Pourquoi l'analyse prédictive dans le domaine de la santé est-elle importante ?

L'analyse prédictive dans le domaine de la santé devient rapidement l'une des innovations les plus importantes en matière de transformation numérique pour les prestataires. De quoi s'agit-il, pourquoi les fournisseurs le mettent-ils en œuvre si rapidement et pourquoi devriez-vous vous en soucier ?

L'analyse prédictive dans le domaine de la santé pourrait bien être l'une des choses les plus importantes qui soient arrivées aux prestataires de ce siècle.

Jetez un œil à certaines des statistiques les plus révélatrices de l'industrie pour l'analyse prédictive dans le domaine de la santé :

• L'analyse des mégadonnées en Amérique du Nord dans la taille du marché des soins de santé était évaluée à 9,36 milliards de dollars en 2017 et devrait atteindre 34,16 milliards de dollars d'ici 2025, avec une croissance à un TCAC de 17,7 % de 2018 à 2025.
• 82 % des répondants à une enquête CWC ont indiqué que le principal avantage de la mise en œuvre de l'analyse était l'amélioration des soins aux patients.
• Selon une étude de la Society of Actuaries, 93 % des organismes de santé affirment que l'analyse prédictive est importante pour l'avenir de leur entreprise.

Il est clair qu'il y a un avenir pour l'utilisation de l'analyse prédictive dans les soins de santé, tout comme dans d'autres industries, la fabrication étant l'un des meilleurs exemples.

Aujourd'hui, nous allons examiner comment l'analyse prédictive est devenue un aspect si important des soins de santé, ses avantages, ses préoccupations et ce à quoi ressemble l'avenir.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive vous indique efficacement ce qui est susceptible de se produire et vous permet de comprendre comment vous serez affecté à l'avenir.

Il prendra vos données et utilisera ensuite une combinaison d'algorithmes et d'apprentissage automatique pour établir des corrélations et des résultats probables.

Dans le domaine de la santé, ce type de prévision vous aidera à mieux comprendre les besoins des patients et, d'un point de vue administratif, vous donnera un aperçu des taux d'admission, des pénuries de lits et de nombreux autres problèmes qui pourront ensuite être traités avec plus de succès qu'auparavant.

Et c'est un point fondamental : l'utilisation de l'analytique moderne n'est vraiment pas si différente de ce que les médecins et les gestionnaires font depuis des années de toute façon - seulement maintenant ils ont accès à des données en temps réel qui sont compilées automatiquement plutôt qu'à la main en raison des progrès dans le domaine. technologie à notre disposition.

Il convient de noter cependant que l'analyse prédictive dépend fortement du volume d'ensembles de données fournis - elle ne peut que rendre ce qu'elle reçoit, et il s'agit d'une estimation, pas d'une prophétie, alors gardez cela à l'esprit.

Comment fonctionne l'analyse prédictive ?

En bref, l'analyse prédictive fonctionne en évaluant les données passées pour déterminer à quoi ressemblera l'avenir, à condition qu'il n'y ait pas de changements imprévus.

L'analyse prédictive n'est pas un système unique ; il nécessite la contribution des parties prenantes et des principaux décideurs pour être efficace.

Premièrement, les entreprises doivent savoir précisément pourquoi elles souhaitent utiliser l'analyse prédictive. Est-ce pour déterminer quand l'adoption d'un programme est la plus forte afin que vous puissiez sensibiliser plus efficacement les patients au cours d'une période particulière ? Ou est-ce pour mieux comprendre quand la demande de fournitures est la plus élevée afin de pouvoir vous préparer à l'avance ? Les utilisations de l'analyse prédictive dépendent d'objectifs organisationnels spécifiques.

Une fois que vous savez exactement ce que vous recherchez, vous pouvez vous demander si vous disposez des données nécessaires à l'analyse qui peuvent ensuite vous éclairer dans la prise de décision. Avez-vous enregistré les données suffisamment longtemps pour pouvoir reconnaître des modèles de manière utile ? Enregistrez-vous des données, et si ce n'est pas le cas, comment pouvez-vous mettre en place une procédure qui le fera ?

