeki bazı araştırmacılar, hastaların EHR'lerini potansiyel randevuya gelmeme durumlarına karşı analiz eden tahmine dayalı bir modelleme aracı geliştirdi. Yazılım, Duke'un sağlık sisteminde 4.819 randevuya gelmeyen vakayı tespit etti. Araştırmacılar, yalnızca satıcı eğitiminden daha yüksek sonuçlar üreten yerel klinik verileri kullanarak algoritmayı eğitme ihtiyacının altını çizdi.

Toplum Sağlığı Ağı, New York merkezli bir sağlık teknolojisi şirketi olan CipherHealth ile ortaklaşa, randevularına gelemeyen hastaların vakalarını en aza indirmek ve sosyal yardım çabalarını geliştirmek amacıyla analitik bir çözüm uyguladı. Sistem, gelmeme ihtimalini tahmin ediyor ve ayrıca her müşteriye göre uyarlanmış uzaktan danışmaya olanak tanıyor.

10. Sepsisin Erken Belirtilerinin Tespiti

Sepsis, enfeksiyonun hızla gelişmesi sonucu vücutta gelişen ölümcül bir durumdur. Bu nedenle tahmine dayalı analitik, erken tespit ve müdahalelerde anahtar rol oynayabilir. Tahmine dayalı algoritmalar, hastaların yaşamsal belirtilerini ve diğer yaşamsal verilerini sürekli izleyerek, sepsis geliştirme olasılığı en yüksek olan hastaların belirlenmesine yardımcı olur.

Bu nedenle, örneğin Pensilvanya Üniversitesi Sağlık Sistemi'nde potansiyel sepsis hastalarını tespit etmek için tahmine dayalı bir analiz aracı kullanıldı. Araç, sepsis olasılığını tahmin etmek için hayati belirtiler, laboratuvar sonuçları ve hemşirelik değerlendirmesi gibi hasta verilerini kullandı. Hastane, bu teknoloji sayesinde sepsise bağlı ölüm oranlarını erken ve etkili bir şekilde azaltmayı başardı

Sonuç olarak

Tahmine dayalı analitik, sağlık sektöründe giderek daha fazla kullanılıyor ve bu da hasta bakımında ve operasyonel verimlilikte büyük gelişmeler sağlıyor. Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitiklerin bu gerçek hayattaki uygulamaları, tahmine dayalı analitiğin sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitiğin geleceğini dönüştürmede ne kadar güçlü olabileceğini vurgulamaktadır.

En son teknolojiyi sağlık hizmetlerinize dahil etmeyi düşünüyor musunuz? Sağlık yazılımı geliştirme hizmetlerinde lider olarak yenilikçiliği ve müşteri memnuniyetini ön planda tutuyoruz. Bu da hastalarınıza özelleştirilebilir ve ölçeklenebilir sağlık hizmetleri çözümleri sunmanıza olanak tanır.

Sağlık hizmetleri uygulama çözümleri oluşturma konusundaki uzmanlığımız Soniphi, YouComm ve Health-eApp gibi çeşitli projelerimiz aracılığıyla sergilenmektedir. Daha iyi ve daha akıcı hizmetler sunabilmeniz için hastalarınızın davranışları ve sağlığı hakkında ayrıntılı bilgiler veren yenilikçi platformlar tasarlama konusunda uzmanlığa sahibiz.

Sağlık hizmetleri işletmenizde tahmine dayalı analizlerden nasıl yararlanabileceğinizi anlamak için bizimle iletişime geçin.

SSS'ler

S. Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik nasıl kullanılır?

A. Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik, gelecekteki sağlık olaylarını ve erken müdahale ve kişiselleştirilmiş tedavi stratejilerinin sonuçlarını öngörmek için geçmiş verileri kullanır. Bu, olası sağlık tehlikelerini tespit etmesine, hasta bakımını optimize etmesine ve operasyonları geliştirmesine olanak tanır.

S. Sağlık hizmetlerinde kullanılan tahmine dayalı modeller nelerdir?

C. Sağlık hizmetlerinde yaygın olarak uygulanan tahmine dayalı modellerden bazıları lojistik regresyon, destek vektör makineleri, karar ağaçları ve sinir ağlarıdır. Bu modeller, hastalıkları ortaya çıkmadan önce tespit etmek için hastanın bilgilerini analiz eder ve bu bozuklukların gelecekteki etkilerini tahmin eder.

S. Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitiklerin bir örneği nedir?

C. Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitiklerin bir örneği, hastaların yeniden kabullerini belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasıdır. Bu model, geçmiş bilgileri analiz edebilir ve yeniden kabul kalıplarını tespit ederek sağlık hizmeti sağlayıcılarının zamanında harekete geçmesine ve hastaların yeniden hastaneye başvurmasını önlemesine olanak tanır.