Narzędzia analizy predykcyjnej pozwalają lekarzom umieszczać cechy pacjenta w algorytmach, które przewidują prawdopodobieństwo zachorowania pacjenta na określone choroby. Lekarze mogą następnie wykorzystać te prognozy, aby doskonalić swoje osądy i dokładniej diagnozować pacjentów.

Algorytmy te mogą również pomóc lekarzom w optymalizacji leczenia, zmniejszając ryzyko wystąpienia niepożądanych skutków ubocznych. Rezultatem są lepsze wyniki i mniejsze koszty.

Lepsza opieka nad pacjentem

Niezależnie od tego, czy chodzi o punktację wczesnego ostrzegania na oddziale ogólnym, czy automatyczne alerty identyfikujące pacjentów zagrożonych zatrzymaniem krążenia, analizy predykcyjne w opiece zdrowotnej pomagają organizacjom opieki zdrowotnej przekształcać dane w przyszłościowe spostrzeżenia, które wspierają lepszą opiekę nad pacjentem.

Na przykład model predykcyjny może pomóc określić, którzy pacjenci są najbardziej narażeni na powikłania podczas operacji. Pozwala to pracownikom służby zdrowia proaktywnie monitorować tych pacjentów i wprowadzać ich na odpowiednią ścieżkę leczenia, aby zapobiec problemom potencjalnie zagrażającym życiu.

Zaawansowany system analizy predykcyjnej może również identyfikować pacjentów na dobrej drodze do rozwoju sepsy z 12-godzinnym wyprzedzeniem, dzięki czemu można ich wykryć i leczyć wcześniej. Ponadto domowa sieć placówek medycznych wykorzystała analitykę predykcyjną w celu dotarcia do pacjentów z grupy ryzyka podczas wybuchu COVID-19, co skutkowało mniejszą liczbą powikłań u pacjentów.

Jednak niektórzy etycy obawiają się, że analityka predykcyjna może ograniczyć ludzki osąd i podejmowanie decyzji. Modele analizy predykcyjnej muszą być budowane z odpowiednimi zabezpieczeniami i zrównoważone z przyjętymi standardami etycznymi, w tym punktami interwencji, gdy decyzja człowieka jest ważniejsza niż ocena maszyny.

Ulepszone zarządzanie wykorzystaniem

W przypadku zastosowania w opiece zdrowotnej analityka predykcyjna pomaga zapobiegać problemom medycznym i zarządzać nimi, a nie tylko reagować na nie. Jest to możliwe dzięki identyfikacji wzorców z różnych źródeł, takich jak dane krajowe, dane EHR, dane biometryczne i informacje o roszczeniach na poziomie lokalnym lub na poziomie pacjenta.

Narzędzia do analizy predykcyjnej mogą pomóc w identyfikacji i prognozowaniu czasów szczytowego wykorzystania, dzięki czemu pracownicy służby zdrowia mogą wprowadzać zmiany, aby zapewnić pacjentom niezbędną opiekę. Administrator praktyki klinicznej w onkologicznym centrum infuzyjnym wykorzystał analizy prognostyczne, aby odkryć, że godziny wizyt w ciągu dnia powodują niezrównoważone skoki wykorzystania. Utrzymał wskaźnik spotkań, zmieniając określone procedury planowania, jednocześnie zmniejszając obciążenie pracą.

Analityka predykcyjna może również pomóc organizacjom opieki zdrowotnej w wykrywaniu potencjalnych oszustw. Na przykład wykorzystuje analizy predykcyjne do wykrywania nietypowych wzorców zachowań, które mogą wskazywać na potencjalny plan oszustwa związanego z kartami kredytowymi. Firma Lenovo wykorzystała ją również do lepszego zrozumienia roszczeń gwarancyjnych, co skutkowało obniżeniem kosztów gwarancji o 10 do 15 procent.

Zwiększona satysfakcja pacjenta

Analiza oparta na danych może ujawnić nieznane korelacje, spostrzeżenia i ukryte wzorce, które trudno byłoby odkryć innymi środkami. Ujawnia to nowe możliwości ulepszania usług, zwiększania produktywności i obniżania kosztów.

