Tahmine dayalı analitik araçları, doktorların hasta özelliklerini, bir hastanın belirli hastalıklara yakalanma olasılığını tahmin eden algoritmalara koymasına olanak tanır. Doktorlar daha sonra yargılarını bilemek ve hastaları daha doğru teşhis etmek için bu tahminleri kullanabilir.

Bu algoritmalar ayrıca doktorların tedavileri optimize etmesine yardımcı olarak istenmeyen yan etki olasılığını azaltabilir. Sonuçlar daha iyi sonuçlar ve azaltılmış maliyetlerdir.

Daha İyi Hasta Bakımı

İster genel bir koğuşta erken uyarı skoru, ister kardiyak arrest riski taşıyan hastaları belirleyen otomatik uyarılar olsun, sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik, sağlık kuruluşlarının verileri daha iyi hasta bakımını destekleyen ileriye dönük içgörülere dönüştürmesine yardımcı oluyor.

Örneğin, tahmine dayalı bir model, hangi hastaların ameliyat sırasında komplikasyon yaşama olasılığının en yüksek olduğunu belirlemeye yardımcı olabilir. Bu, sağlık uzmanlarının bu hastaları proaktif olarak izlemesine ve potansiyel olarak yaşamı tehdit eden sorunları önlemek için uygun tedavi yolunu başlatmasına olanak tanır.

Gelişmiş bir tahmine dayalı analitik sistemi ayrıca sepsis geliştirme yolundaki hastaları 12 saat önceden belirleyebilir, böylece daha erken tespit edilip tedavi edilebilirler. Buna ek olarak, bir tıbbi ev ağı, bir COVID-19 salgını sırasında risk altındaki hastalara erişimi hedeflemek için tahmine dayalı analitiği kullandı ve bu da daha az hasta komplikasyonuyla sonuçlandı.

Bununla birlikte, bazı etikçiler, tahmine dayalı analitiklerin insan muhakemesini ve karar vermeyi azaltabileceğinden endişe ediyor. Tahmine dayalı analitik modelleri, uygun güvenlik önlemleriyle oluşturulmalı ve bir insan kararının makinenin değerlendirmesinden daha kritik olduğu müdahale noktaları dahil olmak üzere kabul görmüş etik standartlarla dengelenmelidir.

Geliştirilmiş Kullanım Yönetimi

Sağlık hizmetlerine uygulandığında, tahmine dayalı analitik, tıbbi sorunlara basitçe tepki vermek yerine bunların önlenmesine ve yönetilmesine yardımcı olur. Bu, yerel veya hasta düzeyinde ulusal veriler, EHR verileri, biyometrik veriler ve talep bilgileri gibi çeşitli kaynaklardan gelen kalıpları tanımlayarak mümkündür.

Tahmine dayalı analitik araçları, en yüksek kullanım sürelerini belirlemeye ve tahmin etmeye yardımcı olabilir, böylece sağlık uzmanları hastaların gerekli bakımı almasını sağlamak için değişiklikler yapabilir. Bir onkoloji infüzyon merkezindeki bir klinik uygulama yöneticisi, gün ortası randevu sürelerinin sürdürülemez kullanım artışları yarattığını keşfetmek için tahmine dayalı analitiği kullandı. İş yüklerini azaltırken belirli zamanlama prosedürlerini değiştirerek randevu oranını korudu.

Tahmine dayalı analitik, sağlık kuruluşlarının potansiyel dolandırıcılığı tespit etmesine de yardımcı olabilir. Örneğin, olası bir kredi kartı dolandırıcılığı planına işaret edebilecek anormal davranış kalıplarını tespit etmek için tahmine dayalı analitiği kullanır. Ayrıca Lenovo tarafından garanti taleplerini daha iyi anlamak için kullanılmış ve garanti maliyetlerinde yüzde 10 ila 15 oranında azalma sağlanmıştır.

Artan Hasta Memnuniyeti

Veriye dayalı analiz, başka yollarla keşfedilmesi zor olan bilinmeyen korelasyonları, içgörüleri ve gizli kalıpları ortaya çıkarabilir. Bu, hizmetleri iyileştirmek, üretkenliği artırmak ve maliyetleri düşürmek için yeni fırsatları ortaya çıkarır.

