Les outils d'analyse prédictive permettent aux médecins d'intégrer les caractéristiques des patients dans des algorithmes qui prédisent la probabilité qu'un patient contracte certaines maladies. Les médecins peuvent ensuite utiliser ces prédictions pour affiner leurs jugements et diagnostiquer les patients avec plus de précision.

Ces algorithmes peuvent également aider les médecins à optimiser les traitements, réduisant ainsi le risque d'effets secondaires indésirables. Les résultats sont de meilleurs résultats et des coûts réduits.

De meilleurs soins aux patients

Qu'il s'agisse d'un score d'alerte précoce dans un service général ou d'alertes automatisées identifiant les patients à risque d'arrêt cardiaque, l'analyse prédictive dans le domaine de la santé aide les organismes de santé à transformer les données en informations prospectives qui favorisent une meilleure prise en charge des patients.

Par exemple, un modèle prédictif peut aider à déterminer quels patients sont les plus susceptibles de subir des complications pendant une intervention chirurgicale. Cela permet aux professionnels de la santé de surveiller de manière proactive ces patients et de les orienter vers le traitement approprié pour prévenir des problèmes potentiellement mortels.

Un système d'analyse prédictive avancé peut également identifier les patients sur la bonne voie pour développer une septicémie 12 heures à l'avance afin qu'ils puissent être repérés et traités plus tôt. De plus, un réseau de maisons médicales a utilisé l'analyse prédictive pour cibler la sensibilisation des patients à risque lors d'une épidémie de COVID-19, ce qui a entraîné moins de complications pour les patients.

Cependant, certains éthiciens craignent que l'analyse prédictive ne réduise le jugement humain et la prise de décision. Les modèles d'analyse prédictive doivent être construits avec les garanties appropriées et équilibrés avec les normes éthiques acceptées, y compris les points d'intervention lorsqu'une décision humaine est plus critique que l'évaluation de la machine.

Gestion améliorée de l'utilisation

Lorsqu'elle est appliquée aux soins de santé, l'analyse prédictive aide à prévenir et à gérer les problèmes médicaux plutôt que de simplement y réagir. Cela est possible en identifiant des modèles à partir de diverses sources, telles que des données nationales, des données de DSE, des données biométriques et des informations sur les réclamations au niveau local ou du patient.

Les outils d'analyse prédictive peuvent aider à identifier et à prévoir les heures de pointe d'utilisation afin que les professionnels de la santé puissent apporter des modifications pour s'assurer que les patients reçoivent les soins nécessaires. Un administrateur de pratique clinique dans un centre de perfusion oncologique a utilisé l'analyse prédictive pour découvrir que les heures de rendez-vous en milieu de journée créaient des pics d'utilisation non durables. Il a maintenu le taux de rendez-vous en modifiant des procédures de planification spécifiques tout en réduisant les charges de travail.

L'analyse prédictive peut également aider les organismes de santé à détecter les fraudes potentielles. Par exemple, il utilise l'analyse prédictive pour détecter des modèles de comportement anormaux qui pourraient indiquer un stratagème potentiel de fraude par carte de crédit. Il a également été utilisé par Lenovo pour mieux comprendre les demandes de garantie, ce qui a entraîné des réductions de 10 à 15 % des coûts de garantie.

Satisfaction accrue des patients

L'analyse basée sur les données peut révéler des corrélations, des informations et des modèles cachés inconnus qu'il serait difficile de découvrir par d'autres moyens. Cela révèle de nouvelles opportunités pour améliorer les services, augmenter la productivité et réduire les coûts.

Par exemple, l'analyse prédictive peut identifier les programmes de soins de santé frauduleux tels que les individus obtenant des médicaments sur ordonnance subventionnés et les vendant sur le marché noir, les médecins et les hôpitaux facturant un service qui n'est pas couvert par l'assurance, un médecin prescrivant une procédure inutile pour obtenir des suppléments Medicare paiement, et plus encore. Cela permet aux fournisseurs de soins de santé d'attraper ces problèmes avant qu'ils ne deviennent trop graves.

De plus, l'utilisation de données pour détecter des modèles peut aider à réduire les taux de réadmission des patients et d'autres efficacités d'amélioration opérationnelle. Par exemple, un hôpital a utilisé l'analyse prédictive pour repérer les tendances, prévenir les retards dans les salles d'opération et réduire le nombre d'opérations annulées, ce qui lui a permis d'économiser environ 6 millions de dollars par an.

Réadmissions réduites

L'analyse prédictive dans les soins de santé aide à maintenir les soins aux patients sur la bonne voie, à réduire les réadmissions à l'hôpital et à réduire les coûts globaux. La technologie aide à identifier les patients susceptibles de dépasser la durée normale de séjour en surveillant les entrées de données telles que les informations sur les réclamations, les ordonnances et les dossiers médicaux. Il peut également être utilisé pour identifier les patients sur une trajectoire pour souffrir d'un certain événement, tel qu'un choc septique, permettant aux cliniciens de commencer des interventions précoces et de prévenir la détérioration de l'état du patient.

De même, il peut être utilisé pour prédire quels patients sont susceptibles d'être réadmis après un séjour à l'hôpital et leur fournir des soins post-hospitalisation appropriés. Cela réduit les taux de réadmission, économise de l'argent et préserve les ressources pour les nouveaux patients.

L'utilisation de l'analyse prédictive pour identifier les patients à haut risque peut améliorer les résultats et aider les organisations de soins de santé à se conformer aux modèles de remboursement basés sur la valeur. Ces modèles peuvent identifier les patients qui peuvent nécessiter un traitement supplémentaire ou plus intensif, ce qui se traduit par de meilleurs résultats pour l'individu et des coûts inférieurs pour l'organisation. Ils peuvent également être utilisés pour identifier les cohortes exposées à une épidémie, ce qui peut aider à atténuer la propagation du risque.

Réduction des coûts

L'analyse prédictive peut remplacer de nombreuses tâches de prise de décision routinières à faible risque qui nécessiteraient autrement une intervention humaine. Cela peut libérer des employés pour des emplois stratégiques à forte valeur ajoutée ou à haut risque. Les exemples incluent la génération de cotes de crédit, la détermination des remboursements des réclamations d'assurance et la décision d'approuver ou non un nouveau traitement pour un patient.

Les maladies chroniques comme le cancer, les maladies cardiovasculaires, le diabète et l'obésité représentent 75 % des coûts de santé aux États-Unis. L'utilisation d'analyses prédictives sur des données nationales, communautaires et individuelles pour articuler la probabilité de développer de telles conditions peut aider les médecins et les organisations de soins de santé à identifier de manière proactive les patients à risque pour une intervention précoce, en réduisant les coûts et en sauvant des vies.

De même, les modèles prédictifs peuvent aider à réduire les coûts opérationnels en allouant intelligemment les ressources de l'établissement et en optimisant les horaires du personnel, en identifiant les patients à risque de réadmission coûteuse à court terme, en ajoutant de l'intelligence à l'acquisition et à la gestion des produits pharmaceutiques et des approvisionnements et en ciblant les campagnes de santé publique en fonction des données démographiques des cohortes et rapportées. les maladies.

Bien entendu, tous les modèles et projets d'analyse prédictive doivent s'aligner sur les contrôles de confidentialité et préserver la confidentialité des informations. Cette question d'une importance fondamentale doit être abordée avec prudence, d'autant plus que la législation et la gouvernance sont à la traîne par rapport aux perturbations technologiques.