Predictive-Analytics-Tools ermöglichen es Ärzten, Patientenmerkmale in Algorithmen zu integrieren, die die Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient an bestimmten Krankheiten erkrankt, vorhersagen. Ärzte können diese Vorhersagen dann nutzen, um ihr Urteilsvermögen zu verfeinern und Patienten genauere Diagnosen zu stellen.

Diese Algorithmen können Ärzten auch dabei helfen, Behandlungen zu optimieren und so das Risiko unerwünschter Nebenwirkungen zu verringern. Das Ergebnis sind bessere Ergebnisse und geringere Kosten.

Bessere Patientenversorgung

Ganz gleich, ob es sich um einen Frühwarnwert auf einer Allgemeinstation oder um automatisierte Warnungen zur Identifizierung von Patienten handelt, bei denen das Risiko eines Herzstillstands besteht – prädiktive Analysen im Gesundheitswesen helfen Gesundheitsorganisationen dabei, Daten in zukunftsweisende Erkenntnisse umzuwandeln, die eine bessere Patientenversorgung unterstützen.

Beispielsweise kann ein Vorhersagemodell dabei helfen, zu bestimmen, bei welchen Patienten während einer Operation am wahrscheinlichsten Komplikationen auftreten. Dadurch können medizinische Fachkräfte diese Patienten proaktiv überwachen und sie auf den richtigen Behandlungspfad einleiten, um potenziell lebensbedrohlichen Problemen vorzubeugen.

Ein fortschrittliches prädiktives Analysesystem kann außerdem Patienten, bei denen eine Sepsis droht, 12 Stunden im Voraus identifizieren, sodass sie früher erkannt und behandelt werden können. Darüber hinaus nutzte ein medizinisches Heimnetzwerk prädiktive Analysen, um während eines Ausbruchs von COVID-19 gefährdete Patienten gezielt zu erreichen, was zu weniger Komplikationen bei den Patienten führte.

Einige Ethiker befürchten jedoch, dass prädiktive Analysen das menschliche Urteilsvermögen und die Entscheidungsfindung beeinträchtigen könnten. Prädiktive Analysemodelle müssen mit den richtigen Sicherheitsvorkehrungen erstellt und mit anerkannten ethischen Standards in Einklang gebracht werden, einschließlich Interventionspunkten, wenn eine menschliche Entscheidung wichtiger ist als die Beurteilung der Maschine.

Verbessertes Auslastungsmanagement

Bei der Anwendung im Gesundheitswesen trägt Predictive Analytics dazu bei, medizinische Probleme zu verhindern und zu bewältigen, anstatt nur darauf zu reagieren. Dies ist möglich, indem Muster aus verschiedenen Quellen identifiziert werden, z. B. nationalen Daten, EHR-Daten, biometrischen Daten und Anspruchsinformationen auf lokaler oder Patientenebene.

Prädiktive Analysetools können dabei helfen, Spitzenauslastungszeiten zu erkennen und vorherzusagen, sodass medizinisches Fachpersonal Änderungen vornehmen kann, um sicherzustellen, dass Patienten die notwendige Versorgung erhalten. Ein klinischer Praxisadministrator in einem onkologischen Infusionszentrum nutzte prädiktive Analysen und stellte fest, dass Termine zur Mittagszeit zu unhaltbaren Auslastungsspitzen führten. Durch die Änderung spezifischer Planungsverfahren konnte die Terminquote aufrechterhalten und gleichzeitig die Arbeitsbelastung reduziert werden.

Predictive Analytics kann Gesundheitsorganisationen auch dabei helfen, potenziellen Betrug zu erkennen. Beispielsweise nutzt es prädiktive Analysen, um anomale Verhaltensmuster zu erkennen, die auf einen möglichen Kreditkartenbetrug hinweisen könnten. Es wurde auch von Lenovo verwendet, um Garantieansprüche besser zu verstehen, was zu einer Reduzierung der Garantiekosten um 10 bis 15 Prozent führte.

Erhöhte Patientenzufriedenheit

Datengesteuerte Analysen können unbekannte Zusammenhänge, Erkenntnisse und verborgene Muster aufdecken, die mit anderen Mitteln nur schwer zu entdecken wären. Dies eröffnet neue Möglichkeiten zur Verbesserung von Dienstleistungen, zur Steigerung der Produktivität und zur Kostensenkung.

Mithilfe prädiktiver Analysen lassen sich beispielsweise betrügerische Gesundheitssysteme identifizieren, etwa wenn Einzelpersonen sich subventionierte verschreibungspflichtige Pillen besorgen und diese auf dem Schwarzmarkt verkaufen, Ärzte und Krankenhäuser eine Leistung in Rechnung stellen, die nicht von der Versicherung abgedeckt ist, oder ein Arzt eine unnötige Prozedur verordnet, um zusätzliche Medicare-Leistungen zu erhalten Zahlung und mehr. Dadurch können Gesundheitsdienstleister diese Probleme erkennen, bevor sie zu schwerwiegend werden.

