เครื่องมือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้แพทย์สามารถใส่ลักษณะเฉพาะของผู้ป่วยลงในอัลกอริทึมที่ทำนายความเป็นไปได้ที่ผู้ป่วยจะเป็นโรคบางอย่างได้ จากนั้นแพทย์สามารถใช้การคาดคะเนเหล่านี้เพื่อปรับปรุงการตัดสินและวินิจฉัยผู้ป่วยได้แม่นยำยิ่งขึ้น

อัลกอริธึมเหล่านี้ยังสามารถช่วยให้แพทย์เพิ่มประสิทธิภาพการรักษา ลดโอกาสเกิดผลข้างเคียงที่ไม่พึงประสงค์ ผลลัพธ์คือผลลัพธ์ที่ดีกว่าและลดต้นทุน

การดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้น

ไม่ว่าจะเป็นคะแนนการเตือนล่วงหน้าในวอร์ดทั่วไปหรือการแจ้งเตือนอัตโนมัติที่ระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงต่อภาวะหัวใจหยุดเต้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่คาดการณ์ล่วงหน้าซึ่งสนับสนุนการดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้น

ตัวอย่างเช่น แบบจำลองการทำนายสามารถช่วยระบุได้ว่าผู้ป่วยรายใดมีแนวโน้มที่จะเกิดภาวะแทรกซ้อนระหว่างการผ่าตัดมากที่สุด ซึ่งช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถติดตามผู้ป่วยเหล่านี้ในเชิงรุกและเริ่มต้นการรักษาที่เหมาะสมเพื่อป้องกันปัญหาที่อาจเป็นอันตรายถึงชีวิตได้

ระบบวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูงยังสามารถระบุผู้ป่วยที่กำลังติดตามเพื่อพัฒนาภาวะติดเชื้อได้ล่วงหน้า 12 ชั่วโมง เพื่อให้ตรวจพบและรักษาได้เร็วขึ้น นอกจากนี้ เครือข่ายทางการแพทย์ที่บ้านยังใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดเป้าหมายไปยังผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงในช่วงการระบาดของ COVID-19 ส่งผลให้ผู้ป่วยมีภาวะแทรกซ้อนน้อยลง

อย่างไรก็ตาม นักจริยธรรมบางคนกังวลว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อาจทำให้วิจารณญาณและการตัดสินใจของมนุษย์ลดลง แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ต้องสร้างด้วยการป้องกันที่เหมาะสมและสมดุลกับมาตรฐานทางจริยธรรมที่ยอมรับ รวมถึงจุดแทรกแซงเมื่อการตัดสินใจของมนุษย์มีความสำคัญมากกว่าการประเมินของเครื่องจักร

ปรับปรุงการจัดการการใช้ประโยชน์

เมื่อนำไปใช้กับการดูแลสุขภาพ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะช่วยป้องกันและจัดการปัญหาทางการแพทย์ แทนที่จะตอบสนองต่อปัญหาเหล่านั้นเพียงอย่างเดียว สิ่งนี้เป็นไปได้โดยการระบุรูปแบบจากแหล่งต่างๆ เช่น ข้อมูลระดับชาติ ข้อมูล EHR ข้อมูลไบโอเมตริก และข้อมูลการอ้างสิทธิ์ในระดับท้องถิ่นหรือระดับผู้ป่วย

เครื่องมือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยระบุและคาดการณ์เวลาการใช้งานสูงสุด เพื่อให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถทำการเปลี่ยนแปลงเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ป่วยได้รับการดูแลที่จำเป็น ผู้ดูแลการปฏิบัติทางคลินิกที่ศูนย์ฉีดยาเนื้องอกวิทยาใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อค้นพบว่าเวลานัดหมายในช่วงกลางวันทำให้การใช้งานเพิ่มขึ้นอย่างไม่ยั่งยืน รักษาอัตราการนัดหมายโดยการปรับเปลี่ยนขั้นตอนการกำหนดเวลาเฉพาะในขณะที่ลดภาระงาน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังสามารถช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพตรวจพบการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อตรวจหารูปแบบพฤติกรรมที่ผิดปกติซึ่งอาจบ่งบอกถึงแผนการฉ้อโกงบัตรเครดิตที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้ Lenovo ยังนำไปใช้เพื่อให้เข้าใจการเรียกร้องการรับประกันได้ดีขึ้น ส่งผลให้ค่าใช้จ่ายในการรับประกันลดลง 10 ถึง 15 เปอร์เซ็นต์

เพิ่มความพึงพอใจของผู้ป่วย

การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสามารถเปิดเผยความสัมพันธ์ที่ไม่รู้จัก ข้อมูลเชิงลึก และรูปแบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งยากที่จะค้นพบด้วยวิธีอื่นใด สิ่งนี้เผยให้เห็นโอกาสใหม่ในการปรับปรุงบริการ เพิ่มผลผลิต และลดต้นทุน

