医疗保健领域的预测分析 – 10 个用例和现实示例

机器学习和人工智能是一场技术革命，正在影响全球各个行业，包括医疗保健行业。 它改变了医生治疗患者和预防疾病的方式。 智能算法和全面的数据分析使医疗保健提供者能够识别可能的健康危害。 他们还将帮助调整治疗计划并优化患者的治疗结果。

全球医疗保健预测分析市场正在不断增长。 然而，到 2022 年，它的市值为 117 亿美元。预计 2023 年至 2030 年期间，其复合年增长率约为 24.4%。由于迫切需要改善结果并降低成本，因此需要这种前所未有的发展。提供医疗保健服务。

医疗保健的预测分析非常重要，因为当今人们想要负担得起的、成功的和个性化的治疗计划。 通过使用这种先进的方法，他们帮助医疗机构提出量身定制的治疗方法并有效满足不断增长的需求。 本文将研究医疗保健领域的 10 个预测分析示例，展示技术如何影响医疗保健。

了解预测分析在医疗保健领域的多重好处

医疗保健领域的预测分析本质上是对过去的健康数据进行高级数据分析。 目标是在这些数据中找到有用的模式和趋势，这可以帮助医疗保健专业人员准确预测未来的健康事件和结果。 使用复杂的算法和智能分析方法，医疗保健提供者可以提前发现可能的健康风险，预见疾病的出现，并预测患者对不同治疗的反应。

以下是医疗保健领域预测分析的一些最显着的好处：

• 通过彻底分析病史、诊断详细信息和治疗结果等患者数据，预测分析使医疗保健专业人员能够制定专门满足每位患者独特需求的干预和治疗计划。
• 医疗保健中的预测分析还有助于定制方法，不仅可以改善患者的治疗结果，还可以提高医疗保健服务的有效性。
• 预测分析为医疗保健提供者提供了一种实用的方法来预测慢性病患者可能出现的健康问题。 此过程允许及时采取适当的行动，防止造成破坏性后果。
• 它还可以让医院和医疗机构更有效地管理资源，例如，预测入院病人的数量、确保床位的最佳使用以及及时协调人员和医疗用品的分配。
• 此外，预测分析对于提高诊断的准确性至关重要。 它有助于及早发现疾病并指导制定具体的预防策略。
• 预测分析帮助医疗保健提供者不仅根据他们的专业知识，而且根据实际数据做出决策。 它可以带来更好的患者护理、平稳的操作以及更明智地利用资源。

医疗保健领域预测分析的这些好处有助于使医疗保健服务整体达到最佳水平。 随着技术变得更加复杂以及我们分析数据的能力不断提高，预测分析将在塑造医疗保健的未来方面发挥更大的作用。

在医疗保健中使用预测分析的十大用例

医疗保健预测分析正在以多种方式改变医疗保健行业。 从改善医疗保健结果到更好地分配资源，预测分析改变了患者接受医疗保健的方式。 以下是医疗保健示例中的十个预测分析，可为医疗保健提供者提供最大价值：

1. 预测分析防止患者再次入院

再入院是一个成本问题，仅 Medicare 每年就花费超过 20 亿美元。 医疗保险下的医院再入院减少计划强调了再入院问题，82% 的参与医院因再入院率增加而受到处罚。

医疗保健的预测分析有助于识别高危患者，以协助实施专门的后续行动，从而确保适当的出院指示，以防止再次入院。

UnityPoint Health 就是一个很好的例子，其中医疗保健的预测分析模型评估了每位患者的再入院风险评分。 一位资深医生充分利用这个工具，通过对症状的早期治疗，能够在三十天内预测并防止患者再次入院。 在实施预测分析后的 18 个月内，UnityPoint Health 成功将各种原因的再入院率降低了 40%。

这些示例显示了预测分析在医疗保健领域的影响，包括控制医疗保健成本、改善医疗保健结果以及减轻医疗保健资源的压力。

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2. 医疗保健预测分析增强网络安全

HIPAA (2014) 的医疗数据泄露报告证明，针对医疗保健的网络攻击是一个主要问题。 例如，报告显示，在大多数勒索软件攻击中，信息在加密之前就被窃取了。 此外，2021 年 4 月还报告了医疗保健行业的 62 起违规事件，其中 7 起泄露的记录均超过 100,000 条。

