Las herramientas de análisis predictivo permiten a los médicos incluir las características del paciente en algoritmos que predicen la probabilidad de que un paciente padezca ciertas enfermedades. Luego, los médicos pueden usar estas predicciones para perfeccionar sus juicios y diagnosticar a los pacientes con mayor precisión.

Estos algoritmos también pueden ayudar a los médicos a optimizar los tratamientos, reduciendo la posibilidad de efectos secundarios no deseados. Los resultados son mejores resultados y costos reducidos.

Mejor atención al paciente

Ya sea que se trate de una puntuación de alerta temprana en una sala general o de alertas automáticas que identifiquen a los pacientes en riesgo de sufrir un paro cardíaco, el análisis predictivo en el cuidado de la salud está ayudando a las organizaciones de atención médica a convertir los datos en información prospectiva que respalde una mejor atención al paciente.

Por ejemplo, un modelo predictivo puede ayudar a determinar qué pacientes tienen más probabilidades de experimentar complicaciones durante la cirugía. Esto permite a los profesionales de la salud monitorear de manera proactiva a estos pacientes e iniciarlos en el camino de tratamiento adecuado para prevenir problemas potencialmente mortales.

Un sistema de análisis predictivo avanzado también puede identificar a los pacientes que están en camino de desarrollar sepsis con 12 horas de anticipación para que puedan ser detectados y tratados antes. Además, una red de hogar médico usó análisis predictivos para dirigirse a pacientes en riesgo durante un brote de COVID-19, lo que resultó en menos complicaciones para los pacientes.

Sin embargo, a algunos especialistas en ética les preocupa que el análisis predictivo pueda reducir el juicio humano y la toma de decisiones. Los modelos de análisis predictivo deben construirse con las garantías adecuadas y equilibrarse con los estándares éticos aceptados, incluidos los puntos de intervención cuando una decisión humana es más crítica que la evaluación de la máquina.

Gestión de utilización mejorada

Cuando se aplica al cuidado de la salud, el análisis predictivo ayuda a prevenir y manejar problemas médicos en lugar de simplemente reaccionar ante ellos. Esto es posible mediante la identificación de patrones de varias fuentes, como datos nacionales, datos de EHR, datos biométricos e información de reclamos a nivel local o del paciente.

Las herramientas de análisis predictivo pueden ayudar a identificar y pronosticar los tiempos de máxima utilización para que los profesionales de la salud puedan realizar cambios para garantizar que los pacientes reciban la atención necesaria. Un administrador de práctica clínica en un centro de infusión de oncología usó análisis predictivos para descubrir que los horarios de las citas del mediodía creaban picos de utilización insostenibles. Mantuvo la tasa de citas alterando los procedimientos de programación específicos mientras reducía la carga de trabajo.

El análisis predictivo también puede ayudar a las organizaciones de atención médica a detectar posibles fraudes. Por ejemplo, utiliza análisis predictivos para detectar patrones de comportamiento anómalos que podrían indicar un posible esquema de fraude con tarjetas de crédito. Lenovo también lo ha utilizado para comprender mejor las reclamaciones de garantía, lo que ha resultado en reducciones del 10 al 15 por ciento en los costos de garantía.

Mayor satisfacción del paciente

El análisis basado en datos puede revelar correlaciones desconocidas, conocimientos y patrones ocultos que serían difíciles de descubrir por otros medios. Esto revela nuevas oportunidades para mejorar los servicios, aumentar la productividad y reducir costos.

Por ejemplo, el análisis predictivo puede identificar esquemas de atención médica fraudulentos, como personas que obtienen píldoras recetadas subsidiadas y las venden en el mercado negro, médicos y hospitales que facturan por un servicio que no está cubierto por el seguro, un médico que prescribe un procedimiento innecesario para obtener Medicare adicional. pago, y más. Esto permite a los proveedores de atención médica detectar estos problemas antes de que se vuelvan demasiado graves.

Además, el uso de datos para detectar patrones puede ayudar a reducir las tasas de reingreso de pacientes y otras eficiencias de mejora operativa. Por ejemplo, un hospital usó análisis predictivos para detectar tendencias, evitar retrasos en el quirófano y reducir la cantidad de cirugías canceladas, ahorrándoles aproximadamente $6 millones al año.

Reingresos reducidos

El análisis predictivo en el cuidado de la salud ayuda a mantener la atención del paciente encaminada, reduce los reingresos al hospital y reduce los costos generales. La tecnología ayuda a identificar a los pacientes que probablemente excedan la duración normal de la estadía al monitorear las entradas de datos, como información de reclamos, recetas y registros médicos. También se puede utilizar para identificar pacientes en camino a sufrir un determinado evento, como un shock séptico, lo que permite a los médicos iniciar intervenciones tempranas y prevenir el deterioro de la condición del paciente.

De manera similar, se puede utilizar para predecir qué pacientes tienen probabilidades de ser readmitidos después de una estadía en el hospital y brindarles la atención posterior a la hospitalización adecuada. Esto reduce las tasas de readmisión, ahorra dinero y preserva los recursos para nuevos pacientes.

El uso de análisis predictivos para identificar pacientes de alto riesgo puede mejorar los resultados y ayudar a las organizaciones de atención médica a cumplir con los modelos de reembolso basados ​​en el valor. Estos modelos pueden identificar a los pacientes que pueden requerir un tratamiento adicional o más intensivo, lo que se traduce en mejores resultados para el individuo y menores costos para la organización. También se pueden usar para identificar cohortes expuestas a un brote de enfermedad, lo que puede ayudar a mitigar la propagación del riesgo.

Costos mas bajos

El análisis predictivo puede reemplazar muchas tareas rutinarias de toma de decisiones de bajo riesgo que, de otro modo, requerirían la intervención humana. Esto puede liberar a los empleados para trabajos estratégicos de alto valor o de mayor riesgo. Los ejemplos incluyen la generación de puntajes de crédito, la determinación de pagos de reclamaciones de seguros y la decisión de aprobar o no un nuevo tratamiento para un paciente.

Las enfermedades crónicas como el cáncer, las enfermedades cardiovasculares, la diabetes y la obesidad representan el 75 % de los costos de atención médica en los EE. UU. El uso de análisis predictivos en datos nacionales, comunitarios e individuales para articular la probabilidad de desarrollar tales condiciones puede ayudar a los médicos y organizaciones de atención médica a identificar de manera proactiva a los pacientes en riesgo para una intervención temprana, reduciendo costos y salvando vidas.

De manera similar, los modelos predictivos pueden ayudar a reducir los costos operativos mediante la asignación inteligente de los recursos de las instalaciones y la optimización de los horarios del personal, la identificación de los pacientes en riesgo de una costosa readmisión a corto plazo, la adición de inteligencia a la adquisición y gestión de suministros y productos farmacéuticos y la orientación de las campañas de salud pública en función de la demografía de la cohorte y los datos informados. enfermedades

Por supuesto, todos los modelos y proyectos de análisis predictivo deben alinearse con los controles de privacidad y mantener la información privada. Este tema de importancia fundamental debe ser abordado con cuidado, particularmente porque la legislación y la gobernanza van a la zaga de la disrupción tecnológica.