Maintenant que vous avez répondu à ces questions, vous pouvez commencer à créer votre modèle d'analyse et à former votre système ERP pour agréger et analyser les données que vous fournissez pour une tâche particulière.

Lorsque les données sont évaluées et que des informations ont été fournies, les parties prenantes peuvent ensuite utiliser ces données exploitables pour prendre des décisions qui ont des effets positifs sur les résultats des prestataires.

En effet, l'analyse prédictive n'est pas très éloignée de ce que les décideurs font déjà depuis des années en évaluant leurs dossiers - seulement maintenant nous avons la capacité d'introduire ces informations dans un ordinateur qui peut analyser beaucoup plus efficacement et rapidement de grands ensembles de données. qu'un travailleur humain ne pourrait jamais le faire.

Avantages de l'analyse prédictive

Efficacité opérationnelle

Lorsque nous parlons d'améliorer l'efficacité au sein des organisations, l'intelligence d'affaires (BI) est souvent l'un des plus grands atouts qu'une entreprise puisse avoir.

La BI est souvent déployée par eux comme un moyen de s'éloigner des décisions risquées prises sur l'intuition, et cherche plutôt à utiliser les données existantes pour l'analyse et les données exploitables pour une prise de décision plus éclairée.

Dans les organisations qui réussissent, seulement 40 % fondent leurs décisions sur leur intuition. Pour les entreprises moins prospères, ce chiffre grimpe à 70 %.

En ce qui concerne ses avantages pour un fournisseur de soins de santé, l'analyse prédictive peut être utilisée pour déterminer les insuffisances opérationnelles qui, autrement, auraient été manquées.

Par exemple, vous pouvez recevoir des données en temps réel sur les services qui peuvent avoir besoin de plus de soutien, ce qui vous permet de prendre cette décision rapidement et d'améliorer la prestation des soins.

Ce n'est qu'un petit exemple, mais avec le vieillissement des populations dans le monde occidental, l'administration de prestataires surchargés deviendra un facteur clé dans un avenir proche.

Avoir les outils pour analyser les modèles de comportement des patients et du personnel permet aux prestataires de réduire les inefficacités et de distribuer leurs économies (argent et main-d'œuvre) là où ils doivent aller.

Précision du diagnostic et des soins préventifs

L'analyse prédictive utilise des algorithmes pour aider les médecins à établir des diagnostics plus précis de leurs patients afin de résoudre les problèmes avant qu'ils ne surviennent.

Cela se fait en analysant des ensembles de données provenant de centaines, voire de milliers de patients pour mieux comprendre le parcours du patient.

Cela aide à donner une indication de tout problème qu'ils pourraient avoir à des fins de diagnostic, et permet ensuite aux médecins de mieux comprendre dans quelle mesure un patient réagit au traitement.

L'utilisation de l'analyse de cette manière signifie que les prestataires de soins de santé peuvent intervenir plus tôt et faciliter les parcours des patients plus rapidement, avec plus de précision et avec une probabilité accrue d'un meilleur résultat.

Préoccupations de l'analyse prédictive

Intimité

Les préoccupations éthiques concernant l'utilisation et la mauvaise utilisation des données par les entreprises ne devraient pas choquer autant les décideurs.

La quantité croissante de données récoltées par les entreprises et le nombre de consommateurs qui y sont prudents ont obligé les organisations à gérer de grands ensembles de données.

Les recherches suggèrent que 70 % des consommateurs cesseraient de faire affaire avec une entreprise si celle-ci ne protégeait pas adéquatement leurs données. Seuls 27 % estiment que les entreprises prennent la sécurité de leurs données au sérieux

Bon nombre de ces préoccupations sont nées de la forte escalade des cyberattaques au cours des dernières années, associée à certaines réalités déconcertantes concernant la préparation ; par exemple, 71 % des petites et moyennes entreprises déclarent ne pas être préparées aux risques liés à la cybersécurité.

