De ce contează analiza predictivă în domeniul sănătății?

Analiza predictivă în domeniul sănătății devine rapid una dintre cele mai importante inovații în ceea ce privește transformarea digitală pentru furnizori. Ce este, de ce furnizorii o implementează atât de rapid și de ce ar trebui să-ți pese?

Analiza predictivă în domeniul sănătății ar putea fi doar unul dintre cele mai mari lucruri care se vor întâmpla furnizorilor în acest secol.

Aruncă o privire la unele dintre cele mai revelatoare statistici din industrie pentru analiza predictivă în domeniul sănătății:

• Analiza datelor mari din America de Nord în dimensiunea pieței de asistență medicală a fost evaluată la 9,36 miliarde de dolari în 2017 și se estimează că va ajunge la 34,16 miliarde de dolari până în 2025, în creștere cu un CAGR de 17,7% din 2018 până în 2025.
• 82% dintre respondenții la un sondaj CWC au indicat că principalul beneficiu al implementării analizei a fost îmbunătățirea îngrijirii pacienților.
• Potrivit unui studiu al Societății Actuarilor, 93% dintre organizațiile de sănătate spun că analiza predictivă este importantă pentru viitorul afacerii lor.

Este clar că există un viitor pentru utilizarea analizei predictive în domeniul sănătății, la fel ca și în alte industrii, producția fiind unul dintre cele mai bune exemple.

Astăzi, vom arunca o privire asupra modului în care analiza predictivă a devenit un aspect atât de important în asistența medicală, beneficiile sale, preocupările și cum arată viitorul.

Ce este Analytics predictiv?

Analiza predictivă vă spune în mod eficient ce este probabil să se întâmple și vă oferă oportunitatea de a înțelege cum veți fi afectat în viitor.

Va prelua datele dvs. și apoi va folosi o combinație de algoritmi și învățare automată pentru a stabili corelații și rezultate probabile.

În domeniul sănătății, acest tip de prognoză vă va ajuta să înțelegeți mai bine nevoile pacienților și, din punct de vedere administrativ, vă oferă o perspectivă asupra ratelor de admitere, lipsei de paturi și multe alte probleme care pot fi apoi tratate cu mai mult succes decât înainte.

Și acesta este un punct fundamental: utilizarea analizei moderne nu este într-adevăr atât de diferită de ceea ce au făcut medicii și managerii oricum de ani de zile - doar că acum au acces la date în timp real care sunt compilate automat și nu manual, datorită progreselor în domeniul tehnologie de care dispunem.

Cu toate acestea, merită remarcat faptul că analiza predictivă depinde în mare măsură de volumul de seturi de date furnizate - poate returna doar ceea ce primește și este o estimare, nu o profeție, așa că țineți cont de asta.

Cum funcționează analiza predictivă?

Pe scurt, analiza predictivă funcționează prin evaluarea datelor din trecut pentru a determina cum va arăta viitorul - cu condiția să nu existe schimbări neprevăzute.

Analiza predictivă nu este un sistem unic; necesită contribuții din partea părților interesate și a factorilor de decizie cheie pentru ca acesta să fie eficient.

În primul rând, companiile ar trebui să știe exact pentru ce doresc să folosească analiza predictivă. Este pentru a determina când adoptarea unui program este cea mai puternică, astfel încât să puteți sensibiliza mai eficient pacienții într-o anumită perioadă? Sau este pentru a înțelege mai bine când cererea de bunuri este cea mai mare, astfel încât să vă puteți pregăti în avans? Utilizările analizei predictive depind de obiectivele organizaționale specifice.

Odată ce știi exact ce cauți, te poți întreba dacă ai datele necesare pentru analiză care te pot informa apoi în luarea deciziilor. Ați înregistrat datele suficient de mult pentru a putea recunoaște tiparele într-un mod util? Înregistrați deloc date și, dacă nu, cum puteți obține o procedură care să o facă?

