Cât de analize predictive pot îmbunătăți îngrijirile medicale

Autor: Roger Morrison
Data Creației: 20 Septembrie 2021
Data Actualizării: 19 Iunie 2024
Anonim
Cât de analize predictive pot îmbunătăți îngrijirile medicale - Tehnologie
Cât de analize predictive pot îmbunătăți îngrijirile medicale - Tehnologie

Conţinut


Sursa: Andreypopov / Dreamstime.com

La pachet:

Industria medicală folosește analize predictive pentru îmbunătățirea îngrijirii pacientului, cazuri mai mici de probleme recurente și creșterea rentabilității.

Analiza predicativă, se spune, va redefini modul în care se oferă asistența medicală. Acesta va prezice aparițiile bolilor critice și probabilitatea readmisiilor în viitor. Alte sectoare, cum ar fi mâncarea și băuturile, publicațiile și divertismentul au beneficiat deja de utilizarea analitice predictive - nu există niciun motiv pentru care asistența medicală să nu poată face același lucru.

Cu toate acestea, definiția și sfera de aplicare a analizelor predictive trebuie înțelese mai întâi pur și simplu în ceea ce privește asistența medicală. Modelul cu o singură dimensiune se potrivește. De asemenea, este important ca infrastructura de furnizare a analizelor să fie furnizată și să poată furniza informațiile necesare profesioniștilor din domeniul sănătății în formatul potrivit. Pentru a furniza îngrijiri de sănătate adecvate și proactive, profesioniștilor din domeniul sănătății trebuie să li se ofere conținutul și metadatele corecte. Deci, în timp ce analiza predictivă este bună pentru îngrijirea sănătății, aceasta trebuie să fie personalizată mai întâi și trebuie să fie furnizate datele corecte în formatul potrivit. (Pentru a afla mai multe despre rolul datelor mari în îngrijirea sănătății, consultați Rețelele de date mari vor revoluționa asistența medicală?)


Ce este Analiza predictivă?

Analitica predictivă este o ramură a analizelor avansate care oferă predicții ale anumitor evenimente bazate pe date istorice, tipare de date și alte intrări. Se pot face pași proactivi pentru a răspunde cerințelor care decurg din previziuni. Pentru a face predicțiile, analiza predictivă folosește tehnicile utilizate în alte ramuri, cum ar fi minerirea datelor, inteligența artificială, modelarea, învățarea automată și statisticile, și integrează tehnologia informației, managementul și modelarea proceselor de afaceri. Previziunile pot fi utilizate pentru identificarea riscurilor și oportunităților în viitor. Analitica predictivă poate ajuta organizațiile de afaceri să realizeze o mulțime de lucruri. Câteva exemple includ:

  • Identificarea asociațiilor și tiparelor ascunse
  • Îmbunătățirea păstrării clienților
  • Reducerea riscului de a reduce la minimum pierderea și expunerea
  • Îmbunătățirea satisfacției clienților

Există o mulțime de exemple din viața reală a modului în care întreprinderile au beneficiat de utilizarea analizelor predictive. Accenture a efectuat un sondaj pentru a afla cum au beneficiat diferite întreprinderi de utilizarea unor analize predictive. Unele dintre concluzii sunt:


  • Best Buy a descoperit că mai puțin de 7% din clienții săi au contribuit la 43% din vânzările sale. Apoi și-a segmentat clienții în mod logic și și-a reproiectat magazinele și experiența din magazin pentru a reflecta obiceiurile de cumpărare ale anumitor grupuri de clienți.
  • Olive Garden, un restaurant american pentru mese casual, folosește date pentru a-și proiecta și reproiecta meniul. În acest fel, acesta a fost capabil să reducă în mod semnificativ risipa de alimente.

