As ferramentas de análise preditiva permitem que os médicos coloquem as características do paciente em algoritmos que prevêem a probabilidade de um paciente contrair certas doenças. Os médicos podem então usar essas previsões para aprimorar seus julgamentos e diagnosticar os pacientes com mais precisão.

Esses algoritmos também podem ajudar os médicos a otimizar os tratamentos, reduzindo a chance de efeitos colaterais indesejados. Os resultados são melhores resultados e custos reduzidos.

Melhor atendimento ao paciente

Seja uma pontuação de alerta precoce em uma enfermaria geral ou alertas automatizados que identificam pacientes em risco de parada cardíaca, a análise preditiva na área da saúde está ajudando as organizações de saúde a transformar dados em insights prospectivos que oferecem suporte a um melhor atendimento ao paciente.

Por exemplo, um modelo preditivo pode ajudar a determinar quais pacientes têm maior probabilidade de apresentar complicações durante a cirurgia. Isso permite que os profissionais de saúde monitorem proativamente esses pacientes e os iniciem no caminho do tratamento adequado para evitar problemas potencialmente fatais.

Um sistema avançado de análise preditiva também pode identificar pacientes a caminho de desenvolver sepse 12 horas antes do tempo, para que possam ser detectados e tratados mais cedo. Além disso, uma rede médica doméstica usou análises preditivas para direcionar o atendimento a pacientes em risco durante um surto de COVID-19, resultando em menos complicações para os pacientes.

No entanto, alguns eticistas estão preocupados que a análise preditiva possa reduzir o julgamento humano e a tomada de decisões. Os modelos de análise preditiva devem ser construídos com as proteções adequadas e equilibrados com os padrões éticos aceitos, incluindo pontos de intervenção quando uma decisão humana é mais crítica do que a avaliação da máquina.

Gerenciamento de utilização aprimorado

Quando aplicada à saúde, a análise preditiva ajuda a prevenir e gerenciar problemas médicos, em vez de simplesmente reagir a eles. Isso é possível identificando padrões de várias fontes, como dados nacionais, dados EHR, dados biométricos e informações de sinistros em nível local ou do paciente.

As ferramentas de análise preditiva podem ajudar a identificar e prever os horários de pico de utilização para que os profissionais de saúde possam fazer alterações para garantir que os pacientes recebam os cuidados necessários. Um administrador de prática clínica em um centro de infusão de oncologia usou análise preditiva para descobrir que os horários de consulta ao meio-dia criavam picos de utilização insustentáveis. Manteve a taxa de nomeação alterando procedimentos de agendamento específicos e reduzindo a carga de trabalho.

A análise preditiva também pode ajudar as organizações de saúde a detectar possíveis fraudes. Por exemplo, ele usa análise preditiva para detectar padrões anômalos de comportamento que podem indicar um possível esquema de fraude de cartão de crédito. Ele também foi usado pela Lenovo para entender melhor as reivindicações de garantia, resultando em reduções de 10 a 15% nos custos de garantia.

Maior Satisfação do Paciente

A análise orientada por dados pode revelar correlações desconhecidas, insights e padrões ocultos que seriam difíceis de descobrir por qualquer outro meio. Isso revela novas oportunidades para melhorar os serviços, aumentar a produtividade e cortar custos.

Por exemplo, a análise preditiva pode identificar esquemas de saúde fraudulentos, como indivíduos que obtêm pílulas prescritas subsidiadas e as vendem no mercado negro, médicos e hospitais que cobram por um serviço que não é coberto pelo seguro, um médico que prescreve um procedimento desnecessário para obter Medicare adicional pagamento e muito mais. Isso permite que os profissionais de saúde detectem esses problemas antes que se tornem muito sérios.

Além disso, o uso de dados para detectar padrões pode ajudar a reduzir as taxas de readmissão de pacientes e outras eficiências de melhoria operacional. Por exemplo, um hospital usou análise preditiva para detectar tendências, evitar atrasos na sala de cirurgia e reduzir o número de cirurgias canceladas, economizando cerca de US$ 6 milhões por ano.

Readmissões reduzidas

A análise preditiva na área da saúde ajuda a manter o atendimento ao paciente no caminho certo, reduz as readmissões hospitalares e reduz os custos gerais. A tecnologia ajuda a identificar os pacientes que provavelmente excederão o tempo normal de internação, monitorando as entradas de dados, como informações de sinistros, prescrições e registros médicos. Também pode ser usado para identificar pacientes em trajetória para sofrer um determinado evento, como um choque séptico, permitindo que os médicos iniciem intervenções precoces e evitem a deterioração do estado do paciente.

Da mesma forma, pode ser usado para prever quais pacientes provavelmente serão readmitidos após uma internação hospitalar e fornecer a eles cuidados pós-hospitalização adequados. Isso reduz as taxas de readmissão, economiza dinheiro e preserva recursos para novos pacientes.

O uso de análise preditiva para identificar pacientes de alto risco pode melhorar os resultados e ajudar as organizações de saúde a cumprir modelos de reembolso baseados em valor. Esses modelos podem identificar pacientes que podem necessitar de tratamento adicional ou mais intensivo, resultando em melhores resultados para o indivíduo e menores custos para a organização. Eles também podem ser usados ​​para identificar coortes expostas a um surto de doença, o que pode ajudar a mitigar a propagação do risco.

Custos mais baixos

A análise preditiva pode substituir muitas tarefas rotineiras de tomada de decisão de baixo risco que, de outra forma, exigiriam intervenção humana. Isso pode liberar funcionários para trabalhos estratégicos de alto valor ou risco. Os exemplos incluem a geração de pontuações de crédito, a determinação de pagamentos de sinistros de seguro e a decisão de aprovar ou não um novo tratamento para um paciente.

Doenças crônicas como câncer, doenças cardiovasculares, diabetes e obesidade representam 75% dos custos de saúde nos EUA. O uso de análises preditivas em dados nacionais, comunitários e individuais para articular a probabilidade de desenvolver tais condições pode ajudar médicos e organizações de saúde a identificar proativamente pacientes em risco para intervenção precoce, reduzindo custos e salvando vidas.

Da mesma forma, os modelos preditivos podem ajudar a reduzir os custos operacionais, alocando de forma inteligente os recursos das instalações e otimizando os horários da equipe, identificando pacientes em risco de readmissão dispendiosa no curto prazo, agregando inteligência à aquisição e gerenciamento de produtos farmacêuticos e suprimentos e direcionando campanhas de saúde pública com base em dados demográficos de coorte e relatórios doenças.

Obviamente, todos os modelos e projetos de análise preditiva devem estar alinhados com os controles de privacidade e manter a privacidade das informações. Essa questão fundamentalmente importante deve ser navegada com cuidado, principalmente porque a legislação e a governança ficam atrás da disrupção tecnológica.