醫療保健領域的預測分析 – 10 個用例和現實範例

機器學習和人工智慧是一場技術革命，正在影響全球各個產業，包括醫療保健產業。 它改變了醫生治療患者和預防疾病的方式。 智慧演算法和全面的數據分析使醫療保健提供者能夠識別可能的健康危害。 他們還將幫助調整治療計劃並優化患者的治療結果。

全球醫療保健預測分析市場正在不斷成長。 然而，到 2022 年，它的市值為 117 億美元。預計 2023 年至 2030 年期間，其複合年增長率約為 24.4%。由於迫切需要改善結果並降低成本，因此需要這種前所未有的發展。提供醫療保健服務。

醫療保健的預測分析非常重要，因為當今人們想要負擔得起的、成功的和個人化的治療計劃。 透過使用這種先進的方法，他們幫助醫療機構提出量身定制的治療方法並有效滿足不斷增長的需求。 本文將研究醫療保健領域的 10 個預測分析範例，展示科技如何影響醫療保健。

了解預測分析在醫療保健領域的多重好處

醫療保健領域的預測分析本質上是對過去的健康數據進行高階數據分析。 目標是在這些數據中找到有用的模式和趨勢，這可以幫助醫療保健專業人員準確預測未來的健康事件和結果。 使用複雜的演算法和智慧分析方法，醫療保健提供者可以提前發現可能的健康風險，預見疾病的出現，並預測患者對不同治療的反應。

以下是醫療保健領域預測分析的一些最顯著的好處：

• 透過徹底分析病史、診斷詳細資訊和治療結果等患者數據，預測分析使醫療保健專業人員能夠制定專門滿足每位患者獨特需求的干預和治療計劃。
• 醫療保健中的預測分析還有助於客製化方法，不僅可以改善患者的治療結果，還可以提高醫療保健服務的有效性。
• 預測分析為醫療保健提供者提供了一種實用的方法來預測慢性病患者可能出現的健康問題。 此過程允許及時採取適當的行動，防止造成破壞性後果。
• 它還可以讓醫院和醫療機構更有效地管理資源，例如，預測入院病人的數量、確保床位的最佳使用以及及時協調人員和醫療用品的分配。
• 此外，預測分析對於提高診斷的準確性至關重要。 它有助於及早發現疾病並指導具體的預防策略。
• 預測分析有助於醫療保健提供者不僅根據他們的專業知識，而且根據實際數據做出決策。 它可以帶來更好的患者護理、平穩的操作以及更明智地利用資源。

醫療保健領域預測分析的這些好處有助於使醫療保健服務整體達到最佳水準。 隨著技術變得更加複雜以及我們分析數據的能力不斷提高，預測分析將在塑造醫療保健的未來方面發揮更大的作用。

在醫療保健中使用預測分析的十大用例

醫療保健預測分析正在以多種方式改變醫療保健產業。 從改善醫療保健結果到更好地分配資源，預測分析改變了患者接受醫療保健的方式。 以下是醫療保健範例中的十個預測分析，可為醫療保健提供者提供最大價值：

1. 預測分析防止病人再次入院

再入院是一個成本問題，光是 Medicare 每年就花費超過 20 億美元。 醫療保險下的醫院再入院減少計畫強調了再入院問題，82% 的參與醫院因再入院率增加而受到處罰。

醫療保健的預測分析有助於識別高風險患者，以協助實施專門的後續行動，從而確保適當的出院指示，以防止再次入院。

UnityPoint Health 就是一個很好的例子，其中醫療保健的預測分析模型評估了每位患者的再入院風險評分。 一位資深醫師充分利用這個工具，透過對症狀的早期治療，能夠在三十天內預測並防止患者再次入院。 在實施預測分析後的 18 個月內，UnityPoint Health 成功將各種原因的再入院率降低了 40%。

這些範例顯示了預測分析在醫療保健領域的影響，包括控制醫療保健成本、改善醫療保健結果以及減輕醫療保健資源的壓力。

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2. 醫療保健預測分析增強網路安全

HIPAA (2014) 的醫療資料外洩報告證明，針對醫療保健的網路攻擊是一個主要問題。 例如，報告顯示，在大多數勒索軟體攻擊中，資訊在加密之前就被竊取了。 此外，2021 年 4 月還報告了醫療保健行業的 62 起違規事件，其中 7 起洩漏的記錄均超過 100,000 起。

