Инструменты предиктивной аналитики позволяют врачам включать характеристики пациентов в алгоритмы, которые предсказывают вероятность развития у пациента определенных заболеваний. Затем врачи могут использовать эти прогнозы для уточнения своих суждений и более точной диагностики пациентов.

Эти алгоритмы также могут помочь врачам оптимизировать лечение, уменьшая вероятность нежелательных побочных эффектов. Результатом являются лучшие результаты и снижение затрат.

Улучшение ухода за пациентами

Будь то оценка раннего предупреждения в общей палате или автоматические оповещения, идентифицирующие пациентов с риском остановки сердца, прогностическая аналитика в здравоохранении помогает организациям здравоохранения превращать данные в перспективные идеи, которые помогают улучшить уход за пациентами.

Например, прогностическая модель может помочь определить, какие пациенты с наибольшей вероятностью столкнутся с осложнениями во время операции. Это позволяет медицинским работникам активно наблюдать за этими пациентами и назначать им правильный курс лечения, чтобы предотвратить потенциально опасные для жизни проблемы.

Усовершенствованная система прогнозной аналитики также может выявлять пациентов, у которых может развиться сепсис, на 12 часов раньше, чтобы их можно было выявить и начать лечение как можно раньше. Кроме того, домашняя медицинская сеть использовала прогностическую аналитику для охвата пациентов из групп риска во время вспышки COVID-19, что привело к меньшему количеству осложнений у пациентов.

Тем не менее, некоторые специалисты по этике обеспокоены тем, что прогнозная аналитика может уменьшить человеческое суждение и принятие решений. Модели предиктивной аналитики должны быть построены с надлежащими мерами предосторожности и сбалансированы с принятыми этическими стандартами, включая точки вмешательства, когда решение человека более важно, чем оценка машины.

Улучшенное управление использованием

Применительно к здравоохранению прогностическая аналитика помогает предотвращать медицинские проблемы и управлять ими, а не просто реагировать на них. Это возможно путем выявления шаблонов из различных источников, таких как национальные данные, данные электронной медицинской карты, биометрические данные и информация о претензиях на местном уровне или на уровне пациента.

Инструменты предиктивной аналитики могут помочь определить и спрогнозировать периоды пиковой нагрузки, чтобы медицинские работники могли вносить изменения, чтобы обеспечить получение пациентами необходимого ухода. Администратор клинической практики в онкологическом инфузионном центре использовал прогнозную аналитику, чтобы обнаружить, что время приема в середине дня создает неустойчивые всплески использования. Он сохранил частоту назначений, изменив конкретные процедуры планирования при одновременном снижении рабочей нагрузки.

Предиктивная аналитика также может помочь организациям здравоохранения выявлять потенциальное мошенничество. Например, он использует прогнозную аналитику для обнаружения аномальных моделей поведения, которые могут указывать на потенциальную схему мошенничества с кредитными картами. Lenovo также использовала его для лучшего понимания гарантийных требований, что привело к сокращению гарантийных расходов на 10–15 процентов.

Повышение удовлетворенности пациентов

Анализ, основанный на данных, может выявить неизвестные корреляции, идеи и скрытые закономерности, которые было бы трудно обнаружить с помощью любых других средств. Это открывает новые возможности для улучшения услуг, повышения производительности и сокращения затрат.

Например, предиктивная аналитика может выявлять мошеннические схемы здравоохранения, такие как получение отдельными лицами субсидированных рецептурных таблеток и их продажа на черном рынке, выставление врачами и больницами счетов за услуги, которые не покрываются страховкой, назначение врачом ненужной процедуры для получения дополнительных услуг Medicare. оплата и многое другое. Это позволяет медицинским работникам выявлять эти проблемы до того, как они станут слишком серьезными.

Кроме того, использование данных для выявления шаблонов может помочь снизить частоту повторных госпитализаций пациентов и повысить эффективность других операций. Например, одна больница использовала прогностическую аналитику для выявления тенденций, предотвращения задержек в операционных и сокращения количества отмененных операций, что позволило им ежегодно экономить примерно 6 миллионов долларов.

Сокращение реадмиссии

Прогностическая аналитика в здравоохранении помогает контролировать уход за пациентами, сокращать количество повторных госпитализаций и снижать общие затраты. Эта технология помогает выявлять пациентов, которые могут превысить нормальную продолжительность пребывания, путем мониторинга входных данных, таких как информация о претензиях, рецепты и медицинские записи. Его также можно использовать для выявления пациентов, которые могут пострадать от определенного события, такого как септический шок, что позволяет клиницистам начать раннее вмешательство и предотвратить ухудшение состояния пациента.

Точно так же его можно использовать для прогнозирования того, какие пациенты, вероятно, будут повторно госпитализированы после пребывания в больнице, и для оказания им надлежащей помощи после госпитализации. Это снижает количество повторных госпитализаций, экономит деньги и сохраняет ресурсы для новых пациентов.

Использование прогнозной аналитики для выявления пациентов с высоким риском может улучшить результаты и помочь организациям здравоохранения соблюдать модели возмещения расходов, основанные на ценности. Эти модели могут выявлять пациентов, которым может потребоваться дополнительное или более интенсивное лечение, что приводит к лучшим результатам для отдельных лиц и снижению затрат для организации. Их также можно использовать для выявления когорт, подвергшихся вспышке заболевания, что может помочь снизить распространение риска.

Низкие затраты

Прогнозная аналитика может заменить многие рутинные задачи принятия решений с низким уровнем риска, которые в противном случае потребовали бы вмешательства человека. Это может высвободить сотрудников для выполнения важных стратегических задач или задач с более высоким риском. Примеры включают в себя создание кредитных баллов, определение выплат по страховым претензиям и принятие решения о том, одобрять ли новое лечение для пациента.

Хронические заболевания, такие как рак, сердечно-сосудистые заболевания, диабет и ожирение, составляют 75% расходов на здравоохранение в США. Использование прогностического анализа данных на национальном, общественном и индивидуальном уровне для определения вероятности развития таких состояний может помочь врачам и организациям здравоохранения заблаговременно выявлять пациентов из группы риска для раннего вмешательства, снижения затрат и спасения жизней.

Точно так же прогностические модели могут помочь снизить операционные расходы за счет разумного распределения ресурсов учреждения и оптимизации штатного расписания, выявления пациентов, которым грозит дорогостоящая повторная госпитализация в ближайшем будущем, добавления интеллектуальных данных в процессы приобретения и управления фармацевтическими препаратами и расходными материалами, а также целенаправленного проведения кампаний общественного здравоохранения на основе когортных демографических данных и отчетных данных. болезни.

Конечно, все модели и проекты предиктивной аналитики должны быть согласованы с элементами управления конфиденциальностью и обеспечивать конфиденциальность информации. К этому принципиально важному вопросу необходимо подходить осторожно, особенно в связи с тем, что законодательство и управление отстают от технологических прорывов.