Pour les prestataires de soins de santé, les enjeux sont extrêmement élevés et la conformité à des lois telles que HIPAA oblige les organisations à disposer d'un système étanche pour la manière dont elles traitent et protègent les données.

Les prestataires doivent mettre en place les précautions appropriées lorsqu'ils traitent de grandes quantités de données avec des analyses prédictives, et les patients ne doivent avoir aucun doute sur le fait que leurs informations sont partagées de manière sécurisée et appropriée lorsqu'elles sont utilisées à des fins d'analyse.

Des médecins minables

L'un des problèmes persistants de l'utilisation de l'analyse prédictive (ou de toute technologie d'IA d'ailleurs) est le degré de déférence qui peut lui être accordé et son rôle dans le processus de prise de décision traditionnel que les médecins entreprennent.

Par exemple, il peut y avoir des ramifications juridiques importantes si un médecin suit un modèle d'analyse prédictive défectueux ou incorrect.

Pour ces raisons, l'analyse prédictive ne doit en aucun cas être considérée par les prestataires de soins comme un moyen de remplacer les médecins, mais plutôt comme un outil complémentaire pour eux.

Les médecins devront toujours documenter leur processus de prise de décision, en tenant compte de l'analyse prédictive, puis en prenant une décision indépendante.

Les fournisseurs ne doivent pas avoir l'impression que l'analyse prédictive est un obstacle, mais plutôt comme un modèle pour une technologie qui fonctionne dans une capacité d'assistance.

En fin de compte, les humains devront continuer à prendre des décisions en utilisant leur meilleur jugement.

Quoi qu'il en soit, la prise en compte de l'opinion des patients annule l'idée que la technologie de pointe remplacera bientôt les médecins - seuls 50% seraient prêts à faire confiance à une infirmière ou à un médecin en IA pour les diagnostics, les décisions de traitement ou d'autres tâches directes de soins aux patients.

L'avenir de l'analyse prédictive dans les soins de santé

Jusqu'à présent, il semble que les avantages de l'utilisation de l'analyse prédictive dans les soins de santé l'emportent sur toutes les préoccupations actuelles, et les prestataires de soins de santé sont d'accord, les organisations versant plus d'argent que jamais dans l'IA, l'apprentissage automatique et les technologies d'analyse.

Plus d'un tiers des dirigeants de fournisseurs ont déclaré qu'ils investissaient dans l'IA, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive en 2018, a constaté PwC.

À mesure que les technologies mûrissent et que les ensembles de données pouvant être utilisés par les prestataires continuent de croître, l'analyse prédictive deviendra un facteur extrêmement important à prendre en compte lors du traitement des patients.

Ce sera une certitude à l'avenir; pour l'instant, les fournisseurs doivent s'assurer qu'ils disposent du volume d'ensembles de données nécessaires pour répondre à leurs ambitions. En 2018, Infosys a constaté que la moitié des répondants à une enquête réalisée estimaient que leurs données n'étaient pas prêtes.

Néanmoins, à mesure que les patients s'habituent et se sentent plus à l'aise avec l'utilisation de la technologie de pointe dans les hôpitaux, l'incitation et la nécessité de l'utiliser par les prestataires ne seront pas entravées par le refus des patients.

Les fournisseurs doivent également réfléchir aux considérations éthiques - principalement en ce qui concerne la confidentialité et la mesure dans laquelle la technologie est présente dans le processus de prise de décision - et s'ils ont actuellement les moyens de sécuriser pleinement les données et d'assurer une conformité complète avec HIPAA et d'autres normes.

Il semble cependant que l'analyse prédictive dans le domaine de la santé soit un phénomène en croissance rapide et sans relâche au sein de l'industrie, et quelque chose d'inévitable, même pour les petits fournisseurs.

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