Örneğin, tahmine dayalı analitik, bireylerin sübvansiyonlu reçeteli haplar alıp karaborsada satması, doktorların ve hastanelerin sigorta kapsamında olmayan bir hizmet için fatura kesmesi, bir doktorun ek Medicare almak için gereksiz bir prosedür reçete etmesi gibi sahte sağlık planlarını belirleyebilir. ödeme ve daha fazlası. Bu, sağlık hizmeti sağlayıcılarının bu sorunları çok ciddi hale gelmeden yakalamalarını sağlar.

Ek olarak, kalıpları tespit etmek için verileri kullanmak, hasta yeniden kabul oranlarını ve diğer operasyonel iyileştirme verimliliklerini azaltmaya yardımcı olabilir. Örneğin, bir hastane trendleri tespit etmek, ameliyathane gecikmelerini önlemek ve iptal edilen ameliyatların sayısını azaltmak için tahmine dayalı analitiği kullandı ve yılda tahmini 6 milyon dolar tasarruf sağladı.

Azaltılmış Yeniden Kabuller

Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik, hasta bakımının yolunda gitmesine, hastane yeniden yatışlarının azaltılmasına ve genel maliyetlerin düşürülmesine yardımcı olur. Bu teknoloji, talep bilgileri, reçeteler ve tıbbi kayıtlar gibi veri girdilerini izleyerek normal kalış süresini aşması muhtemel hastaların belirlenmesine yardımcı olur. Aynı zamanda, septik şok gibi belirli bir olaydan muzdarip olma yolundaki hastaları belirlemek için de kullanılabilir ve klinisyenlerin erken müdahalelere başlamasını ve hastanın durumunun kötüleşmesini önlemesini sağlar.

Benzer şekilde, hastanede kaldıktan sonra hangi hastaların yeniden kabul edileceğini tahmin etmek ve onlara uygun hastaneye yatış sonrası bakım sağlamak için kullanılabilir. Bu, yeniden kabul oranlarını azaltır, para tasarrufu sağlar ve yeni hastalar için kaynakları korur.

Yüksek riskli hastaları belirlemek için tahmine dayalı analitiği kullanmak, sonuçları iyileştirebilir ve sağlık kuruluşlarının değere dayalı geri ödeme modellerine uymasına yardımcı olabilir. Bu modeller, ek veya daha yoğun tedavi gerektirebilecek hastaları belirleyebilir, bu da birey için daha iyi sonuçlar ve kuruluş için daha düşük maliyetler sağlar. Ayrıca, riskin yayılmasını azaltmaya yardımcı olabilecek bir hastalık salgınına maruz kalan kohortları belirlemek için de kullanılabilirler.

Düşük Maliyetler

Tahmine dayalı analitik, normalde insan müdahalesi gerektirecek birçok düşük riskli, rutin karar verme görevinin yerini alabilir. Bu, çalışanları yüksek değerli veya daha yüksek riskli stratejik işler için serbest bırakabilir. Örnekler arasında kredi puanları oluşturmak, sigorta tazminat ödemelerini belirlemek ve bir hasta için yeni bir tedaviyi onaylayıp onaylamamaya karar vermek yer alır.

Kanser, kardiyovasküler hastalık, diyabet ve obezite gibi kronik hastalıklar, ABD'deki sağlık bakım maliyetlerinin %75'ini oluşturmaktadır. Bu tür durumların gelişme olasılığını ifade etmek için ulusal, topluluk ve bireysel düzeydeki veriler üzerinde tahmine dayalı analitiği kullanmak, doktorların ve sağlık kuruluşlarının erken müdahale için risk altındaki hastaları proaktif bir şekilde belirlemesine, maliyetleri düşürmesine ve hayat kurtarmasına yardımcı olabilir.

Benzer şekilde, tahmine dayalı modeller, tesis kaynaklarını akıllıca tahsis ederek ve personel programlarını optimize ederek, maliyetli yakın dönem yeniden kabul riski taşıyan hastaları belirleyerek, ilaç ve malzeme alımı ve yönetimine istihbarat ekleyerek ve kohort demografisine ve raporlanan halk sağlığı kampanyalarını hedefleyerek operasyonel maliyetlerin düşürülmesine yardımcı olabilir. hastalıklar.

Tabii ki, tüm tahmine dayalı analitik modelleri ve projeleri gizlilik denetimleriyle uyumlu olmalı ve bilgileri gizli tutmalıdır. Temel olarak önemli olan bu konu, özellikle mevzuat ve yönetişim teknoloji kesintilerinin gerisinde kaldığı için dikkatle ele alınmalıdır.