因此，网络安全预测分析已日益成为许多医疗机构的可行解决方案。 这些组织将使用预测模型并将其与人工智能集成来评估在线交易的交易风险。 例如，系统可以允许用户登录并提供多因素身份验证或阻止高风险进程。 此外，医疗保健的预测分析模型可以持续监视数据访问和共享，及时发现任何表明可能存在入侵的异常趋势。

在网络安全领域，医疗保健预测分析功能涵盖两个主要类别，每个类别都包含各种子类型：

• 基于漏洞的解决方案：医疗保健系统中的此类弱点被称为常见漏洞和暴露 (CVE)。
• 以威胁为中心的平台：这些平台是可能破坏系统安全的威胁的领先指标。

3. 管理人口健康

管理人口健康是医疗保健预测分析发挥关键作用的一个重要领域，涵盖三个关键方面：

• 识别慢性病

通过预测分析，医疗机构可​​以在人们患上慢性病之前识别并治疗他们。 因此，它是一种分析方法，根据某些特征对患者进行评分，包括人口统计、残疾、年龄等以及他们过去的护理模式。

• 识别疾病爆发。

预测分析已显示出其在诊断 COVID-19 等疾病爆发方面的优势。 BlueDot 是一家加拿大公司，该公司利用预测分析技术于 2019 年 12 月 30 日发布了有关武汉异常肺炎病例的警报，早于 WHO 正式宣布 COVID-19。 此外，休斯顿德克萨斯大学健康科学中心 (UTHealth) 设计了一款用于跟踪 COVID-19 的预测分析工具，具有完整的公共卫生仪表板，可显示当前和预计的大流行传播趋势。

4. 简化保险索赔的提交

预测分析在医疗保健领域可以发挥巨大作用的另一个领域是加快保险索赔提交速度。 借助这些工具，医院不仅可以加快保险理赔流程，还可以减少错误。

5、设备维护需求分析

虽然前面的例子主要强调了预测分析如何在临床环境中使用，但值得注意的是，它在医疗保健方面的好处也延伸到了改善运营。

预测分析已应用于许多领域，例如在航空领域，它有助于在维护需求引起问题之前预测它们。 通过研究飞机不同部件的数据，技术人员可以在机械部件发生故障之前对其进行更换。 同样，医疗保健运营也可以从这种预测策略中受益。

考虑一下：医疗机械的某些部件（例如 MRI 扫描仪）由于经常使用，会随着时间的推移逐渐磨损。 如果卫生组织能够可靠地预测这些部件何时需要更换，医院就可以在最不忙的时候计划和安排维护。 这样，对医疗保健提供者和患者可能造成的干扰就被保持在绝对最低限度。

预测分析可以远程主动监控和分析 MRI 扫描仪传感器的技术数据，从而帮助简化流程。 这使我们能够及早发现可能的技术问题，并有机会通过更换或维修及时解决这些问题。 未来，医院可以想象这样一种情况：每个医疗设备和设备都有其详细的数字孪生，并根据当前数据不断更新。 这将有助于预测未来的使用和维护需求。

6. 防止 ICU 和综合医院患者病情恶化

在重症监护病房 (ICU) 和普通医院病房中，医生和护士必须迅速发现患者健康状况的任何下降。 当立即采取行动可能意味着生与死的区别时尤其如此。 甚至在 COVID-19 大流行之前，这就是一个令人担忧的问题。 由于人口老龄化、复杂的外科手术以及缺乏足够的重症监护专家，包括我国在内的一些国家的重症监护室已经捉襟见肘。 现在，随着疫情的恶化，医疗保健领域迫切需要技术支持来做出快速、明智的决策。

持续关注患者的生命体征可以帮助预测软件识别出那些可能在下一小时内需要帮助的人。 这使得护理人员能够在健康状况恶化的最早迹象出现时介入。 预测分析在医疗保健中的作用是衡量患者在离开 ICU 后两天内死亡或需要重新入院的风险。 这些知识有助于护理人员就患者出院做出明智的决定。

预测算法现在被用于远程 ICU 等环境中。 在这里，由专门从事重症监护的医生和重症监护护士进行持续监测，他们与患者不在同一地点。

这使他们能够在需要时迅速介入。 此外，预测分析有助于发现普通病房患者开始表现不佳的最早迹象，而这些迹象可能会在相当长一段时间内被忽视。 根据飞利浦的一份报告，自动化预警系统可以迅速让快速响应团队做出反应，从而使医院中的负面事件显着下降 35%，心脏病发作率下降 86%。

