为什么医疗保健中的预测分析很重要？

医疗保健领域的预测分析正迅速成为供应商数字化转型最重要的创新之一。 它是什么，为什么供应商如此迅速地实施它，你为什么要关心？

医疗保健中的预测分析可能只是本世纪供应商发生的最重要的事情之一。

看看医疗保健预测分析的一些最具启发性的行业统计数据：

• 2017 年北美医疗保健市场规模的大数据分析价值为 93.6 亿美元，预计到 2025 年将达到 341.6 亿美元，从 2018 年到 2025 年的复合年增长率为 17.7%。
• CWC 调查中 82% 的受访者表示，实施分析的最大好处是改善了患者护理。
• 根据精算师协会的一项研究，93% 的卫生组织表示预测分析对其业务的未来很重要。

很明显，预测分析在医疗保健领域的应用前景广阔，就像在其他行业中一样，制造业是最好的例子之一。

今天，我们将看看预测分析如何成为医疗保健中如此重要的一个方面、它的好处、关注点以及未来的样子。

什么是预测分析？

预测分析有效地告诉您可能发生的事情，并让您有机会了解未来您将如何受到影响。

它将获取您的数据，然后结合使用算法和机器学习来建立相关性和可能的​​结果。

在医疗保健领域，这种预测将帮助您更好地了解患者的需求，并从管理的角度让您深入了解入院率、床位短缺和许多其他问题，然后可以比以前更成功地处理这些问题。

这是一个基本点：现代分析的使用实际上与医生和管理人员多年来一直在做的事情并没有太大区别——只是现在他们可以访问自动编译的实时数据，而不是手动编译，因为技术的进步我们掌握的技术。

然而值得注意的是，预测分析高度依赖于所提供的数据集的数量——它只能回馈它收到的数据，而且它是一个估计，而不是一个预言，所以请记住这一点。

预测分析如何工作？

简而言之，预测分析通过评估过去的数据来确定未来的样子——前提是没有不可预见的变化。

预测分析不是一劳永逸的系统。 它需要利益攸关方和关键决策者的投入才能发挥作用。

首先，企业应该准确地知道他们想要使用预测分析做什么。 是否要确定何时对某个项目的吸收最强，以便在特定时期更有效地提高患者的意识？ 或者是为了更好地了解何时对供应的需求最高，以便提前做好准备？ 预测分析的使用取决于特定的组织目标。

一旦你确切地知道你在寻找什么，你可以问自己是否有必要的数据进行分析，然后可以为你的决策提供信息。 您是否已经记录了足够长的数据以能够以有用的方式识别模式？ 您是否在记录数据，如果没有，您如何制定合适的程序？

现在您已经回答了这些问题，您可以开始构建您的分析模型并训练您的 ERP 系统来聚合和分析您为特定任务提供的数据。

在评估数据并提供见解后，利益相关者可以使用这些可操作的数据来做出对提供者结果产生积极影响的决策。

实际上，预测分析与决策者多年来通过评估他们的记录所做的事情并不太遥远——只是现在我们有能力将这些信息输入计算机，从而更有效、更快速地分析大型数据集比人类工作者所能做到的。

预测分析的好处

运营效率

当我们谈论提高组织内的效率时，商业智能 (BI) 通常是公司可以拥有的最大资产之一。

他们通常将 BI 部署为摆脱凭直觉做出的风险决策的一种手段，而是寻求利用现有数据进行分析和可操作的数据以做出更明智的决策。

在成功的组织中，只有 40% 的人根据直觉做出决定。 对于不太成功的企业，这个数字跃升至 70%。

至于它对医疗保健提供者的好处，预测分析可用于确定否则会被遗漏的操作缺陷。

例如，您可以收到有关哪些病房可能需要更多支持的实时数据，从而使您能够快速做出决定，从而改善护理服务。

这只是一个小例子，但随着西方世界的人口老龄化，过度紧张的供应商的管理将在不久的将来成为一个关键因素。

拥有分析患者和员工行为模式的工具可以让提供者减少低效率并将他们的储蓄（金钱和劳动力）分配到他们需要去的地方。

诊断和预防保健的准确性

预测分析使用算法来帮助医生对患者进行更准确的诊断，以帮助在问题出现之前解决问题。

这是通过分析来自数百甚至数千名患者的数据集来完成的，以更好地了解患者的旅程。

这有助于指示他们可能出于诊断目的而遇到的任何问题，然后进一步使医生能够更好地了解患者对治疗的反应情况。

以这种方式使用分析意味着医疗保健提供者可以更早地进行干预，并更快、更准确地促进患者的旅程，并增加获得更好结果的可能性。

预测分析的担忧

隐私

关于企业使用和滥用数据的道德问题不应让决策者感到震惊。

公司收集的数据量不断增加，以及对此持谨慎态度的消费者数量越来越多，这意味着处理大型数据集的组织必须格外小心。

研究表明，如果公司没有充分保护他们的数据，70% 的消费者会停止与公司开展业务。 只有 27% 的人认为企业认真对待他们的数据安全

其中许多担忧源于过去几年网络攻击的急剧升级，以及有关准备工作的一些令人不安的现实； 例如，71% 的中小型组织表示他们没有为网络安全风险做好准备。

对于医疗保健提供者来说，风险非常高，要遵守 HIPAA 等法案要求组织拥有一个严密的系统来处理和保护数据。

提供者在使用预测分析处理大量数据时必须采取适当的预防措施，并且患者必须确信他们的信息在用于分析目的时得到了安全和正确的共享。

破坏医生

使用预测分析（或任何人工智能技术）的持久问题之一是可以给予它的尊重程度及其在医生承担的传统决策过程中的作用。

例如，如果医生遵循错误或不正确的预测分析模型，可能会产生重大的法律后果。

由于这些原因，医疗保健提供者绝不能将预测分析视为以任何方式取代医生的手段，而是应充分利用它作为他们的补充工具。

医生仍然必须记录他们的决策过程，考虑预测分析，然后做出独立的决定。

供应商不应将预测分析视为障碍，而应将其视为具有辅助功能的技术模型。

归根结底，人类将不得不继续使用他们的最佳判断做出决定。

无论如何，考虑到患者的观点会推翻先进技术将很快取代医生的观念——只有 50% 的人愿意相信人工智能护士或医生的诊断、治疗决策或其他直接的患者护理任务。

医疗保健预测分析的未来

到目前为止，在医疗保健中使用预测分析的好处似乎超过了当前的任何担忧，医疗保健提供者也同意这一点，因为组织在人工智能、机器学习和分析技术上投入的资金比以往任何时候都多。

普华永道发现，超过三分之一的供应商高管表示，他们将在 2018 年投资于人工智能、机器学习和预测分析。

随着技术的成熟和供应商可以使用的数据集不断增长，预测分析将成为治疗患者时需要考虑的一个非常重要的因素。

这在未来是确定的； 目前，供应商应确保他们拥有满足其雄心壮志所需的大量数据集——2018 年，Infosys 发现，在一项进行的调查中，有一半的受访者认为他们的数据还没有准备好。

然而，随着患者对在医院使用先进技术变得更加习惯和舒适，提供者使用它的动机和必要性将不会因患者的反对而受到阻碍。

提供商还应考虑道德方面的考虑——主要是关于隐私和技术在决策过程中的存在程度——以及他们目前是否有办法完全保护数据并确保全面遵守 HIPAA 和其他标准。

然而，医疗保健中的预测分析似乎是行业内一个快速增长且有增无减的现象，并且是不可避免的，即使对于小型供应商也是如此。

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