Darüber hinaus kann die Verwendung von Daten zur Erkennung von Mustern dazu beitragen, die Wiederaufnahmeraten von Patienten zu senken und andere betriebliche Effizienzsteigerungen zu erzielen. Beispielsweise nutzte ein Krankenhaus prädiktive Analysen, um Trends zu erkennen, Verzögerungen im Operationssaal zu verhindern und die Anzahl abgesagter Operationen zu reduzieren, wodurch das Unternehmen jährlich schätzungsweise 6 Millionen US-Dollar einsparte.

Reduzierte Rückübernahmen

Prädiktive Analysen im Gesundheitswesen tragen dazu bei, die Patientenversorgung auf Kurs zu halten, Wiederaufnahmen in Krankenhäuser zu reduzieren und die Gesamtkosten zu senken. Die Technologie hilft bei der Identifizierung von Patienten, bei denen die normale Verweildauer wahrscheinlich überschritten wird, indem Dateneingaben wie Anspruchsinformationen, Rezepte und Krankenakten überwacht werden. Es kann auch verwendet werden, um Patienten zu identifizieren, die auf dem Weg sind, ein bestimmtes Ereignis zu erleiden, beispielsweise einen septischen Schock. Dies ermöglicht es Ärzten, frühzeitig einzugreifen und eine Verschlechterung des Zustands des Patienten zu verhindern.

Ebenso lässt sich damit vorhersagen, welche Patienten nach einem Krankenhausaufenthalt voraussichtlich wieder aufgenommen werden, und ihnen nach dem Krankenhausaufenthalt eine angemessene Versorgung bieten. Dadurch werden die Wiederaufnahmeraten gesenkt, Geld gespart und Ressourcen für neue Patienten geschont.

Der Einsatz prädiktiver Analysen zur Identifizierung von Hochrisikopatienten kann die Ergebnisse verbessern und Gesundheitsorganisationen bei der Einhaltung wertbasierter Erstattungsmodelle unterstützen. Diese Modelle können Patienten identifizieren, die möglicherweise eine zusätzliche oder intensivere Behandlung benötigen, was zu besseren Ergebnissen für den Einzelnen und geringeren Kosten für die Organisation führt. Sie können auch dazu verwendet werden, Kohorten zu identifizieren, die einem Krankheitsausbruch ausgesetzt sind, was dazu beitragen kann, die Ausbreitung des Risikos einzudämmen.

Geringere Kosten

Prädiktive Analysen können viele routinemäßige Entscheidungsaufgaben mit geringem Risiko ersetzen, die andernfalls menschliches Eingreifen erfordern würden. Dadurch können Mitarbeiter für hochwertige oder risikoreichere strategische Aufgaben entlastet werden. Beispiele hierfür sind die Erstellung von Bonitätsbewertungen, die Festlegung der Auszahlung von Versicherungsansprüchen und die Entscheidung, ob eine neue Behandlung für einen Patienten genehmigt werden soll oder nicht.

Chronische Krankheiten wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Diabetes und Fettleibigkeit machen 75 % der Gesundheitskosten in den USA aus. Der Einsatz prädiktiver Analysen von Daten auf nationaler, kommunaler und individueller Ebene zur Ermittlung der Wahrscheinlichkeit der Entwicklung solcher Erkrankungen kann Ärzten und Gesundheitsorganisationen dabei helfen, proaktiv Risikopatienten für eine frühzeitige Intervention zu identifizieren, Kosten zu senken und Leben zu retten.

In ähnlicher Weise können Vorhersagemodelle dazu beitragen, die Betriebskosten zu senken, indem sie die Ressourcen der Einrichtung intelligent zuweisen und die Personalpläne optimieren, Patienten identifizieren, bei denen das Risiko einer kostspieligen kurzfristigen Wiedereinweisung besteht, Informationen zur Beschaffung und Verwaltung von Arzneimitteln und Versorgungsmaterialien hinzufügen und öffentliche Gesundheitskampagnen gezielt auf der Grundlage der demografischen Daten und Berichte der Kohorte durchführen Krankheiten.

Natürlich müssen alle Predictive-Analytics-Modelle und -Projekte mit Datenschutzkontrollen im Einklang stehen und die Informationen privat halten. Dieses grundsätzlich wichtige Thema muss sorgfältig angegangen werden, insbesondere da Gesetzgebung und Governance hinter den technologischen Umwälzungen zurückbleiben.