因此，網路安全預測分析已日益成為許多醫療機構的可行解決方案。 這些組織將使用預測模型並將其與人工智慧整合來評估線上交易的交易風險。 例如，系統可以允許使用者登入並提供多因素身份驗證或阻止高風險進程。 此外，醫療保健的預測分析模型可以持續監視資料存取和共享，及時發現任何表明可能存在入侵的異常趨勢。

在網路安全領域，醫療保健預測分析功能涵蓋兩個主要類別，每個類別都包含各種子類型：

• 基於漏洞的解決方案：醫療保健系統中的此類弱點被稱為常見漏洞和暴露 (CVE)。
• 以威脅為中心的平台：這些平台是可能破壞系統安全的威脅的領先指標。

3. 管理人口健康

管理人口健康是醫療保健預測分析發揮關鍵作用的一個重要領域，涵蓋三個關鍵面向：

• 辨識慢性病

透過預測分析，醫療機構可以在人們患上慢性病之前識別並治療他們。 因此，它是一種分析方法，根據某些特徵對患者進行評分，包括人口統計、殘疾、年齡等以及他們過去的護理模式。

• 識別疾病爆發。

預測分析已顯示出其在診斷 COVID-19 等疾病爆發方面的優勢。 BlueDot 是一家加拿大公司，該公司利用預測分析技術於 2019 年 12 月 30 日發布了有關武漢異常肺炎病例的警報，早於 WHO 正式宣布 COVID-19。 此外，休士頓德州大學健康科學中心 (UTHealth) 設計了一款用於追蹤 COVID-19 的預測分析工具，具有完整的公共衛生儀表板，可顯示當前和預期的大流行傳播趨勢。

4. 簡化保險索賠的提交

預測分析在醫療保健領域可以發揮巨大作用的另一個領域是加快保險索賠提交速度。 透過這些工具，醫院不僅可以加快保險理賠流程，還可以減少錯誤。

5、設備維護需求分析

雖然前面的例子主要強調了預測分析如何在臨床環境中使用，但值得注意的是，它在醫療保健方面的好處也延伸到了改善營運。

預測分析已應用於許多領域，例如在航空領域，它有助於在維護需求引起問題之前預測它們。 透過研究飛機不同部件的數據，技術人員可以在機械部件發生故障之前對其進行更換。 同樣，醫療保健運作也可以從這種預測策略中受益。

考慮一下：醫療機械的某些部件（例如 MRI 掃描儀）由於經常使用，會隨著時間的推移逐漸磨損。 如果衛生組織能夠可靠地預測這些零件何時需要更換，醫院就可以在最不忙的時候規劃和安排維護。 這樣，對醫療保健提供者和患者可能造成的干擾就被保持在絕對最低限度。

預測分析可以遠端主動監控和分析 MRI 掃描儀感測器的技術數據，從而幫助簡化流程。 這使我們能夠及早發現可能的技術問題，並有機會透過更換或維修及時解決這些問題。 未來，醫院可以想像這樣一種情況：每個醫療設備和設備都有其詳細的數位孿生，並根據當前數據不斷更新。 這將有助於預測未來的使用和維護需求。

6. 防止 ICU 和綜合醫院病患病情惡化

在重症監護病房 (ICU) 和普通醫院病房中，醫生和護士必須迅速發現患者健康狀況的任何下降。 當立即採取行動可能意味著生與死的差異時尤其如此。 甚至在 COVID-19 大流行之前，這就是一個令人擔憂的問題。 由於人口老化、複雜的外科手術以及缺乏足夠的重症監護專家，包括我國在內的一些國家的重症監護室已經捉襟見肘。 現在，隨著疫情的惡化，醫療保健領域迫切需要技術支援來做出快速、明智的決策。

持續關注患者的生命徵象可以幫助預測軟體識別出那些可能在下一小時內需要幫助的人。 這使得護理人員能夠在健康狀況惡化的最早跡像出現時介入。 預測分析在醫療保健中的作用是衡量患者在離開 ICU 後兩天內死亡或需要重新入院的風險。 這些知識有助於護理人員對病人出院做出明智的決定。

預測演算法現在被用於遠端 ICU 等環境。 在這裡，由專門從事重症監護的醫生和重症監護護士進行持續監測，他們與患者不在同一地點。

這使他們能夠在需要時迅速介入。 此外，預測分析有助於發現普通病房患者開始表現不佳的最早跡象，而這些跡象可能會在相當長一段時間內被忽略。 根據飛利浦的一份報告，自動化預警系統可以迅速讓快速回應團隊做出反應，使醫院中的負面事件顯著下降 35%，心臟病發作率下降 86%。

