Instrumentele de analiză predictivă permit medicilor să pună caracteristicile pacientului în algoritmi care prezic probabilitatea pacientului de a avea anumite boli. Medicii pot folosi apoi aceste predicții pentru a-și perfecționa judecățile și pentru a diagnostica pacienții mai precis.

Acești algoritmi pot ajuta, de asemenea, medicii să optimizeze tratamentele, reducând șansa de efecte secundare nedorite. Rezultatele sunt rezultate mai bune și costuri reduse.

Îngrijire mai bună a pacientului

Fie că este vorba de un scor de avertizare timpurie într-o secție generală sau de alerte automate care identifică pacienții cu risc de stop cardiac, analiza predictivă în domeniul asistenței medicale ajută organizațiile din domeniul sănătății să transforme datele în perspective de perspectivă care sprijină o îngrijire mai bună a pacientului.

De exemplu, un model predictiv poate ajuta la determinarea pacienților care sunt cel mai probabil să întâmpine complicații în timpul intervenției chirurgicale. Acest lucru permite profesioniștilor din domeniul sănătății să monitorizeze în mod proactiv acești pacienți și să-i înceapă pe calea de tratament adecvată pentru a preveni problemele care pot pune viața în pericol.

Un sistem avansat de analiză predictivă poate identifica și pacienții pe cale de a dezvolta sepsis cu 12 ore înainte, astfel încât să poată fi depistați și tratați mai devreme. În plus, o rețea medicală la domiciliu a folosit analize predictive pentru a viza pacienții cu risc în timpul unui focar de COVID-19, ceea ce a dus la mai puține complicații ale pacientului.

Cu toate acestea, unii eticieni sunt îngrijorați de faptul că analiza predictivă ar putea reduce raționamentul uman și luarea deciziilor. Modelele de analiză predictivă trebuie să fie construite cu garanțiile adecvate și echilibrate cu standardele etice acceptate, inclusiv punctele de intervenție atunci când o decizie umană este mai critică decât evaluarea mașinii.

Management îmbunătățit al utilizării

Când sunt aplicate în domeniul asistenței medicale, analiza predictivă ajută la prevenirea și gestionarea problemelor medicale, mai degrabă decât să reacționeze pur și simplu la acestea. Acest lucru este posibil prin identificarea tiparelor din diverse surse, cum ar fi date naționale, date EHR, date biometrice și informații despre reclamații la nivel local sau la nivel de pacient.

Instrumentele de analiză predictivă pot ajuta la identificarea și prognoza orelor de vârf de utilizare, astfel încât profesioniștii din domeniul sănătății să poată face modificări pentru a se asigura că pacienții primesc îngrijirea necesară. Un administrator de practică clinică de la un centru de perfuzie oncologică a folosit analize predictive pentru a descoperi că orele de programare la mijlocul zilei au creat vârfuri de utilizare nesustenabile. A menținut rata de numire prin modificarea procedurilor specifice de programare, reducând în același timp volumul de muncă.

Analiza predictivă poate ajuta, de asemenea, organizațiile din domeniul sănătății să detecteze potențialele fraude. De exemplu, utilizează analiza predictivă pentru a detecta modele anormale de comportament care ar putea indica o potențială schemă de fraudă cu cardul de credit. De asemenea, a fost folosit de Lenovo pentru a înțelege mai bine revendicările de garanție, ceea ce a dus la reduceri cu 10 până la 15 la sută a costurilor de garanție.

Satisfacție crescută a pacientului

Analiza bazată pe date poate dezvălui corelații necunoscute, perspective și modele ascunse care ar fi dificil de descoperit prin orice alte mijloace. Acest lucru dezvăluie noi oportunități de îmbunătățire a serviciilor, de creștere a productivității și de reducere a costurilor.