Acum că ați răspuns la aceste întrebări, puteți începe să vă construiți modelul de analiză și să vă instruiți sistemul ERP pentru a agrega și analiza datele pe care le furnizați pentru o anumită sarcină.

Atunci când datele sunt evaluate și au fost furnizate perspective, părțile interesate pot folosi acele date acționabile pentru a lua decizii care au efecte pozitive asupra rezultatelor furnizorilor.

De fapt, analiza predictivă nu este prea departe de ceea ce fac deja factorii de decizie de ani de zile prin evaluarea înregistrărilor lor – doar acum avem capacitatea de a introduce acele informații într-un computer care poate analiza mult mai eficient și mai rapid seturi mari de date. decât ar putea vreodată un muncitor uman.

Beneficiile analizei predictive

Eficienta operationala

Când vorbim despre îmbunătățirea eficienței în cadrul organizațiilor, business intelligence (BI) este adesea unul dintre cele mai mari atuuri pe care le poate avea o companie.

BI este adesea implementat de către aceștia ca un mijloc de a se îndepărta de deciziile riscante luate cu privire la sentimentele instinctive și, în schimb, încearcă să utilizeze datele existente pentru analiză și date acționabile pentru a lua decizii mai informate.

Cu organizațiile de succes, doar 40% își bazează deciziile pe sentimente. Pentru întreprinderile mai puțin de succes, acest număr crește la 70%.

În ceea ce privește beneficiile sale pentru un furnizor de asistență medicală, analiza predictivă poate fi utilizată pentru a determina insuficiențe operaționale care altfel ar fi fost omise.

De exemplu, puteți primi date în timp real despre care secțiile ar putea avea nevoie de mai mult sprijin, permițându-vă să luați acea decizie rapid, îmbunătățind furnizarea de îngrijiri.

Acesta este doar un mic exemplu, dar odată cu îmbătrânirea populației din întreaga lume occidentală, administrarea furnizorilor de servicii supraîncărcate va deveni un factor cheie în viitorul apropiat.

Deținerea de instrumente pentru a analiza modelele în comportamentul pacienților și al personalului le permite furnizorilor să reducă ineficiența și să-și distribuie economiile (bani și forță de muncă) acolo unde trebuie să meargă.

Acuratețe în diagnostic și îngrijire preventivă

Analiza predictivă folosește algoritmi pentru a ajuta medicii să facă diagnostice mai precise ale pacienților lor pentru a ajuta la rezolvarea problemelor înainte ca acestea să apară.

Acest lucru se realizează prin analiza seturi de date de la sute, chiar mii de pacienți pentru a obține o mai bună înțelegere a călătoriei pacientului.

Acest lucru ajută la oferirea unei indicații asupra oricăror probleme pe care le-ar putea avea în scopuri de diagnostic și apoi permite medicilor să înțeleagă mai bine cât de bine răspunde un pacient la tratament.

Utilizarea analizei în acest fel înseamnă că furnizorii de servicii medicale pot interveni mai devreme și pot facilita călătoriile pacienților mai rapid, mai precis și cu o probabilitate crescută de un rezultat mai bun.

Preocupări ale analizei predictive

Confidențialitate

Preocupările etice cu privire la utilizarea și utilizarea greșită a datelor de către întreprinderi nu ar trebui să fie la fel de șoc pentru factorii de decizie.

Cantitatea tot mai mare de date colectate de companii și numărul de consumatori care sunt precauți cu privire la acestea au făcut ca organizațiile care manipulează seturi mari de date trebuie să aibă o atenție suplimentară.

Cercetările sugerează că 70% dintre consumatori ar înceta să mai facă afaceri cu o companie dacă aceasta nu le-ar proteja în mod adecvat datele. Doar 27% consideră că companiile își iau în serios securitatea datelor

Multe dintre aceste preocupări au apărut din escaladarea bruscă a atacurilor cibernetice din ultimii ani, împreună cu unele realități deconcertante despre pregătire; de exemplu, 71% dintre organizațiile mici și mijlocii spun că nu sunt pregătite pentru riscurile de securitate cibernetică.

