تسمح أدوات التحليلات التنبؤية للأطباء بوضع خصائص المريض في خوارزميات تتنبأ باحتمالية إصابة المريض بأمراض معينة. يمكن للأطباء بعد ذلك استخدام هذه التنبؤات لصقل أحكامهم وتشخيص المرضى بشكل أكثر دقة.

يمكن أن تساعد هذه الخوارزميات الأطباء أيضًا على تحسين العلاجات ، مما يقلل من فرصة الآثار الجانبية غير المرغوب فيها. النتائج هي نتائج أفضل وتكاليف مخفضة.

رعاية أفضل للمرضى

سواء كانت نتيجة تحذير مبكر في الجناح العام أو تنبيهات آلية تحدد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بالسكتة القلبية ، تساعد التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية مؤسسات الرعاية الصحية على تحويل البيانات إلى رؤى مستقبلية تدعم رعاية أفضل للمرضى.

على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد النموذج التنبئي في تحديد المرضى الذين من المرجح أن يواجهوا مضاعفات أثناء الجراحة. يسمح ذلك لأخصائيي الرعاية الصحية بمراقبة هؤلاء المرضى بشكل استباقي والبدء في مسار العلاج المناسب لمنع المشاكل التي قد تهدد الحياة.

يمكن لنظام التحليلات التنبؤية المتقدم أيضًا تحديد المرضى الذين هم على الطريق الصحيح لتطوير تعفن الدم قبل 12 ساعة من الوقت حتى يمكن اكتشافهم وعلاجهم في وقت أقرب. بالإضافة إلى ذلك ، استخدمت الشبكة المنزلية الطبية التحليلات التنبؤية لاستهداف الوصول إلى المرضى المعرضين للخطر أثناء تفشي COVID-19 ، مما أدى إلى تقليل مضاعفات المرضى.

ومع ذلك ، يشعر بعض علماء الأخلاق بالقلق من أن التحليلات التنبؤية يمكن أن تقلل من الحكم البشري واتخاذ القرارات. يجب بناء نماذج التحليلات التنبؤية مع الضمانات المناسبة والمتوازنة مع المعايير الأخلاقية المقبولة ، بما في ذلك نقاط التدخل عندما يكون القرار البشري أكثر أهمية من تقييم الجهاز.

تحسين إدارة الاستخدام

عند تطبيقها على الرعاية الصحية ، تساعد التحليلات التنبؤية في منع المشكلات الطبية وإدارتها بدلاً من مجرد الاستجابة لها. هذا ممكن من خلال تحديد الأنماط من مصادر مختلفة ، مثل البيانات الوطنية ، وبيانات السجلات الصحية الإلكترونية ، وبيانات القياسات الحيوية ، ومعلومات المطالبات على المستوى المحلي أو مستوى المريض.

يمكن أن تساعد أدوات التحليلات التنبؤية في تحديد أوقات ذروة الاستخدام والتنبؤ بها حتى يتمكن اختصاصيو الرعاية الصحية من إجراء تغييرات لضمان حصول المرضى على الرعاية اللازمة. استخدم مسؤول الممارسة السريرية في مركز ضخ الأورام التحليلات التنبؤية لاكتشاف أن أوقات التعيين في منتصف اليوم خلقت طفرات استخدام غير مستدامة. لقد حافظت على معدل التعيين عن طريق تغيير إجراءات الجدولة المحددة مع تقليل أعباء العمل.

يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية أيضًا مؤسسات الرعاية الصحية في اكتشاف الاحتيال المحتمل. على سبيل المثال ، يستخدم التحليلات التنبؤية لاكتشاف أنماط السلوك الشاذة التي قد تشير إلى وجود مخطط احتيال محتمل لبطاقات الائتمان. كما تم استخدامه من قبل Lenovo لفهم مطالبات الضمان بشكل أفضل ، مما أدى إلى تخفيضات بنسبة 10 إلى 15 بالمائة في تكاليف الضمان.

زيادة رضا المريض

يمكن للتحليل المستند إلى البيانات أن يكشف عن ارتباطات ورؤى وأنماط خفية غير معروفة يصعب اكتشافها من خلال أي وسيلة أخرى. يكشف هذا عن فرص جديدة لتحسين الخدمات وزيادة الإنتاجية وخفض التكاليف.

