Alat analitik prediktif memungkinkan dokter memasukkan karakteristik pasien ke dalam algoritme yang memprediksi kemungkinan pasien terkena penyakit tertentu. Dokter kemudian dapat menggunakan prediksi ini untuk mengasah penilaian mereka dan mendiagnosis pasien dengan lebih akurat.

Algoritme ini juga dapat membantu dokter mengoptimalkan perawatan, mengurangi kemungkinan efek samping yang tidak diinginkan. Hasilnya adalah hasil yang lebih baik dan pengurangan biaya.

Perawatan Pasien yang Lebih Baik

Baik itu skor peringatan dini di bangsal umum atau peringatan otomatis yang mengidentifikasi pasien yang berisiko terkena serangan jantung, analitik prediktif dalam layanan kesehatan membantu organisasi layanan kesehatan mengubah data menjadi wawasan berwawasan ke depan yang mendukung perawatan pasien yang lebih baik.

Misalnya, model prediktif dapat membantu menentukan pasien mana yang paling mungkin mengalami komplikasi selama operasi. Hal ini memungkinkan profesional kesehatan untuk secara proaktif memantau pasien ini dan memulai jalur pengobatan yang tepat untuk mencegah masalah yang berpotensi mengancam jiwa.

Sistem analitik prediktif canggih juga dapat mengidentifikasi pasien yang berada di jalur untuk mengembangkan sepsis 12 jam sebelumnya sehingga mereka dapat ditemukan dan diobati lebih cepat. Selain itu, jaringan rumah medis menggunakan analitik prediktif untuk menjangkau pasien berisiko selama wabah COVID-19, sehingga mengurangi komplikasi pasien.

Namun, beberapa ahli etika khawatir bahwa analitik prediktif dapat mengurangi penilaian dan pengambilan keputusan manusia. Model analitik prediktif harus dibangun dengan perlindungan yang tepat dan diimbangi dengan standar etika yang diterima, termasuk poin intervensi saat keputusan manusia lebih penting daripada penilaian mesin.

Peningkatan Manajemen Pemanfaatan

Ketika diterapkan pada perawatan kesehatan, analitik prediktif membantu mencegah dan mengelola masalah medis daripada sekadar bereaksi terhadapnya. Hal ini dimungkinkan dengan mengidentifikasi pola dari berbagai sumber, seperti data nasional, data EHR, data biometrik, dan informasi klaim di tingkat lokal atau pasien.

Alat analitik prediktif dapat membantu mengidentifikasi dan memperkirakan waktu penggunaan puncak sehingga tenaga kesehatan profesional dapat melakukan perubahan untuk memastikan pasien menerima perawatan yang diperlukan. Seorang administrator praktik klinis di pusat infus onkologi menggunakan analitik prediktif untuk menemukan bahwa waktu janji temu tengah hari menciptakan lonjakan pemanfaatan yang tidak berkelanjutan. Itu mempertahankan tingkat janji temu dengan mengubah prosedur penjadwalan tertentu sambil mengurangi beban kerja.

Analitik prediktif juga dapat membantu organisasi layanan kesehatan mendeteksi potensi penipuan. Misalnya, menggunakan analitik prediktif untuk mendeteksi pola perilaku anomali yang mungkin mengindikasikan potensi skema penipuan kartu kredit. Ini juga telah digunakan oleh Lenovo untuk memahami klaim garansi dengan lebih baik, menghasilkan pengurangan biaya garansi sebesar 10 hingga 15 persen.

Peningkatan Kepuasan Pasien

Analisis berbasis data dapat mengungkapkan korelasi, wawasan, dan pola tersembunyi yang tidak diketahui yang akan sulit ditemukan melalui cara lain. Ini mengungkapkan peluang baru untuk meningkatkan layanan, meningkatkan produktivitas, dan memangkas biaya.

