Perché l'analisi predittiva nel settore sanitario è importante?

L'analisi predittiva nel settore sanitario sta rapidamente diventando una delle innovazioni più importanti per quanto riguarda la trasformazione digitale per i fornitori. Che cos'è, perché i fornitori lo stanno implementando così rapidamente e perché dovrebbe interessarti?

L'analisi predittiva nel settore sanitario potrebbe essere solo una delle cose più importanti che accadranno ai fornitori in questo secolo.

Dai un'occhiata ad alcune delle statistiche più significative del settore per l'analisi predittiva nel settore sanitario:

• L'analisi dei big data in Nord America per le dimensioni del mercato sanitario è stata valutata a 9,36 miliardi di dollari nel 2017 e si prevede che raggiungerà i 34,16 miliardi di dollari entro il 2025, crescendo a un CAGR del 17,7% dal 2018 al 2025.
• L'82% degli intervistati in un sondaggio CWC ha indicato che il principale vantaggio dell'implementazione dell'analisi era il miglioramento della cura del paziente.
• Secondo uno studio della Society of Actuaries, il 93% delle organizzazioni sanitarie afferma che l'analisi predittiva è importante per il futuro della propria attività.

È chiaro che c'è un futuro per l'uso dell'analisi predittiva nell'assistenza sanitaria, proprio come c'è in altri settori, e la produzione è uno dei migliori esempi.

Oggi daremo un'occhiata a come l'analisi predittiva è diventata un aspetto così importante nell'assistenza sanitaria, i suoi vantaggi, le preoccupazioni e come sarà il futuro.

Che cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva ti dice in modo efficace cosa è probabile che accada e ti dà l'opportunità di capire come sarai influenzato in futuro.

Prenderà i tuoi dati e quindi utilizzerà una combinazione di algoritmi e apprendimento automatico per stabilire correlazioni e risultati probabili.

Nel settore sanitario, questo tipo di previsione ti aiuterà a comprendere meglio le esigenze dei pazienti e, dal punto di vista amministrativo, ti darà informazioni sui tassi di ricovero, sulla carenza di posti letto e su molti altri problemi che possono quindi essere affrontati con più successo di prima.

E questo è un punto fondamentale: l'uso dell'analisi moderna non è poi così diverso da quello che medici e manager fanno da anni, solo che ora hanno accesso a dati in tempo reale che vengono compilati automaticamente anziché manualmente grazie ai progressi tecnologia a nostra disposizione.

Vale la pena notare, tuttavia, che l'analisi predittiva dipende fortemente dal volume dei set di dati forniti: può restituire solo ciò che riceve ed è una stima, non una profezia, quindi tienilo a mente.

Come funziona l'analisi predittiva?

In breve, l'analisi predittiva funziona valutando i dati passati per determinare come sarà il futuro, a condizione che non vi siano cambiamenti imprevisti.

L'analisi predittiva non è un sistema unico; per essere efficace, richiede il contributo delle parti interessate e dei principali responsabili delle decisioni.

In primo luogo, le aziende dovrebbero sapere esattamente per cosa vogliono utilizzare l'analisi predittiva. È per determinare quando l'adozione di un programma è più forte in modo da poter sensibilizzare i pazienti in modo più efficace durante un particolare periodo? O è per capire meglio quando la domanda di forniture è più alta in modo da poterti preparare in anticipo? Gli usi dell'analisi predittiva dipendono da obiettivi organizzativi specifici.

Una volta che sai esattamente cosa stai cercando, puoi chiederti se hai i dati necessari per l'analisi che possono quindi informarti sul processo decisionale. Hai registrato i dati abbastanza a lungo da essere in grado di riconoscere i modelli in modo utile? Stai registrando i dati e, in caso contrario, come puoi ottenere una procedura in atto?

Ora che hai risposto a queste domande, puoi iniziare a creare il tuo modello di analisi e ad addestrare il tuo sistema ERP per aggregare e analizzare i dati che stai fornendo per una particolare attività.

Quando i dati sono stati valutati e sono state fornite informazioni approfondite, le parti interessate possono quindi utilizzare quei dati attuabili per prendere decisioni che hanno effetti positivi sui risultati dei fornitori.

In effetti, l'analisi predittiva non è troppo lontana da ciò che i decisori stanno già facendo da anni valutando i loro record: solo ora abbiamo la capacità di inserire tali informazioni in un computer che può analizzare in modo molto più efficace e rapido grandi set di dati di quanto possa mai fare un lavoratore umano.

Vantaggi dell'analisi predittiva

Efficienza operativa

Quando si parla di migliorare l'efficienza all'interno delle organizzazioni, la business intelligence (BI) è spesso una delle maggiori risorse che un'azienda può avere.

La BI viene spesso utilizzata da loro come mezzo per allontanarsi da decisioni rischiose prese sulla sensazione viscerale e cerca invece di utilizzare i dati esistenti per l'analisi e i dati utilizzabili per un processo decisionale più informato.

Con organizzazioni di successo, solo il 40% basa le proprie decisioni sul sentimento istintivo. Per le imprese di minor successo, questo numero sale al 70%.

Per quanto riguarda i vantaggi per un operatore sanitario, l'analisi predittiva può essere utilizzata per determinare inadeguatezze operative che altrimenti sarebbero state perse.

Ad esempio, puoi ricevere dati in tempo reale su quali reparti potrebbero aver bisogno di più supporto, permettendoti di prendere quella decisione rapidamente, migliorando l'erogazione delle cure.

Questo è solo un piccolo esempio, ma con l'invecchiamento della popolazione nel mondo occidentale, l'amministrazione di fornitori sovraccarichi diventerà un fattore chiave nel prossimo futuro.

