予測分析ツールを使用すると、医師は患者の特徴をアルゴリズムに組み込んで、患者が特定の病気にかかる可能性を予測できます。 医師はこれらの予測を使用して判断を磨き、患者をより正確に診断できます。

これらのアルゴリズムは、医師が治療を最適化し、望ましくない副作用の可能性を減らすのにも役立ちます。 その結果、成果が向上し、コストが削減されます。

より良い患者ケア

一般病棟の早期警告スコアであれ、心停止の危険性がある患者を特定する自動アラートであれ、医療における予測分析は、医療機関がデータをより良い患者ケアをサポートする将来を見据えた洞察に変えるのに役立ちます。

たとえば、予測モデルは、どの患者が手術中に合併症を経験する可能性が最も高いかを判断するのに役立ちます。 これにより、医療専門家はこれらの患者を積極的に監視し、生命を脅かす可能性のある問題を防ぐために適切な治療方針を開始することができます。

高度な予測分析システムは、敗血症を発症する傾向にある患者を 12 時間前に特定し、より早く発見して治療できるようにすることもできます。 さらに、医療ホーム ネットワークは予測分析を使用して、新型コロナウイルス感染症の流行中にリスクのある患者への支援をターゲットにし、その結果、患者の合併症が減少しました。

しかし、一部の倫理学者は、予測分析が人間の判断や意思決定を低下させる可能性があると懸念しています。 予測分析モデルは、適切な保護手段を備えて構築され、人間の判断が機械の評価よりも重要な場合の介入ポイントなど、受け入れられた倫理基準とのバランスが取れている必要があります。

使用率管理の改善

予測分析をヘルスケアに適用すると、単に医療問題に対応するのではなく、医療問題の予防と管理に役立ちます。 これは、国家データ、EHR データ、生体認証データ、地域レベルまたは患者レベルの請求情報など、さまざまなソースからパターンを識別することで可能になります。

予測分析ツールは、使用率のピーク時間を特定して予測するのに役立つため、医療専門家は患者が必要なケアを受けられるように変更を加えることができます。 腫瘍学点滴センターの臨床診療管理者は、予測分析を使用して、日中の予約時間が持続不可能な使用率の急増を引き起こしていることを発見しました。 作業負荷を削減しながら、特定のスケジュール手順を変更することで予約率を維持しました。

予測分析は、医療機関が潜在的な不正行為を検出するのにも役立ちます。 たとえば、予測分析を使用して、潜在的なクレジット カード詐欺計画を示す可能性のある異常な動作パターンを検出します。 また、Lenovo では保証請求をよりよく理解するために使用されており、その結果、保証コストが 10 ～ 15% 削減されました。

患者満足度の向上

データ駆動型分析は、他の手段では発見するのが難しい未知の相関関係、洞察、隠されたパターンを明らかにすることができます。 これにより、サービスを改善し、生産性を向上させ、コストを削減する新たな機会が明らかになります。

たとえば、予測分析により、補助金付きの処方薬を入手して闇市場で販売する個人、保険でカバーされていないサービスの料金を請求する医師や病院、追加のメディケアを受けるために不必要な手順を処方する医師などの不正な医療制度を特定できます。支払いなど。 これにより、医療提供者はこれらの問題が深刻になる前に発見できるようになります。

さらに、データを使用してパターンを検出すると、患者の再入院率の削減やその他の業務改善の効率化に役立ちます。 たとえば、ある病院では予測分析を使用して傾向を特定し、手術室の遅延を防ぎ、キャンセルされた手術の数を減らし、推定年間 600 万ドルを節約しました。

再入院の減少

医療における予測分析は、患者のケアを軌道に乗せ、再入院を減らし、全体的なコストを削減するのに役立ちます。 この技術は、請求情報、処方箋、医療記録などのデータ入力を監視することで、通常の入院期間を超える可能性がある患者を特定するのに役立ちます。 また、敗血症性ショックなどの特定の事象に見舞われる傾向にある患者を特定するためにも使用できるため、臨床医は早期に介入を開始して患者の状態の悪化を防ぐことができます。

同様に、どの患者が入院後に再入院する可能性が高いかを予測し、適切な入院後のケアを提供するためにも使用できます。 これにより、再入院率が低下し、費用が節約され、新しい患者のためのリソースが確保されます。

予測分析を使用して高リスク患者を特定することで、転帰を改善し、医療機関が価値ベースの償還モデルに準拠できるようにすることができます。 これらのモデルは、追加またはより集中的な治療が必要な可能性のある患者を特定できるため、個人にとってはより良い結果が得られ、組織にとってはコストが削減されます。 また、病気の発生にさらされているコホートを特定するためにも使用でき、リスクの拡大を軽減するのに役立ちます。

コストの削減

予測分析は、人間の介入が必要となる、リスクの低い日常的な意思決定タスクの多くを置き換えることができます。 これにより、従業員は価値の高い、またはリスクの高い戦略的な仕事に就くことができます。 例には、信用スコアの生成、保険金支払いの決定、患者の新しい治療を承認するかどうかの決定などが含まれます。

がん、心血管疾患、糖尿病、肥満などの慢性疾患は、米国の医療費の 75% を占めています。 国、コミュニティ、個人レベルのデータに対する予測分析を使用して、そのような症状が発症する可能性を明確にすると、医師や医療機関がリスクのある患者を積極的に特定して早期介入を行い、コストを削減して命を救うことができます。

同様に、予測モデルは、施設リソースをインテリジェントに割り当ててスタッフのスケジュールを最適化し、高額な費用がかかる短期再入院のリスクにある患者を特定し、医薬品と供給品の入手と管理にインテリジェンスを追加し、コホート人口統計と報告に基づいて公衆衛生キャンペーンをターゲットにすることにより、運営コストを削減するのに役立ちます。病気。

もちろん、すべての予測分析モデルとプロジェクトはプライバシー管理に準拠し、情報を非公開に保つ必要があります。 この根本的に重要な問題は、特にテクノロジーの破壊に比べて法律やガバナンスが遅れているため、慎重に対処する必要があります。