发帖
雷达卡
征税情况产生了对技术的需求，使医疗保健提供者和支付者能够以更快的速度做出明智的决定，以提供更好的结果。预测分析——高级数据分析的一个分支——可以通过利用数据挖掘、建模、统计和人工智能技术预测未来的事件或活动来提供帮助。
医疗保健提供者可以展望未来并确定可能对患者护理、成本节约、员工管理等产生积极或消极影响的趋势。精明的领导者已经采用预测分析来影响医疗保健结果、推动收入增长并建立市场竞争力。
医疗保健中预测分析的一些统计数据：
60% 的医疗保健高管认为预测分析是预算的救星。
87% 的高管表示，预测分析是医疗保健业务的未来。
在接下来的五年中，预测分析的支出预计将增加 58%。
似乎相当多的医疗保健提供者正在认真对待这项技术，以消除效率低下的问题，满足对信息访问日益增长的需求，并从信息中挖掘洞察力以推动临床和运营改进。让我们详细讨论一下技术如何像专业人士一样工作并带来风险。
为什么医疗保健高管将预测分析视为优先事项
它承诺健康的预算节省
医疗保健提供商正在提高他们的分析能力，以大幅降低医疗保健成本。
供应链是预测分析在了解订购模式和供应利用率，然后优化供应变化以减少不必要的支出和提高供应链效率方面具有巨大潜力的另一个地方。供应链中主动、数据驱动的决策可以为医院节省数百万美元。提高运营管理效率
提高运营管理效率
传统上，由于一些季节性事件，出现床位短缺或工作人员水平变化，这使得难以提供有效的治疗。
通过分析历史数据和实时患者入院率，医院会提前收到有关床位短缺的警报，并雇用额外的工作人员在问题出现之前进行处理。这些见解有助于管理最佳的患者与员工比例并提高诊断的准确性，从而带来优质的护理。
预测模型还可以通过评估新员工的能力来帮助招聘额外的员工以优化运营。例如，老年护理服务对训练有素的员工的需求不断增加，他们能够最好地应对人口老龄化。在面试过程中使用胜任力模型和逻辑回归模型有助于招聘人员筛选出最佳候选人。
让诊断和治疗更精准
每个人都是独一无二的，因此每种药物都不适用于每个患者。对于健康从业者而言，在开出准确的治疗处方之前，分析患者的终生健康相关病史是不可行的。预测分析通过连接点（个人健康史、当前用药、家族健康史和既往疾病）并在几秒钟内发现隐藏的见解（大数据分析），在个人层面发挥作用。当应用该技术时，从业者可以有效地为特定疾病提出药物。
在患者接受任何手术之前，利用预测分析根据患者当前的健康状况、既往病史和当前用药情况揭示死亡风险。统计数据还有助于做出正确的医疗决定并降低死亡率。
它通过使用风险评分来防止最坏的后果
预测与预防密不可分。当护理人员在初始阶段识别出患慢性病的高风险患者时，可以帮助患者避免昂贵且未来难以治愈的长期健康问题。
预测建模有助于根据患者的诊断数据、生物特征数据、健康相关数据和其他决定因素创建风险评分，这些决定因素进一步有助于对健康状况不佳的高风险患者进行分类。对每位患者健康状况的深入了解使护理人员能够提供增强的服务，最终改善风险管理并无缝过渡到基于价值的服务。
它支持主动应对患者恶化
通常，在入院后，由于难以治疗的感染或临床状况的意外变化，患者的健康会受到负面影响。护理人员必须更快、更准确地做出决定，否则会对患者构成潜在威胁。
当临床决策得到预测分析工具的支持时，决策的准确性超过了黄金标准工具的准确性，因为分析工具非常擅长收集和分析人类从业者可能忽略的每一条数据。
当健康从业者获得预测模型的支持时，他们可以在用肉眼看到症状之前识别患者健康状况的恶化，并相应地改变患者的药物治疗。
它可以帮助患者避免不必要的去医院旅行并处理患者随访中的意外空白
因一个简单的健康问题而重复医院就诊或再入院会干扰医院的日常运作，并在患者的口袋里留下一个洞。远程健康监测等预测工具允许患者向护理人员提供健康相关数据，智能机器学习技术计算风险评分；当发现可测量的变化时，从业者会收到警报。此后，可以对治疗进行更改，或者可以要求患者访问或住院。
另一方面，预测分析可以找出患者何时可能在没有任何事先通知的情况下跳过预约。这些信息有助于为另一名患者保持开放状态，减少收入损失，并能够更快地获得护理。此外，这些数据可用于向未能出现的高风险患者发送提醒，或提供最适合患者日程的替代日程。
确保数据安全
不仅仅是金融机构容易受到网络攻击。医疗机构也是如此。在这里，预测工具可以分析数据访问、共享和利用的模式，并警告相关人员所做的更改，并发出勒索软件已经渗透到网络的信号。
分析工具实时计算特定请求或交易的风险评分，使系统能够阻止或授予访问权限或应用多因素身份验证。在基础设施中采用智能技术解决方案使医疗保健组织能够抵御攻击者，无论攻击多么复杂。
它增强了患者的参与度和满意度
就像电子商务行业一样，医疗保健行业已经从以服务为导向转变为以客户为导向的行业，让患者承担临床和财务责任至关重要。客户关系管理对于促进健康、减少临床支出和确保顺畅沟通至关重要。
医疗保健组织正在使用预测分析来创建个人患者资料，以制定有意义的计划、发送定制信息、吸引患者并确定对每个人产生积极影响的策略。根据患者的行为模式，可以创建愿意改变的患者列表，然后可以相应地接近患者，这进一步有助于加强长期参与并降低与疾病相关的风险。
采用的障碍
无法从多个不同来源获取相关数据会阻碍在正确的时间提供有意义的见解，并阻碍预测建模技术的采用。无法实时捕获信息，缺乏足够熟练的员工在业务流程中使用分析，缺乏赞助主管，无效的数据治理以及监管问题，例如HIPAA 合规性是分析采用的主要障碍。此外，一些组织发现采用分析的感知成本超过其收益。
结论
在预测分析范围内，补充医疗保健服务后预测分析的性能提升、财务收益和质量提升没有理由让医疗保健组织和从业者忽视该技术。当患者已经更喜欢现代化服务时，医疗保健服务如何能够落后，并没有充分利用有利可图的机会。不要等待竞争对手拥抱技术和创新，否则您的患者将不再等您。
| 相关帖子DA内容精选 |
京公网安备 11010802022788号