Pentru furnizorii de servicii medicale, mizele sunt extrem de mari, iar conformitatea cu acte precum HIPAA impune organizațiilor să aibă un sistem etanș pentru modul în care gestionează și protejează datele.

Furnizorii trebuie să aibă măsurile de precauție adecvate atunci când manipulează cantități mari de date cu analize predictive, iar pacienții nu trebuie să aibă nicio îndoială că informațiile lor sunt partajate în mod sigur și corect atunci când sunt utilizate în scopuri analitice.

Subminarea medicilor

Una dintre problemele de durată ale utilizării analizei predictive (sau a oricărei tehnologii AI) este cantitatea de deferență care i se poate acorda și rolul său în procesul tradițional de luare a deciziilor pe care îl întreprind medicii.

De exemplu, pot exista ramificații legale semnificative dacă un medic urmează un model de analiză predictivă care este defectuos sau incorect.

Din aceste motive, analiza predictivă nu trebuie să fie văzută de furnizorii de asistență medicală ca un mijloc de a înlocui medicii în vreun fel, ci mai degrabă, la utilizarea maximă, ar trebui să acționeze ca un instrument suplimentar pentru aceștia.

Medicii vor trebui în continuare să-și documenteze procesul de luare a deciziilor, ținând cont de analiza predictivă și apoi luând o decizie independentă.

Furnizorii nu ar trebui să simtă că analiza predictivă este un obstacol, ci mai degrabă ca un model pentru tehnologia care funcționează într-o capacitate de asistență.

La sfârșitul zilei, oamenii vor trebui să continue să ia decizii folosind cea mai bună judecată.

În orice caz, luarea în considerare a părerilor pacienților anulează ideea că tehnologia avansată va înlocui medicii în curând – doar 50% ar fi dispuși să aibă încredere într-o asistentă sau un medic AI cu diagnostice, decizii de tratament sau alte sarcini directe de îngrijire a pacientului.

Viitorul analizei predictive în domeniul sănătății

Până acum, se pare că beneficiile utilizării analizei predictive în asistența medicală depășesc orice preocupări actuale, iar furnizorii de asistență medicală sunt de acord, organizațiile care investesc mai mulți bani ca niciodată în AI, învățarea automată și tehnologiile de analiză.

PwC a descoperit că mai mult de o treime dintre directorii furnizorilor au declarat că investesc în AI, învățarea automată și analiza predictivă până în 2018.

Pe măsură ce tehnologiile se maturizează și seturile de date care pot fi utilizate de furnizori continuă să crească, analiza predictivă va deveni un factor extrem de important de luat în considerare atunci când se tratează pacienții.

Aceasta va fi o certitudine în viitor; deocamdată, furnizorii ar trebui să se asigure că au volumul de seturi de date necesare pentru a-și îndeplini ambițiile — În 2018, Infosys a descoperit că jumătate dintre respondenții într-un sondaj efectuat au simțit că datele lor nu sunt pregătite.

Cu toate acestea, pe măsură ce pacienții devin mai obișnuiți și mai confortabil cu utilizarea tehnologiei avansate în spitale, stimulentele și necesitatea utilizării acesteia de către furnizori nu vor fi împiedicate de respingerea pacientului.

Furnizorii ar trebui să se gândească, de asemenea, la considerentele etice – în primul rând în ceea ce privește confidențialitatea și măsura în care tehnologia este prezentă în procesul de luare a deciziilor – și dacă în prezent au mijloacele de a securiza pe deplin datele și de a asigura conformitatea cuprinzătoare cu HIPAA și alte standarde.

Se pare, totuși, că analiza predictivă în domeniul sănătății este un fenomen în creștere rapidă și neatenuat în industrie și ceva inevitabil, chiar și pentru furnizorii mici.

Abonați-vă la blogul nostru pentru a primi mai multe informații despre tehnologia de afaceri și pentru a fi la curent cu noutățile și tendințele de marketing, securitate cibernetică și alte știri și tendințe tehnologice (nu vă faceți griji, nu vă vom deranja).