预测分析工具允许医生将患者特征放入算法中，以预测患者患某些疾病的可能性。 然后，医生可以使用这些预测来磨练他们的判断力并更准确地诊断患者。

这些算法还可以帮助医生优化治疗，减少不必要的副作用的机会。 结果是更好的结果和更低的成本。

更好的病人护理

无论是普通病房的早期预警评分还是识别有心脏骤停风险的患者的自动警报，医疗保健中的预测分析都在帮助医疗保健组织将数据转化为支持更好的患者护理的前瞻性见解。

例如，预测模型可以帮助确定哪些患者最有可能在手术过程中出现并发症。 这使医疗保健专业人员能够主动监测这些患者，并让他们开始适当的治疗路径，以防止可能危及生命的问题。

先进的预测分析系统还可以提前 12 小时识别出可能发展为败血症的患者，以便更快地发现和治疗他们。 此外，一个医疗家庭网络使用预测分析在 COVID-19 爆发期间针对高危患者进行外展，从而减少了患者并发症。

然而，一些伦理学家担心预测分析会减少人类的判断和决策。 预测分析模型必须以适当的保障措施构建，并与公认的道德标准保持平衡，包括当人为决策比机器评估更重要时的干预点。

改进的利用率管理

当应用于医疗保健时，预测分析有助于预防和管理医疗问题，而不是简单地对它们做出反应。 这可以通过识别来自各种来源的模式来实现，例如国家数据、EHR 数据、生物识别数据和本地或患者级别的索赔信息。

预测分析工具可以帮助识别和预测高峰使用时间，因此医疗保健专业人员可以做出改变以确保患者获得必要的护理。 肿瘤输液中心的临床实践管理员使用预测分析发现，中午的预约时间造成了不可持续的利用率峰值。 它通过改变特定的调度程序来维持任命率，同时减少工作量。

预测分析还可以帮助医疗机构检测潜在的欺诈行为。 例如，它使用预测分析来检测可能指示潜在信用卡欺诈计划的异常行为模式。 联想还使用它来更好地了解保修索赔，从而使保修成本降低了 10% 到 15%。

提高患者满意度

数据驱动的分析可以揭示难以通过任何其他方式发现的未知相关性、洞察力和隐藏模式。 这揭示了改善服务、提高生产力和削减成本的新机会。

例如，预测分析可以识别欺诈性医疗保健计划，例如个人获得补贴处方药并在黑市上出售，医生和医院为保险未涵盖的服务开具账单，医生开不必要的程序以获得额外的医疗保险付款等等。 这使得医疗保健提供者能够在问题变得太严重之前发现这些问题。

此外，使用数据检测模式有助于降低患者再入院率和其他运营改进效率。 例如，一家医院使用预测分析来发现趋势、防止手术室延误并减少取消手术的数量，估计每年可节省 600 万美元。

减少再入院

医疗保健中的预测分析有助于使患者护理保持在正轨、减少再入院率并降低总体成本。 该技术通过监控索赔信息、处方和医疗记录等数据输入，帮助识别可能超过正常住院时间的患者。 它还可用于识别处于某种事件轨迹上的患者，例如感染性休克，使临床医生能够及早开始干预并防止患者病情恶化。

同样，它可用于预测哪些患者可能在住院后再次入院，并为他们提供适当的出院后护理。 这可以降低再入院率、节省资金并为新患者保留资源。

使用预测分析来识别高风险患者可以改善结果并帮助医疗机构遵守基于价值的报销模型。 这些模型可以识别可能需要额外或更强化治疗的患者，从而为个人带来更好的结果并为组织带来更低的成本。 它们还可用于识别暴露于疾病爆发的人群，这有助于减轻风险的传播。

降低成本

预测分析可以取代许多低风险、常规的决策任务，否则这些任务需要人工干预。 这可以让员工腾出时间从事高价值或高风险的战略性工作。 示例包括生成信用评分、确定保险索赔支出以及决定是否批准对患者的新治疗。

癌症、心血管疾病、糖尿病和肥胖等慢性病占美国医疗保健费用的 75%。 使用对国家、社区和个人层面数据的预测分析来阐明发生此类疾病的可能性，可以帮助医生和医疗保健组织主动识别处于危险中的患者以进行早期干预，从而降低成本并挽救生命。

同样，预测模型可以通过以下方式帮助降低运营成本：智能地分配设施资源和优化员工时间表，识别有可能在短期内重新入院的高昂风险患者，为制药和供应采购和管理增加智能，并根据队列人口统计数据和报告的目标开展公共卫生运动疾病。

当然，所有预测分析模型和项目都必须符合隐私控制并保持信息的私密性。 必须谨慎处理这个根本性的重要问题，尤其是在立法和治理滞后于技术颠覆的情况下。