예측 분석 도구를 사용하면 의사는 환자의 특성을 알고리즘에 입력하여 환자가 특정 질병에 걸릴 가능성을 예측할 수 있습니다. 그런 다음 의사는 이러한 예측을 사용하여 판단을 연마하고 환자를 보다 정확하게 진단할 수 있습니다.

이러한 알고리즘은 또한 의사가 치료를 최적화하여 원치 않는 부작용의 가능성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 결과는 더 나은 결과와 비용 절감입니다.

더 나은 환자 관리

일반 병동의 조기 경고 점수이든 심정지 위험이 있는 환자를 식별하는 자동 경고이든, 의료 분야의 예측 분석은 의료 조직이 데이터를 더 나은 환자 치료를 지원하는 미래 지향적 인 통찰력으로 바꾸는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 예측 모델은 수술 중 합병증을 경험할 가능성이 가장 높은 환자를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 의료 전문가는 이러한 환자를 사전에 모니터링하고 적절한 치료 경로에서 시작하여 잠재적으로 생명을 위협하는 문제를 예방할 수 있습니다.

고급 예측 분석 시스템은 패혈증 발병 환자를 12시간 전에 식별하여 더 빨리 발견하고 치료할 수 있습니다. 또한 의료 홈 네트워크는 예측 분석을 사용하여 COVID-19가 발생하는 동안 위험에 처한 환자에 대한 지원을 목표로 하여 환자 합병증을 줄였습니다.

그러나 일부 윤리학자들은 예측 분석이 인간의 판단과 의사 결정을 감소시킬 수 있다고 우려합니다. 예측 분석 모델은 적절한 안전 장치로 구축되어야 하며 기계의 평가보다 사람의 결정이 더 중요한 개입 지점을 포함하여 수용된 윤리적 표준과 균형을 이루어야 합니다.

활용도 관리 개선

의료에 적용할 때 예측 분석은 의료 문제에 단순히 대응하는 것이 아니라 의료 문제를 예방하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 이는 국가 데이터, EHR 데이터, 생체 인식 데이터 및 지역 또는 환자 수준의 청구 정보와 같은 다양한 소스에서 패턴을 식별함으로써 가능합니다.

예측 분석 도구는 의료 전문가가 환자가 필요한 치료를 받을 수 있도록 변경을 할 수 있도록 최대 사용 시간을 식별하고 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 종양학 주입 센터의 임상 진료 관리자는 예측 분석을 사용하여 정오 약속 시간으로 인해 지속 불가능한 사용량 급증이 발생했음을 발견했습니다. 업무량을 줄이면서 구체적인 스케줄링 절차를 변경해 약속률을 유지했다.

예측 분석은 또한 의료 기관이 잠재적 사기를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 예측 분석을 사용하여 잠재적인 신용 카드 사기 계획을 나타낼 수 있는 비정상적인 동작 패턴을 감지합니다. 또한 Lenovo는 보증 청구를 더 잘 이해하기 위해 이를 사용하여 보증 비용을 10~15% 절감했습니다.

환자 만족도 향상

데이터 기반 분석은 다른 방법으로는 발견하기 어려운 알려지지 않은 상관 관계, 통찰력 및 숨겨진 패턴을 드러낼 수 있습니다. 이는 서비스를 개선하고 생산성을 높이며 비용을 절감할 수 있는 새로운 기회를 보여줍니다.

예를 들어, 예측 분석은 보조금을 받는 처방약을 구입하여 암시장에서 판매하는 개인, 보험이 적용되지 않는 서비스에 대해 비용을 청구하는 의사 및 병원, 추가 Medicare를 얻기 위해 불필요한 절차를 처방하는 의사와 같은 사기성 의료 계획을 식별할 수 있습니다. 지불, 그리고 더. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 이러한 문제가 너무 심각해지기 전에 파악할 수 있습니다.

또한 데이터를 사용하여 패턴을 감지하면 환자 재입원률 및 기타 운영 개선 효율성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 한 병원은 예측 분석을 사용하여 추세를 파악하고 수술실 지연을 방지하고 취소된 수술 수를 줄여 연간 약 600만 달러를 절약했습니다.

재입학 감소

의료 분야의 예측 분석은 환자 치료를 순조롭게 진행하고 병원 재입원을 줄이며 전체 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 청구 정보, 처방전 및 의료 기록과 같은 데이터 입력을 모니터링하여 정상적인 재원 기간을 초과할 가능성이 있는 환자를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 패혈성 쇼크와 같은 특정 이벤트로 고통받는 궤적에 있는 환자를 식별하는 데 사용할 수 있어 임상의가 조기 개입을 시작하고 환자 상태의 악화를 방지할 수 있습니다.

마찬가지로 입원 후 재입원할 가능성이 있는 환자를 예측하고 적절한 입원 후 관리를 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 재입원률이 감소하고 비용이 절감되며 신규 환자를 위한 자원이 보존됩니다.

예측 분석을 사용하여 고위험 환자를 식별하면 결과를 개선하고 의료 기관이 가치 기반 환급 모델을 준수하도록 도울 수 있습니다. 이러한 모델은 추가 또는 보다 집중적인 치료가 필요한 환자를 식별할 수 있으므로 개인에게는 더 나은 결과를, 조직에는 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 질병 발병에 노출된 코호트를 식별하는 데 사용할 수 있어 위험 확산을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

비용 절감

예측 분석은 그렇지 않으면 사람의 개입이 필요한 많은 위험도가 낮고 일상적인 의사 결정 작업을 대체할 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 가치가 높거나 위험도가 높은 전략적 업무에 집중할 수 있습니다. 예를 들면 신용 점수 생성, 보험금 지급액 결정, 환자를 위한 새로운 치료 승인 여부 결정 등이 있습니다.

암, 심혈관 질환, 당뇨병 및 비만과 같은 만성 질환은 미국 의료 비용의 75%를 차지합니다. 국가, 지역사회 및 개인 수준의 데이터에 대한 예측 분석을 사용하여 그러한 상태가 발생할 가능성을 명확히 하면 의사와 의료 기관이 조기 개입을 위해 위험에 처한 환자를 사전에 식별하여 비용을 절감하고 생명을 구하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마찬가지로, 예측 모델은 시설 자원을 지능적으로 할당하고 직원 일정을 최적화하고, 비용이 많이 드는 단기 재입원 위험이 있는 환자를 식별하고, 의약품 및 공급품 획득 및 관리에 인텔리전스를 추가하고, 코호트 인구 통계 및 보고된 공중 보건 캠페인을 대상으로 하여 운영 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 질병.

물론 모든 예측 분석 모델과 프로젝트는 개인 정보 보호 제어와 일치하고 정보를 비공개로 유지해야 합니다. 이 근본적으로 중요한 문제는 특히 법률 및 거버넌스가 기술 혼란에 뒤쳐져 있기 때문에 신중하게 탐색해야 합니다.