Misalnya, analitik prediktif dapat mengidentifikasi skema perawatan kesehatan yang curang seperti individu yang mendapatkan pil resep bersubsidi dan menjualnya di pasar gelap, tagihan dokter dan rumah sakit untuk layanan yang tidak ditanggung oleh asuransi, dokter meresepkan prosedur yang tidak perlu untuk mendapatkan Medicare tambahan. pembayaran, dan lainnya. Hal ini memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk mengetahui masalah ini sebelum menjadi terlalu serius.

Selain itu, menggunakan data untuk mendeteksi pola dapat membantu mengurangi tingkat penerimaan kembali pasien dan efisiensi peningkatan operasional lainnya. Misalnya, satu rumah sakit menggunakan analitik prediktif untuk melihat tren, mencegah penundaan ruang operasi, dan mengurangi jumlah operasi yang dibatalkan, menghemat sekitar $6 juta per tahun.

Pengurangan Readmissions

Analitik prediktif dalam perawatan kesehatan membantu menjaga perawatan pasien tetap pada jalurnya, mengurangi rawat inap kembali di rumah sakit, dan menurunkan biaya keseluruhan. Teknologi ini membantu mengidentifikasi pasien yang kemungkinan akan melebihi lama rawat inap normal dengan memantau input data seperti informasi klaim, resep, dan rekam medis. Ini juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi pasien pada lintasan untuk menderita peristiwa tertentu, seperti syok septik, memungkinkan dokter untuk memulai intervensi dini dan mencegah memburuknya kondisi pasien.

Demikian pula, ini dapat digunakan untuk memprediksi pasien mana yang kemungkinan besar akan diterima kembali setelah tinggal di rumah sakit dan memberi mereka perawatan pasca rawat inap yang sesuai. Ini mengurangi tingkat penerimaan kembali, menghemat uang dan menghemat sumber daya untuk pasien baru.

Menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi pasien berisiko tinggi dapat meningkatkan hasil dan membantu organisasi layanan kesehatan mematuhi model penggantian berbasis nilai. Model ini dapat mengidentifikasi pasien yang mungkin memerlukan perawatan tambahan atau lebih intensif, menghasilkan hasil yang lebih baik untuk individu dan biaya yang lebih rendah untuk organisasi. Mereka juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi kelompok yang terpapar wabah penyakit, yang dapat membantu mengurangi penyebaran risiko.

Biaya Lebih Rendah

Analitik prediktif dapat menggantikan banyak tugas pengambilan keputusan rutin berisiko rendah yang jika tidak memerlukan campur tangan manusia. Ini dapat membebaskan karyawan untuk pekerjaan strategis bernilai tinggi atau berisiko tinggi. Contohnya termasuk menghasilkan skor kredit, menentukan pembayaran klaim asuransi dan memutuskan apakah akan menyetujui pengobatan baru untuk pasien atau tidak.

Penyakit kronis seperti kanker, penyakit kardiovaskular, diabetes, dan obesitas menyumbang 75% dari biaya perawatan kesehatan di AS. Menggunakan analitik prediktif pada data tingkat nasional, komunitas, dan individu untuk mengartikulasikan kemungkinan berkembangnya kondisi tersebut dapat membantu dokter dan organisasi layanan kesehatan secara proaktif mengidentifikasi pasien berisiko untuk intervensi dini, mengurangi biaya, dan menyelamatkan nyawa.

Demikian pula, model prediktif dapat membantu mengurangi biaya operasional dengan secara cerdas mengalokasikan sumber daya fasilitas dan mengoptimalkan jadwal staf, mengidentifikasi pasien yang berisiko untuk rawat inap jangka pendek yang mahal, menambahkan intelijen ke akuisisi dan manajemen farmasi dan pasokan, serta menargetkan kampanye kesehatan masyarakat berdasarkan demografi kohort dan laporan penyakit.

Tentu saja, semua model dan proyek analitik prediktif harus selaras dengan kontrol privasi dan menjaga kerahasiaan informasi. Masalah yang sangat penting ini harus dinavigasi dengan hati-hati, terutama karena undang-undang dan tata kelola tertinggal dari gangguan teknologi.