على سبيل المثال ، يمكن للتحليلات التنبؤية تحديد مخططات الرعاية الصحية الاحتيالية مثل حصول الأفراد على حبوب الوصفات الطبية المدعومة وبيعها في السوق السوداء ، وفواتير الأطباء والمستشفيات مقابل خدمة لا يغطيها التأمين ، أو طبيب يصف إجراء غير ضروري للحصول على رعاية طبية إضافية. الدفع ، وأكثر من ذلك. يتيح ذلك لمقدمي الرعاية الصحية اكتشاف هذه المشكلات قبل أن تصبح خطيرة للغاية.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يساعد استخدام البيانات لاكتشاف الأنماط في تقليل معدلات إعادة قبول المرضى وكفاءات تحسين التشغيل الأخرى. على سبيل المثال ، استخدمت إحدى المستشفيات التحليلات التنبؤية لتحديد الاتجاهات ومنع تأخير غرفة العمليات وتقليل عدد العمليات الجراحية الملغاة ، مما يوفر لها ما يقدر بنحو 6 ملايين دولار سنويًا.

إعادة قبول مخفضة

تساعد التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية على الحفاظ على رعاية المرضى في المسار الصحيح ، وتقليل إعادة القبول في المستشفى وخفض التكاليف الإجمالية. تساعد هذه التقنية في تحديد المرضى الذين من المحتمل أن يتجاوزوا المدة الطبيعية للإقامة من خلال مراقبة مدخلات البيانات مثل معلومات المطالبات والوصفات الطبية والسجلات الطبية. يمكن استخدامه أيضًا لتحديد المرضى على مسار ما يعانون من حدث معين ، مثل الصدمة الإنتانية ، مما يمكن الأطباء من بدء التدخلات المبكرة ومنع تدهور حالة المريض.

وبالمثل ، يمكن استخدامه للتنبؤ بالمرضى الذين يُرجح إعادة إدخالهم بعد الإقامة في المستشفى وتزويدهم بالرعاية المناسبة بعد دخول المستشفى. هذا يقلل من معدلات إعادة القبول ، ويوفر المال ويحافظ على الموارد للمرضى الجدد.

يمكن أن يؤدي استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد المرضى المعرضين لمخاطر عالية إلى تحسين النتائج ومساعدة مؤسسات الرعاية الصحية على الامتثال لنماذج السداد القائمة على القيمة. يمكن لهذه النماذج تحديد المرضى الذين قد يحتاجون إلى علاج إضافي أو أكثر كثافة ، مما يؤدي إلى نتائج أفضل للفرد وتكاليف أقل للمؤسسة. يمكن استخدامها أيضًا لتحديد المجموعات المعرضة لتفشي المرض ، والتي يمكن أن تساعد في التخفيف من انتشار المخاطر.

تكاليف أقل

يمكن أن تحل التحليلات التنبؤية محل العديد من مهام صنع القرار الروتينية منخفضة المخاطر التي تتطلب تدخلًا بشريًا. هذا يمكن أن يحرر الموظفين للوظائف الإستراتيجية عالية القيمة أو عالية المخاطر. تشمل الأمثلة إنشاء درجات ائتمانية وتحديد مدفوعات مطالبات التأمين واتخاذ قرار بشأن الموافقة على علاج جديد للمريض أو عدم الموافقة عليه.

تمثل الأمراض المزمنة مثل السرطان وأمراض القلب والأوعية الدموية والسكري والسمنة 75٪ من تكاليف الرعاية الصحية في الولايات المتحدة. يمكن أن يساعد استخدام التحليلات التنبؤية على البيانات على المستوى الوطني والمجتمعي والفرد لتوضيح احتمالية تطوير مثل هذه الحالات الأطباء ومؤسسات الرعاية الصحية على تحديد المرضى المعرضين للخطر بشكل استباقي للتدخل المبكر وتقليل التكاليف وإنقاذ الأرواح.

وبالمثل ، يمكن للنماذج التنبؤية أن تساعد في تقليل التكاليف التشغيلية من خلال تخصيص موارد المنشأة بذكاء وتحسين جداول الموظفين ، وتحديد المرضى المعرضين لخطر إعادة القبول المكلفة على المدى القريب ، وإضافة المعلومات الاستخبارية إلى شراء الأدوية والإمدادات وإدارتها واستهداف حملات الصحة العامة بناءً على التركيبة السكانية للفوج والإبلاغ عنها الأمراض.

بالطبع ، يجب أن تتوافق جميع نماذج ومشاريع التحليلات التنبؤية مع ضوابط الخصوصية والحفاظ على خصوصية المعلومات. يجب التعامل مع هذه القضية المهمة بشكل أساسي بعناية ، خاصة وأن التشريعات والحوكمة متأخرة عن التعطل التكنولوجي.