De exemplu, analiza predictivă poate identifica scheme frauduloase de asistență medicală, cum ar fi persoanele care obțin pastile subvenționate pe bază de rețetă și le vând pe piața neagră, medicii și spitalele care facturează pentru un serviciu care nu este acoperit de asigurare, un medic care prescrie o procedură inutilă pentru a obține suplimentar Medicare plată și multe altele. Acest lucru permite furnizorilor de servicii medicale să surprindă aceste probleme înainte ca acestea să devină prea grave.

În plus, utilizarea datelor pentru a detecta modele poate ajuta la reducerea ratelor de readmisie a pacienților și a altor eficiențe de îmbunătățire operațională. De exemplu, un spital a folosit analize predictive pentru a identifica tendințele, pentru a preveni întârzierile în sala de operații și pentru a reduce numărul de intervenții chirurgicale anulate, economisind astfel aproximativ 6 milioane de dolari anual.

Readmisii reduse

Analiza predictivă în domeniul sănătății ajută la menținerea îngrijirii pacienților pe drumul cel bun, la reducerea reinternărilor în spital și la reducerea costurilor generale. Tehnologia ajută la identificarea pacienților care ar putea depăși durata normală a șederii prin monitorizarea datelor introduse, cum ar fi informații despre cereri, rețete și dosare medicale. De asemenea, poate fi folosit pentru a identifica pacienții pe o traiectorie de a suferi de un anumit eveniment, cum ar fi un șoc septic, permițând clinicienilor să înceapă intervenții timpurii și să prevină deteriorarea stării pacientului.

În mod similar, poate fi utilizat pentru a prezice pacienții care sunt susceptibili de a fi readmiși după o spitalizare și pentru a le oferi îngrijiri corespunzătoare după spitalizare. Acest lucru reduce ratele de readmisie, economisește bani și păstrează resursele pentru noii pacienți.

Utilizarea analizei predictive pentru a identifica pacienții cu risc ridicat poate îmbunătăți rezultatele și poate ajuta organizațiile din domeniul sănătății să se conformeze modelelor de rambursare bazate pe valoare. Aceste modele pot identifica pacienții care ar putea necesita tratament suplimentar sau mai intensiv, rezultând rezultate mai bune pentru individ și costuri mai mici pentru organizație. Ele pot fi, de asemenea, utilizate pentru a identifica cohortele expuse la un focar de boală, ceea ce poate ajuta la atenuarea răspândirii riscului.

Costuri mai mici

Analiza predictivă poate înlocui multe sarcini de luare a deciziilor de rutină, cu risc scăzut, care altfel ar necesita intervenția umană. Acest lucru poate elibera angajații pentru locuri de muncă strategice de mare valoare sau cu risc mai mare. Exemplele includ generarea de scoruri de credit, determinarea plăților de daune de asigurare și decizia dacă să aprobe sau nu un nou tratament pentru un pacient.

Bolile cronice precum cancerul, bolile cardiovasculare, diabetul și obezitatea reprezintă 75% din costurile asistenței medicale în SUA. Utilizarea analizei predictive asupra datelor la nivel național, comunitar și individual pentru a articula probabilitatea dezvoltării unor astfel de afecțiuni poate ajuta medicii și organizațiile de asistență medicală să identifice în mod proactiv pacienții cu risc pentru intervenție timpurie, reducând costurile și salvând vieți.

În mod similar, modelele predictive pot ajuta la reducerea costurilor operaționale prin alocarea inteligentă a resurselor unității și optimizarea programelor de personal, identificând pacienții cu risc de readmisie costisitoare pe termen scurt, adăugând informații la achiziționarea și gestionarea de produse farmaceutice și de aprovizionare și țintirea campaniilor de sănătate publică bazate pe cohortele demografice și raportate. boli.

Desigur, toate modelele și proiectele de analiză predictivă trebuie să se alinieze la controalele de confidențialitate și să păstreze informațiile private. Această problemă de importanță fundamentală trebuie abordată cu atenție, mai ales că legislația și guvernanța sunt în urmă cu perturbarea tehnologiei.