Na przykład analityka predykcyjna może identyfikować oszukańcze programy opieki zdrowotnej, takie jak osoby otrzymujące subsydiowane pigułki na receptę i sprzedające je na czarnym rynku, lekarze i szpitale rozliczające się za usługę, która nie jest objęta ubezpieczeniem, lekarz przepisując niepotrzebną procedurę w celu uzyskania dodatkowego Medicare płatności i więcej. Dzięki temu pracownicy służby zdrowia mogą wykryć te problemy, zanim staną się zbyt poważne.

Ponadto wykorzystanie danych do wykrywania wzorców może pomóc zmniejszyć wskaźniki ponownych przyjęć pacjentów i inne usprawnienia operacyjne. Na przykład jeden szpital wykorzystał analitykę predykcyjną do wykrywania trendów, zapobiegania opóźnieniom na salach operacyjnych i zmniejszania liczby odwołanych operacji, oszczędzając szacunkowo 6 milionów dolarów rocznie.

Zredukowane readmisje

Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej pomaga utrzymać opiekę nad pacjentem na właściwym torze, zmniejszyć liczbę ponownych przyjęć do szpitala i obniżyć koszty ogólne. Technologia pomaga identyfikować pacjentów, którzy prawdopodobnie przekroczą normalną długość pobytu, monitorując wprowadzane dane, takie jak informacje o roszczeniach, recepty i dokumentacja medyczna. Może być również używany do identyfikacji pacjentów na trajektorii do doznania określonego zdarzenia, takiego jak wstrząs septyczny, umożliwiając klinicystom rozpoczęcie wczesnej interwencji i zapobieganie pogorszeniu się stanu pacjenta.

Podobnie można go wykorzystać do przewidywania, którzy pacjenci prawdopodobnie zostaną ponownie przyjęci po pobycie w szpitalu i zapewnienia im odpowiedniej opieki poszpitalnej. Zmniejsza to wskaźniki readmisji, oszczędza pieniądze i chroni zasoby dla nowych pacjentów.

Wykorzystanie analiz predykcyjnych do identyfikacji pacjentów wysokiego ryzyka może poprawić wyniki i pomóc organizacjom opieki zdrowotnej w przestrzeganiu modeli refundacji opartych na wartości. Modele te mogą identyfikować pacjentów, którzy mogą wymagać dodatkowego lub bardziej intensywnego leczenia, co skutkuje lepszymi wynikami dla jednostki i niższymi kosztami dla organizacji. Można je również wykorzystać do identyfikacji kohort narażonych na wybuch choroby, co może pomóc w ograniczeniu rozprzestrzeniania się ryzyka.

Niższe koszty

Analityka predykcyjna może zastąpić wiele rutynowych zadań decyzyjnych niskiego ryzyka, które w przeciwnym razie wymagałyby interwencji człowieka. Może to uwolnić pracowników do wykonywania strategicznych zadań o wysokiej wartości lub obarczonych wyższym ryzykiem. Przykłady obejmują generowanie ocen kredytowych, określanie wypłat roszczeń ubezpieczeniowych i podejmowanie decyzji o zatwierdzeniu nowego leczenia pacjenta.

Choroby przewlekłe, takie jak rak, choroby układu krążenia, cukrzyca i otyłość, stanowią 75% kosztów opieki zdrowotnej w USA. Wykorzystanie analiz predykcyjnych danych na poziomie krajowym, społecznościowym i indywidualnym w celu określenia prawdopodobieństwa wystąpienia takich schorzeń może pomóc lekarzom i organizacjom opieki zdrowotnej w proaktywnej identyfikacji pacjentów z grupy ryzyka w celu wczesnej interwencji, obniżenia kosztów i ratowania życia.

Podobnie modele predykcyjne mogą pomóc obniżyć koszty operacyjne poprzez inteligentną alokację zasobów placówki i optymalizację harmonogramów personelu, identyfikowanie pacjentów zagrożonych kosztowną ponowną hospitalizacją, dodawanie informacji do pozyskiwania i zarządzania środkami farmaceutycznymi i dostawami oraz kierowanie kampanii zdrowia publicznego w oparciu o kohorty demograficzne i raportowane choroby.

Oczywiście wszystkie modele i projekty analizy predykcyjnej muszą być zgodne z mechanizmami kontroli prywatności i zapewniać prywatność informacji. Ta fundamentalnie ważna kwestia musi być poruszana ostrożnie, zwłaszcza że ustawodawstwo i zarządzanie nie nadążają za zakłóceniami technologicznymi.