Avere gli strumenti per analizzare i modelli di comportamento dei pazienti e del personale consente ai fornitori di ridurre le inefficienze e distribuire i propri risparmi (denaro e manodopera) dove devono andare.

Precisione nella diagnosi e nella cura preventiva

L'analisi predittiva utilizza algoritmi per aiutare i medici a fare diagnosi più accurate dei loro pazienti per aiutare a risolvere i problemi prima che si presentino.

Questo viene fatto analizzando i set di dati di centinaia, persino migliaia, di pazienti per ottenere una maggiore comprensione del percorso del paziente.

Questo aiuta a fornire un'indicazione di eventuali problemi che potrebbero avere a fini diagnostici e quindi consente ai medici di capire meglio quanto bene un paziente sta rispondendo al trattamento.

L'utilizzo dell'analisi in questo modo significa che gli operatori sanitari possono intervenire prima e facilitare i viaggi dei pazienti in modo più rapido, più accurato e con una maggiore probabilità di un risultato migliore.

Preoccupazioni di analisi predittiva

Privacy

Le preoccupazioni etiche relative all'uso e all'uso improprio dei dati da parte delle aziende non dovrebbero essere uno shock per i responsabili delle decisioni.

La crescente quantità di dati raccolti dalle aziende e il numero di consumatori cauti al riguardo ha fatto sì che le organizzazioni che gestiscono grandi set di dati debbano prestare maggiore attenzione.

La ricerca suggerisce che il 70% dei consumatori smetterebbe di fare affari con un'azienda se non proteggesse adeguatamente i propri dati. Solo il 27% ritiene che le aziende prendano sul serio la sicurezza dei dati

Molte di queste preoccupazioni sono emerse dalla forte escalation degli attacchi informatici negli ultimi anni, insieme ad alcune realtà sconcertanti sulla preparazione; ad esempio, il 71% delle organizzazioni di piccole e medie dimensioni afferma di non essere preparato ai rischi per la sicurezza informatica.

Per gli operatori sanitari, la posta in gioco è estremamente alta e il rispetto di atti come l'HIPAA richiede alle organizzazioni di disporre di un sistema a tenuta stagna per il modo in cui gestiscono e proteggono i dati.

I fornitori devono disporre delle precauzioni appropriate quando gestiscono grandi quantità di dati con analisi predittive e i pazienti non devono avere dubbi sul fatto che le loro informazioni vengano condivise in modo sicuro e corretto quando vengono utilizzate per scopi analitici.

Minando i medici

Uno dei problemi permanenti dell'uso dell'analisi predittiva (o di qualsiasi tecnologia di intelligenza artificiale per quella materia) è la quantità di deferenza che può essere concessa ad essa e il suo ruolo nel tradizionale processo decisionale intrapreso dai medici.

Ad esempio, potrebbero esserci significative ramificazioni legali se un medico segue un modello di analisi predittiva difettoso o errato.

Per questi motivi, l'analisi predittiva non deve essere vista dagli operatori sanitari come un mezzo per sostituire in alcun modo i medici, ma piuttosto, per il suo pieno utilizzo, dovrebbe fungere da strumento supplementare per loro.

I medici dovranno comunque documentare il loro processo decisionale, tenendo conto dell'analisi predittiva e quindi prendendo una decisione indipendente.

I fornitori non dovrebbero sentirsi come se l'analisi predittiva fosse un ostacolo, ma piuttosto come un modello per la tecnologia che funziona in una capacità di assistenza.

Alla fine della giornata, gli esseri umani dovranno continuare a prendere decisioni usando il loro miglior giudizio.

In ogni caso, prendere in considerazione le opinioni dei pazienti annulla l'idea che la tecnologia avanzata sostituirà i medici in qualsiasi momento: solo il 50% sarebbe disposto a fidarsi di un infermiere o medico con intelligenza artificiale per diagnosi, decisioni terapeutiche o altre attività dirette di assistenza ai pazienti.

Il futuro dell'analisi predittiva nel settore sanitario

Finora, sembra che i vantaggi dell'utilizzo dell'analisi predittiva nell'assistenza sanitaria superino qualsiasi preoccupazione attuale e gli operatori sanitari concordano sul fatto che le organizzazioni investono più denaro che mai in tecnologie di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e analisi.

Più di un terzo dei dirigenti dei fornitori ha dichiarato di voler investire in intelligenza artificiale, apprendimento automatico e analisi predittiva nel 2018, ha rilevato PwC.

Man mano che le tecnologie maturano e i set di dati che possono essere utilizzati dai fornitori continuano a crescere, l'analisi predittiva diventerà un fattore estremamente importante da considerare durante il trattamento dei pazienti.

Questa sarà una certezza in futuro; per ora i fornitori dovrebbero essere sicuri di avere il volume di set di dati necessario per soddisfare le loro ambizioni: nel 2018 Infosys ha rilevato che la metà degli intervistati in un sondaggio condotto riteneva che i propri dati non fossero pronti.

Tuttavia, man mano che i pazienti diventano più abituati e a proprio agio con l'uso della tecnologia avanzata negli ospedali, l'incentivo e la necessità di utilizzarla da parte dei fornitori non saranno ostacolati dal respingimento dei pazienti.

I fornitori dovrebbero anche pensare alle considerazioni etiche, principalmente per quanto riguarda la privacy e la misura in cui la tecnologia è presente nel processo decisionale, e se attualmente dispongono dei mezzi per proteggere completamente i dati e garantire la completa conformità con HIPAA e altri standard.

Sembra, tuttavia, che l'analisi predittiva nel settore sanitario sia un fenomeno in rapida crescita e costante all'interno del settore, e una sorta di inevitabile, anche per i piccoli fornitori.

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