Gli strumenti di analisi predittiva consentono ai medici di inserire le caratteristiche del paziente in algoritmi che prevedono la probabilità di un paziente di contrarre determinate malattie. I medici possono quindi utilizzare queste previsioni per affinare i loro giudizi e diagnosticare i pazienti in modo più accurato.

Questi algoritmi possono anche aiutare i medici a ottimizzare i trattamenti, riducendo la possibilità di effetti collaterali indesiderati. I risultati sono risultati migliori e costi ridotti.

Migliore cura del paziente

Che si tratti di un punteggio di allerta precoce in un reparto generale o di avvisi automatici che identificano i pazienti a rischio di arresto cardiaco, l'analisi predittiva nel settore sanitario aiuta le organizzazioni sanitarie a trasformare i dati in informazioni lungimiranti che supportano una migliore assistenza ai pazienti.

Ad esempio, un modello predittivo può aiutare a determinare quali pazienti hanno maggiori probabilità di avere complicazioni durante l'intervento chirurgico. Ciò consente agli operatori sanitari di monitorare in modo proattivo questi pazienti e avviarli sul percorso terapeutico appropriato per prevenire problemi potenzialmente letali.

Un avanzato sistema di analisi predittiva può anche identificare i pazienti sulla buona strada per sviluppare la sepsi con 12 ore di anticipo in modo che possano essere individuati e trattati prima. Inoltre, una rete domestica medica ha utilizzato l'analisi predittiva per indirizzare il raggio d'azione ai pazienti a rischio durante un'epidemia di COVID-19, con conseguente minor numero di complicanze per i pazienti.

Tuttavia, alcuni esperti di etica temono che l'analisi predittiva possa ridurre il giudizio umano e il processo decisionale. I modelli di analisi predittiva devono essere costruiti con le adeguate salvaguardie e bilanciati con standard etici accettati, compresi i punti di intervento quando una decisione umana è più critica della valutazione della macchina.

Migliore gestione dell'utilizzo

Se applicata all'assistenza sanitaria, l'analisi predittiva aiuta a prevenire e gestire i problemi medici piuttosto che limitarsi a reagire ad essi. Ciò è possibile identificando modelli da varie fonti, come dati nazionali, dati EHR, dati biometrici e informazioni sui sinistri a livello locale o del paziente.

Gli strumenti di analisi predittiva possono aiutare a identificare e prevedere i tempi di utilizzo massimo in modo che gli operatori sanitari possano apportare modifiche per garantire che i pazienti ricevano le cure necessarie. Un amministratore di pratica clinica presso un centro di infusione di oncologia ha utilizzato l'analisi predittiva per scoprire che gli orari degli appuntamenti a metà giornata creavano picchi di utilizzo insostenibili. Ha mantenuto il tasso di appuntamento modificando specifiche procedure di pianificazione riducendo i carichi di lavoro.

L'analisi predittiva può anche aiutare le organizzazioni sanitarie a rilevare potenziali frodi. Ad esempio, utilizza l'analisi predittiva per rilevare modelli di comportamento anomali che potrebbero indicare un potenziale schema di frode con carta di credito. È stato utilizzato anche da Lenovo per comprendere meglio le richieste di garanzia, con una riduzione del 10-15% dei costi di garanzia.

Maggiore soddisfazione del paziente

L'analisi basata sui dati può rivelare correlazioni sconosciute, intuizioni e modelli nascosti che sarebbero difficili da scoprire con qualsiasi altro mezzo. Ciò rivela nuove opportunità per migliorare i servizi, aumentare la produttività e ridurre i costi.

Ad esempio, l'analisi predittiva può identificare regimi sanitari fraudolenti come persone che ottengono pillole con prescrizione sovvenzionata e le vendono sul mercato nero, medici e ospedali che fatturano per un servizio non coperto da assicurazione, un medico che prescrive una procedura non necessaria per ottenere Medicare aggiuntivo pagamento e altro ancora. Ciò consente agli operatori sanitari di rilevare questi problemi prima che diventino troppo seri.

Inoltre, l'utilizzo dei dati per rilevare i modelli può aiutare a ridurre i tassi di riammissione dei pazienti e altre efficienze di miglioramento operativo. Ad esempio, un ospedale ha utilizzato l'analisi predittiva per individuare le tendenze, prevenire ritardi in sala operatoria e ridurre il numero di interventi chirurgici annullati, risparmiando circa 6 milioni di dollari all'anno.

Riammissioni ridotte

L'analisi predittiva nel settore sanitario aiuta a mantenere sotto controllo l'assistenza ai pazienti, a ridurre i ricoveri ospedalieri e a ridurre i costi complessivi. La tecnologia aiuta a identificare i pazienti che potrebbero superare la normale durata del ricovero monitorando gli input di dati come informazioni sulle richieste di risarcimento, prescrizioni e cartelle cliniche. Può anche essere utilizzato per identificare i pazienti su una traiettoria per soffrire di un determinato evento, come uno shock settico, consentendo ai medici di iniziare interventi precoci e prevenire il deterioramento delle condizioni del paziente.

Allo stesso modo, può essere utilizzato per prevedere quali pazienti saranno probabilmente riammessi dopo una degenza ospedaliera e fornire loro un'adeguata assistenza post-ricovero. Ciò riduce i tassi di riammissione, fa risparmiare denaro e preserva le risorse per i nuovi pazienti.

L'utilizzo dell'analisi predittiva per identificare i pazienti ad alto rischio può migliorare i risultati e aiutare le organizzazioni sanitarie a rispettare i modelli di rimborso basati sul valore. Questi modelli possono identificare i pazienti che potrebbero richiedere un trattamento aggiuntivo o più intensivo, con risultati migliori per l'individuo e costi inferiori per l'organizzazione. Possono anche essere utilizzati per identificare le coorti esposte a un focolaio di malattia, che possono aiutare a mitigare la diffusione del rischio.

Costi inferiori

L'analisi predittiva può sostituire molte attività decisionali di routine a basso rischio che altrimenti richiederebbero l'intervento umano. Ciò può liberare i dipendenti per lavori strategici di alto valore o ad alto rischio. Gli esempi includono la generazione di punteggi di credito, la determinazione dei pagamenti delle richieste di risarcimento assicurativo e la decisione se approvare o meno un nuovo trattamento per un paziente.

Malattie croniche come il cancro, le malattie cardiovascolari, il diabete e l'obesità rappresentano il 75% dei costi sanitari negli Stati Uniti. L'utilizzo di analisi predittive su dati nazionali, comunitari e individuali per articolare la probabilità di sviluppare tali condizioni può aiutare i medici e le organizzazioni sanitarie a identificare in modo proattivo i pazienti a rischio per un intervento precoce, riducendo i costi e salvando vite umane.

Allo stesso modo, i modelli predittivi possono aiutare a ridurre i costi operativi allocando in modo intelligente le risorse della struttura e ottimizzando gli orari del personale, identificando i pazienti a rischio di costose riammissioni a breve termine, aggiungendo informazioni all'acquisizione e alla gestione di prodotti farmaceutici e forniture e mirando a campagne di salute pubblica basate su dati demografici di coorte e riportati malattia.

Naturalmente, tutti i modelli e i progetti di analisi predittiva devono essere allineati con i controlli sulla privacy e mantenere le informazioni private. Questa questione di fondamentale importanza deve essere affrontata con attenzione, in particolare perché la legislazione e la governance sono in ritardo rispetto all'interruzione della tecnologia.