穿戴式生物感測器可以巧妙地附著在患者的胸部，大大提高了醫療保健提供者識別患者病情衰退早期跡象的能力。 它們對於在醫院內不同護理環境中移動的患者特別有幫助。

這些生物感測器不斷收集和發送重要的健康訊息，例如心跳和呼吸頻率。 他們也監測身體姿勢和患者活動量等背景因素。 這些設備的優點是可以進行遠端監控，從而減少了定期進行現場健康檢查的需要。 這對於治療 COVID-19 患者特別有益。

7. 自殺未遂預測

自殺是美國重要的公共衛生議題，也是美國十大死因之一，每年每 10 萬人中有超過 14 人死於自殺。 為了解決這個迫切的問題，VUMC 的一個研究團隊創建了一個預測分析模型。 該模型利用人們的電子健康記錄來預測特定個體自殺未遂的可能性。

在 VUMC 的 11 個月裡，當醫生專注於患者時，預測演算法在後台悄悄運作。 該系統能夠預測自殺後可能尋求醫療保健的患者，從而通知醫療保健專業人員。

生物醫學資訊學、醫學和精神病學助理教授 Colin Walsh 強調了預測分析在醫療保健和臨床實踐中的重要性。 他觀察到，儘管很難確定每個患者每次遭遇的自殺風險，但風險模型構成了重要的初步篩檢。 這在自殺風險討論不典型的環境中至關重要，並且還有助於識別需要進一步探索的患者。

8. 提高患者參與度

這對於患者積極參與的有效醫療保健非常重要。 透過預測分析，可以提前檢測患者的不依從性，並採取積極措施保持患者健康，直到下一次預約或治療。

醫療保健提供者現在利用醫療保健中的預測分析來設計病患檔案，其中結合了專門有針對性的通訊和技術，有助於建立更好的病患關係。

精算師協會會員 Lillian Dittrick 強調需要應用預測模型來識別和治療對生活方式改變有反應的患者。 預測分析在有針對性的行銷中也很有用，因為它有助於根據患者資料創建客戶角色並自訂溝通策略以滿足他們的偏好。

9. 盡量減少錯過約會

錯過醫療預約和其他耗時的管理工作每年對美國醫療保健系統造成約 1500 億美元的損失。 因此，預測分析提供了一種好方法，可以向患者預約失敗的可能性很高的醫院和診所發出警報，從而減少收入損失並提高提供者滿意度。

杜克大學的一些研究人員建立了一個預測建模工具，可以分析患者的電子病歷，以發現潛在的缺席。 軟體發現杜克大學醫療系統內有 4,819 例缺席病例。 研究人員強調需要使用本地臨床數據來訓練演算法，這樣可以比單獨的供應商培訓產生更好的結果。

Community Health Network 與總部位於紐約的健康科技公司 CipherHealth 合作實施了一項分析解決方案，旨在最大限度地減少患者未能按時赴約的情況，並加強外展工作。 該系統可以預測可能的缺席情況，並允許針對每個客戶進行遠端諮詢。

10. 檢測膿毒症的早期症狀

膿毒症是一種由於感染迅速發展而導致的致命疾病。 因此，預測分析可能是早期檢測和介入的關鍵。 預測演算法透過持續監測患者的生命徵象和其他重要數據，幫助確定最有可能罹患敗血症的患者。

因此，例如，在賓州大學健康系統，使用預測分析工具來檢測潛在的敗血症患者。 該工具使用生命徵象、實驗室結果和護理評估等患者數據來預測敗血症的可能性。 透過這項技術，醫院能夠降低早期有效的敗血症相關死亡率

綜上所述

預測分析在醫療保健行業中的應用越來越多，從而極大地改善了患者護理和營運效率。 預測分析在醫療保健領域的這些現實應用凸顯了預測分析在改變醫療保健領域預測分析的未來方面的強大作用。

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常見問題解答

Q：如何在醫療保健中使用預測分析？

答：醫療保健領域的預測分析利用過去的數據來預測未來的健康事件和結果，以實現早期介入和個人化治療策略。 這使其能夠檢測可能的健康危害、優化患者護理並增強營運。

Q：醫療保健領域使用哪些預測模型？

答：醫療保健領域常用的一些預測模型包括邏輯迴歸、支援向量機、決策樹和神經網路。 這些模型分析患者的資訊並預測這些疾病的未來影響，以便在疾病發生之前檢測到疾病。

Q：醫療保健領域預測分析的範例是什麼？

答：醫療保健領域預測分析的一個例子是應用機器學習演算法來確定病患的再入院情況。 該模型可以分析歷史資訊並檢測再入院模式，使醫療保健提供者能夠及時採取行動並避免患者再入院。