可穿戴生物传感器可以巧妙地附着在患者的胸部，极大地提高了医疗保健提供者识别患者病情衰退早期迹象的能力。 它们对于在医院内不同护理环境中移动的患者特别有帮助。

这些生物传感器不断收集和发送重要的健康信息，例如心跳和呼吸频率。 他们还监测身体姿势和患者活动水平等背景因素。 这些设备的优点是可以进行远程监控，从而减少了定期进行现场健康检查的需要。 这对于治疗 COVID-19 患者特别有益。

7. 自杀未遂预测

自杀是美国重要的公共卫生问题，是美国十大死因之一，每年每 10 万人中有超过 14 人死于自杀。 为了解决这个紧迫的问题，VUMC 的一个研究团队创建了一个预测分析模型。 该模型利用人们的电子健康记录来预测特定个体自杀未遂的可能性。

在 VUMC 的 11 个月里，当医生专注于患者时，预测算法在后台悄悄运行。 该系统能够预测自杀后可能寻求医疗保健的患者，从而通知医疗保健专业人员。

生物医学信息学、医学和精神病学助理教授 Colin Walsh 强调了预测分析在医疗保健和临床实践中的重要性。 他观察到，尽管很难确定每个患者每次遭遇的自杀风险，但风险模型构成了重要的初步筛查。 这在自杀风险讨论不典型的环境中至关重要，并且还有助于识别需要进一步探索的患者。

8. 提高患者参与度

这对于患者积极参与的有效医疗保健非常重要。 通过预测分析，可以提前检测患者的不依从性，并采取积极措施保持患者健康，直到下一次预约或治疗。

医疗保健提供商现在利用医疗保健中的预测分析来设计患者档案，其中结合了专门有针对性的通信和技术，有助于建立更好的患者关系。

精算师协会会员 Lillian Dittrick 强调需要应用预测模型来识别和治疗对生活方式改变有反应的患者。 预测分析在有针对性的营销中也很有用，因为它有助于根据患者数据创建客户角色并定制沟通策略以满足他们的偏好。

9. 尽量减少错过约会

错过医疗预约和其他耗时的管理工作每年给美国医疗保健系统造成约 1500 亿美元的损失。 因此，预测分析提供了一种好方法，可以向患者预约失败的可能性很高的医院和诊所发出警报，从而减少收入损失并提高提供商满意度。

杜克大学的一些研究人员构建了一个预测建模工具，可以分析患者的电子病历，以发现潜在的缺席情况。 该软件发现杜克大学医疗系统内有 4,819 例缺席病例。 研究人员强调需要使用本地临床数据来训练算法，这样可以比单独的供应商培训产生更好的结果。

Community Health Network 与总部位于纽约的健康科技公司 CipherHealth 合作实施了一项分析解决方案，旨在最大限度地减少患者未能按时赴约的情况，并加强外展工作。 该系统可以预测可能的缺席情况，并允许针对每个客户进行远程咨询。

10. 检测脓毒症的早期症状

脓毒症是一种由于感染迅速发展而导致的致命疾病。 因此，预测分析可能是早期检测和干预的关键。 预测算法通过持续监测患者的生命体征和其他重要数据，帮助确定最有可能患败血症的患者。

因此，例如，在宾夕法尼亚大学卫生系统，使用预测分析工具来检测潜在的脓毒症患者。 该工具使用生命体征、实验室结果和护理评估等患者数据来预测败血症的可能性。 通过这项技术，医院能够降低早期有效的脓毒症相关死亡率

综上所述

预测分析在医疗保健行业中的应用越来越多，从而极大地改善了患者护理和运营效率。 预测分析在医疗保健领域的这些现实应用凸显了预测分析在改变医疗保健领域预测分析的未来方面的强大作用。

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常见问题解答

问：如何在医疗保健中使用预测分析？

答：医疗保健领域的预测分析利用过去的数据来预测未来的健康事件和结果，以实现早期干预和个性化治疗策略。 这使其能够检测可能的健康危害、优化患者护理并增强运营。

问：医疗保健领域使用哪些预测模型？

答：医疗保健领域常用的一些预测模型包括逻辑回归、支持向量机、决策树和神经网络。 这些模型分析患者的信息并预测这些疾病的未来影响，以便在疾病发生之前检测到疾病。

问：医疗保健领域预测分析的示例是什么？

答：医疗保健领域预测分析的一个例子是应用机器学习算法来确定患者的再入院情况。 该模型可以分析历史信息并检测再入院模式，使医疗保健提供者能够及时采取行动并避免患者再入院。