Analiza predictivă este aplicată pe mai multe domenii precum asistența medicală, managementul relațiilor cu clienții (CRM), detectarea fraudei și gestionarea riscurilor. Analiza predicativă este, de asemenea, frecvent combinată cu analitica prescriptivă. Analiza prescriptivă în acest sens înseamnă că nu numai că se fac predicții cu privire la anumite evenimente, dar sunt și pași definiți care trebuie făcuți pentru a face față situației. Acești pași vor fi oferiți chiar de motorul de analiză. (Aflați mai multe despre detectarea fraudei cu Machine Learning și Hadoop în detecția de fraudă de generație următoare.)

Analiza predictivă în domeniul îngrijirii sănătății

Teoretic, analizele predictive au un rol important în îmbunătățirea asistenței medicale. Deși este încă un nou participant în managementul asistenței medicale și domeniul de aplicare al acestuia este încă elaborat, analizele predictive pot analiza datele istorice ale pacientului și pot oferi predicții pentru lucruri precum riscurile de boală, scorul de probabilitate de atacuri de cord și atacuri astmatice bazate pe profilul pacientului și probabilitatea readmisiilor.

Creierul uman nu poate analiza în profunzime mai mult de șase până la opt variabile la un moment dat pentru a descrie corect o problemă. Dar, algoritmul unui model predictiv poate analiza sute de variabile simultan pentru a crea un profil precis al unei probleme medicale. Pe baza profilului, se poate face un diagnostic precis și predicții de risc, dacă este cazul.

Modelarea predictivă poate ajuta la controlul costurilor aferente îngrijirii medicale. În S.U.A., unul din cinci pacienți cu Medicare este readmis la spital în termen de 30 de zile de la externare, ceea ce duce la o cheltuială de 17 miliarde de dolari pe an.

Clinica Steadman Hawkins a putut să-și crească rentabilitatea netă cu 20 de milioane de dolari pe an. De asemenea, au putut să îmbunătățească acuratețea predicțiilor financiare de la 30 la 32 la sută.

Studiu de caz 2: Clinica fără nume Îmbunătățirea rentabilității

Cerinta

Clinica dorea atât să îmbunătățească serviciile pentru pacienți, cât și să-și îmbunătățească rentabilitatea utilizând în mod optim resursele care includ personal, facilități și instrumente.

Actiunea

Clinica a colectat date copioase despre diferite variabile, cum ar fi tipul de îngrijiri necesare pacienților, profilul și calificarea personalului, profilul pacientului, calitatea serviciilor furnizate, cum ar fi timpul de răspuns, rezultatul, experiența pacientului și timpul de așteptare pentru pacienți. Pe baza datelor colectate, analizele predictive au fost folosite. Se așteptau la analize concrete și la cursul acțiunilor pe care să le utilizeze.

Rezultatul

Deși clinica este încă în proces de implementare a politicilor bazate pe analizele lor predictive, există semne că acestea sunt pe cale să obțină o rentabilitate cu cel puțin 10% mai mare decât înainte.

Puncte importante de reținut

Nu este faptul că implementarea analizelor predictive va începe imediat să facă minuni. Rezultatele depind de abordare. În primul rând, industria trebuie să stabilească ce înseamnă analitica predictivă în conținutul acesteia și apoi să precizeze domeniul său de aplicare. De asemenea, industria asistenței medicale trebuie să-și amintească următoarele lecții din alte industrii:

  • Valoarea informațiilor nu este direct proporțională cu cantitatea de date. Nu veți obține mai multe informații doar prin creșterea colectării datelor.
  • Perspectivele nu oferă în mod necesar valoare. Trebuie să personalizați mai întâi informațiile din conținutul dvs. pentru a deveni util.
  • Implementarea analizelor predictive va fi o mare provocare. Trebuie să îmbrățișați tehnologiile potrivite și să oferiți informații profesionistului medical în formatul potrivit.

rezumat

Analizele predictive trebuie să fie comasate cu analitice prescriptive pentru a da rezultate corecte, deoarece industria are nevoie nu numai de previziuni, ci și de un curs de acțiune. În timp ce conceptul pare a fi satisfăcător până la urmă, întreprinderile trebuie să facă investițiile corecte și să aibă răbdare cu rezultatele dacă speră să obțină beneficiile.