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถระบุแผนการรักษาพยาบาลที่ฉ้อฉล เช่น บุคคลที่ได้รับยาตามใบสั่งแพทย์ที่ได้รับเงินอุดหนุนและขายยาเหล่านี้ในตลาดมืด แพทย์และโรงพยาบาลเรียกเก็บเงินสำหรับบริการที่ไม่ครอบคลุมในประกัน แพทย์สั่งให้มีขั้นตอนที่ไม่จำเป็นเพื่อรับ Medicare เพิ่มเติม การชำระเงิน และอื่นๆ สิ่งนี้ทำให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถจับปัญหาเหล่านี้ได้ก่อนที่จะรุนแรงเกินไป

นอกจากนี้ การใช้ข้อมูลเพื่อตรวจจับรูปแบบสามารถช่วยลดอัตราการกลับเข้ามาใหม่ของผู้ป่วยและปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานอื่นๆ ตัวอย่างเช่น โรงพยาบาลแห่งหนึ่งใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุแนวโน้ม ป้องกันความล่าช้าของห้องผ่าตัด และลดจำนวนการผ่าตัดที่ยกเลิก ทำให้ประหยัดเงินได้ประมาณ 6 ล้านเหรียญต่อปี

ลดการอ่าน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพช่วยให้การดูแลผู้ป่วยเป็นไปตามแผน ลดการเข้ารับการรักษาซ้ำในโรงพยาบาล และลดค่าใช้จ่ายโดยรวม เทคโนโลยีนี้ช่วยระบุผู้ป่วยที่มีแนวโน้มจะเข้าพักเกินระยะเวลาปกติ โดยการตรวจสอบข้อมูลที่ป้อนเข้า เช่น ข้อมูลการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน ใบสั่งยา และเวชระเบียน นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อระบุผู้ป่วยในเส้นทางที่ต้องทนทุกข์ทรมานจากเหตุการณ์บางอย่าง เช่น ภาวะช็อกจากการติดเชื้อ ทำให้แพทย์สามารถเริ่มการรักษาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และป้องกันไม่ให้อาการของผู้ป่วยแย่ลง

ในทำนองเดียวกัน สามารถใช้เพื่อคาดการณ์ว่าผู้ป่วยรายใดมีแนวโน้มที่จะเข้ารับการรักษาซ้ำหลังจากเข้าพักในโรงพยาบาล และให้การดูแลหลังการรักษาในโรงพยาบาลอย่างเหมาะสม ซึ่งช่วยลดอัตราการกลับเข้ามาใหม่ ประหยัดเงิน และรักษาทรัพยากรสำหรับผู้ป่วยรายใหม่

การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงสามารถปรับปรุงผลลัพธ์และช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพปฏิบัติตามรูปแบบการชำระเงินคืนตามมูลค่า แบบจำลองเหล่านี้สามารถระบุผู้ป่วยที่อาจต้องการการรักษาเพิ่มเติมหรือเข้มข้นขึ้น ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับแต่ละบุคคลและค่าใช้จ่ายที่ลดลงสำหรับองค์กร นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อระบุกลุ่มประชากรตามรุ่นที่มีการระบาดของโรค ซึ่งสามารถช่วยลดความเสี่ยงในการแพร่กระจายได้

ลดต้นทุน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถแทนที่งานที่ต้องตัดสินใจเป็นประจำและมีความเสี่ยงต่ำจำนวนมาก ซึ่งจำเป็นต้องอาศัยการแทรกแซงจากมนุษย์ ซึ่งจะทำให้พนักงานว่างงานเชิงกลยุทธ์ที่มีมูลค่าสูงหรือมีความเสี่ยงสูงได้ ตัวอย่าง ได้แก่ การสร้างคะแนนเครดิต การพิจารณาการจ่ายค่าสินไหมทดแทน และการตัดสินใจว่าจะอนุมัติการรักษาใหม่สำหรับผู้ป่วยหรือไม่

โรคเรื้อรังต่างๆ เช่น มะเร็ง โรคหัวใจและหลอดเลือด เบาหวาน และโรคอ้วน คิดเป็น 75% ของค่ารักษาพยาบาลในสหรัฐอเมริกา การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลระดับชาติ ชุมชน และระดับบุคคลเพื่อระบุแนวโน้มของการเกิดภาวะดังกล่าวสามารถช่วยให้แพทย์และองค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงเชิงรุกเพื่อการรักษาในระยะแรก ลดค่าใช้จ่ายและช่วยชีวิต

ในทำนองเดียวกัน แบบจำลองเชิงคาดการณ์สามารถช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานโดยการจัดสรรทรัพยากรสิ่งอำนวยความสะดวกอย่างชาญฉลาดและปรับตารางการทำงานของพนักงานให้เหมาะสม ระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงของการกลับมารักษาซ้ำในระยะสั้นที่มีค่าใช้จ่ายสูง เพิ่มความฉลาดให้กับการจัดหาและการจัดการด้านเภสัชกรรมและการจัดหา และการกำหนดเป้าหมายแคมเปญด้านสาธารณสุขตามข้อมูลประชากรตามรุ่นและรายงาน ความเจ็บป่วย

แน่นอนว่าโมเดลและโครงการการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทั้งหมดต้องสอดคล้องกับการควบคุมความเป็นส่วนตัวและเก็บข้อมูลไว้เป็นส่วนตัว ประเด็นสำคัญพื้นฐานนี้ต้องได้รับการสำรวจอย่างระมัดระวัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อกฎหมายและการกำกับดูแลล้าหลังการหยุดชะงักของเทคโนโลยี