預測分析工具允許醫生將患者特徵放入算法中，以預測患者患某些疾病的可能性。 然後，醫生可以使用這些預測來磨練他們的判斷力並更準確地診斷患者。

這些算法還可以幫助醫生優化治療，減少不必要的副作用的機會。 結果是更好的結果和更低的成本。

更好的病人護理

無論是普通病房的早期預警評分還是識別有心臟驟停風險的患者的自動警報，醫療保健中的預測分析都在幫助醫療保健組織將數據轉化為支持更好的患者護理的前瞻性見解。

例如，預測模型可以幫助確定哪些患者最有可能在手術過程中出現並發症。 這使醫療保健專業人員能夠主動監測這些患者，並讓他們開始適當的治療路徑，以防止可能危及生命的問題。

先進的預測分析系統還可以提前 12 小時識別出可能發展為敗血症的患者，以便更快地發現和治療他們。 此外，一個醫療家庭網絡使用預測分析在 COVID-19 爆發期間針對高危患者進行外展，從而減少了患者並發症。

然而，一些倫理學家擔心預測分析會減少人類的判斷和決策。 預測分析模型必須以適當的保障措施構建，並與公認的道德標准保持平衡，包括當人為決策比機器評估更重要時的干預點。

改進的利用率管理

當應用於醫療保健時，預測分析有助於預防和管理醫療問題，而不是簡單地對它們做出反應。 這可以通過識別來自各種來源的模式來實現，例如國家數據、EHR 數據、生物識別數據和本地或患者級別的索賠信息。

預測分析工具可以幫助識別和預測高峰使用時間，因此醫療保健專業人員可以做出改變以確保患者獲得必要的護理。 腫瘤輸液中心的臨床實踐管理員使用預測分析發現，中午的預約時間造成了不可持續的利用率峰值。 它通過改變特定的調度程序來維持任命率，同時減少工作量。

預測分析還可以幫助醫療機構檢測潛在的欺詐行為。 例如，它使用預測分析來檢測可能指示潛在信用卡欺詐計劃的異常行為模式。 聯想還使用它來更好地了解保修索賠，從而使保修成本降低了 10% 到 15%。

提高患者滿意度

數據驅動的分析可以揭示難以通過任何其他方式發現的未知相關性、洞察力和隱藏模式。 這揭示了改善服務、提高生產力和削減成本的新機會。

例如，預測分析可以識別欺詐性醫療保健計劃，例如個人獲得補貼處方藥並在黑市上出售，醫生和醫院為保險未涵蓋的服務開具賬單，醫生開不必要的程序以獲得額外的醫療保險付款等等。 這使得醫療保健提供者能夠在問題變得太嚴重之前發現這些問題。

此外，使用數據檢測模式有助於降低患者再入院率和其他運營改進效率。 例如，一家醫院使用預測分析來發現趨勢、防止手術室延誤並減少取消手術的數量，估計每年可節省 600 萬美元。

減少再入院

醫療保健中的預測分析有助於使患者護理保持在正軌、減少再入院率並降低總體成本。 該技術通過監控索賠信息、處方和醫療記錄等數據輸入，幫助識別可能超過正常住院時間的患者。 它還可用於識別處於某種事件軌跡上的患者，例如感染性休克，使臨床醫生能夠及早開始乾預並防止患者病情惡化。

同樣，它可用於預測哪些患者可能在住院後再次入院，並為他們提供適當的出院後護理。 這可以降低再入院率、節省資金並為新患者保留資源。

使用預測分析來識別高風險患者可以改善結果並幫助醫療機構遵守基於價值的報銷模型。 這些模型可以識別可能需要額外或更強化治療的患者，從而為個人帶來更好的結果並為組織帶來更低的成本。 它們還可用於識別暴露於疾病爆發的人群，這有助於減輕風險的傳播。

降低成本

預測分析可以取代許多低風險、常規的決策任務，否則這些任務需要人工干預。 這可以讓員工騰出時間從事高價值或高風險的戰略性工作。 示例包括生成信用評分、確定保險索賠支出以及決定是否批准對患者的新治療。

癌症、心血管疾病、糖尿病和肥胖等慢性病占美國醫療保健費用的 75%。 使用對國家、社區和個人層面數據的預測分析來闡明發生此類疾病的可能性，可以幫助醫生和醫療保健組織主動識別處於危險中的患者以進行早期干預，從而降低成本並挽救生命。

同樣，預測模型可以通過以下方式幫助降低運營成本：智能地分配設施資源和優化員工排班、識別有可能在短期內因代價高昂的再入院而面臨高昂風險的患者、為製藥和供應採購和管理增加智能，以及根據隊列人口統計和報告的目標開展公共衛生運動疾病。

當然，所有預測分析模型和項目都必須符合隱私控制並保持信息的私密性。 必須謹慎處理這個根本性的重要問題，尤其是在立法和治理滯後於技術顛覆的情況下。