预测分析在医疗保健中的应用

在过去的几年中，医疗保健行业一直热衷于采用增强现实和预测分析等技术来革新治疗并为高级患者护理产生越来越有价值的见解。事实证明，医疗保健中的应用在各种用例中都是有益的，例如简化操作流程、个性化治疗以及跟踪和预测疾病爆发。

到2022年，全球接受调查的医疗保健领导者中有72%认为预测分析将对临床环境中的患者健康结果产生积极影响。〜统计

本文探讨了预测分析在医疗保健及其应用中的优势。

什么是医疗保健中的预测分析?

预测分析使用数据挖掘、建模、统计和人工智能等多种技术来分析历史和实时数据，以生成有关未来事件或行动的预测，从而为决策制定提供信息。在医疗保健领域，它可以让医护人员分析患者数据并确定最适合他们的最佳治疗计划。

该技术已被用于在多种医疗保健环境中提供价值，例如医师实践，以加强临床试验。此外，医疗保险公司将其用于高效的健康索赔流程并降低运营成本。医疗保健领域最重要的贡献之一是个性化和准确的治疗。

预测分析在医疗保健中的应用

从降低预约未出现的成本到加快出院程序和增强网络安全等任务，预测分析在医疗保健领域有多种应用。这是医疗保健中的应用程序列表。

再入院预测

预测分析可以帮助医疗保健提供者识别再次入院的高风险患者。这使他们能够在正确的时间为最需要的个人提供额外的关怀和支持。此类工具利用现成的电子健康记录(EHR)在出院前准确识别患者的再入院风险。

发表在JAMA Network Open上的一项研究讨论了研究人员如何使用预测分析来确定儿科患者30天再入院的全因风险。设计的模型分析了大约29,988名患者和48,019次住院以获得结果。

高级网络安全

医疗保健行业面临着多项网络安全挑战，包括可能破坏系统和损害患者隐私的恶意软件攻击、阻碍医疗服务提供的分布式拒绝服务(DDoS)攻击，以及为获取经济利益而窃取医疗数据，从而导致大规模数据泄露。

预测性网络安全分析有两种主要类型：基于漏洞的解决方案，有助于发现医疗保健系统中的漏洞，以及以威胁为中心的平台，以发现潜在威胁。

使用基于AI的预测分析解决方案，医疗保健部门可以阻止高风险活动、实时监控其数据并实施多因素身份验证(MFA)以增强网络安全。这有助于防止数据泄露、保护患者信息并确保护理的连续性。

有效的临床试验

临床研究人员已广泛采用预测分析来模拟临床试验。它可以使用预测模型来改进临床研究，以预测临床结果并做出更好的治疗决策，从而加快临床试验并降低成本。此外，预测分析有助于识别药物反应表型、预测疾病的发展并评估不同治疗的疗效。

它最近的一个用例是强生公司使用机器学习来确定合适的试验地点，并通过预测新冠激增来加速新冠疫苗的开发，从而使疫苗试验可以更早开始。

预测患者参与和行为

预测分析使医疗机构能够更好地了解患者的需求并个性化他们的治疗方法。这有助于提高患者参与度，并根据每个人独特的医疗保健需求和偏好定制护理。通过分析数据，预测分析可以预测哪些患者可能会错过预约，并帮助管理人员规划临床医生的日程安排并相应地分配资源。

此外，它可以预测哪些干预措施或医疗保健信息对特定患者或群体最有效。医疗保健组织可以识别模式和趋势，帮助他们了解哪种类型的护理或沟通最有可能引起不同患者的共鸣。

医疗保健营销

预测分析可以在医疗保健营销中发挥关键作用。它可以帮助组织将潜在患者与合适的医生和设施联系起来。此外，它可以帮助医疗机构更深入地了解消费者行为。这是通过分析在线寻找医疗保健信息的患者的数据来完成的。

这些数据可能包括搜索查询、网站访问和点击。它可以帮助识别表明患者正在寻找什么以及他们需要什么护理的模式和信号。因此，医疗保健组织可以更有效地利用其营销预算，并使用个性化提高其营销活动的有效性，从而获得更高的投资回报率。

医疗保健预测分析中的人为干预

在数据驱动的医疗保健环境中，牢记人为因素至关重要。以人为本的设计原则是创建医疗保健技术和程序的基础。它们易于患者理解和使用，并有助于做出准确的决策。

预测分析模型基于历史和实时数据以及统计算法。这有时会产生可能有偏见且与现实世界的医学知识或实践不一致的结果。人类医疗保健专业人员，例如医生和护士，对于验证分析模型所做的预测至关重要。此外，他们还可以根据患者独特的临床情况来解释结果。

因此，人为干预对于医疗保健预测分析至关重要。医学专家可以交叉检查和验证分析模型的预测，并帮助确保它们的准确性和临床相关性。