在過去的幾年中，醫(yī)療保健行業(yè)一直熱衷于采用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和預(yù)測(cè)分析等技術(shù)來革新治療并為高級(jí)患者護(hù)理產(chǎn)生越來越有價(jià)值的見解。事實(shí)證明，醫(yī)療保健中的應(yīng)用在各種用例中都是有益的，例如簡(jiǎn)化操作流程、個(gè)性化治療以及跟蹤和預(yù)測(cè)疾病爆發(fā)。

到2022年，全球接受調(diào)查的醫(yī)療保健領(lǐng)導(dǎo)者中有72%認(rèn)為預(yù)測(cè)分析將對(duì)臨床環(huán)境中的患者健康結(jié)果產(chǎn)生積極影響。?統(tǒng)計(jì)

本文探討了預(yù)測(cè)分析在醫(yī)療保健及其應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)。

什么是醫(yī)療保健中的預(yù)測(cè)分析?

預(yù)測(cè)分析使用數(shù)據(jù)挖掘、建模、統(tǒng)計(jì)和人工智能等多種技術(shù)來分析歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以生成有關(guān)未來事件或行動(dòng)的預(yù)測(cè)，從而為決策制定提供信息。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，它可以讓醫(yī)護(hù)人員分析患者數(shù)據(jù)并確定最適合他們的最佳治療計(jì)劃。

該技術(shù)已被用于在多種醫(yī)療保健環(huán)境中提供價(jià)值，例如醫(yī)師實(shí)踐，以加強(qiáng)臨床試驗(yàn)。此外，醫(yī)療保險(xiǎn)公司將其用于高效的健康索賠流程并降低運(yùn)營(yíng)成本。醫(yī)療保健領(lǐng)域最重要的貢獻(xiàn)之一是個(gè)性化和準(zhǔn)確的治療。

預(yù)測(cè)分析在醫(yī)療保健中的應(yīng)用

從降低預(yù)約未出現(xiàn)的成本到加快出院程序和增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全等任務(wù)，預(yù)測(cè)分析在醫(yī)療保健領(lǐng)域有多種應(yīng)用。這是醫(yī)療保健中的應(yīng)用程序列表。

再入院預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)分析可以幫助醫(yī)療保健提供者識(shí)別再次入院的高風(fēng)險(xiǎn)患者。這使他們能夠在正確的時(shí)間為最需要的個(gè)人提供額外的關(guān)懷和支持。此類工具利用現(xiàn)成的電子健康記錄(EHR)在出院前準(zhǔn)確識(shí)別患者的再入院風(fēng)險(xiǎn)。

發(fā)表在JAMA Network Open上的一項(xiàng)研究討論了研究人員如何使用預(yù)測(cè)分析來確定兒科患者30天再入院的全因風(fēng)險(xiǎn)。設(shè)計(jì)的模型分析了大約29,988名患者和48,019次住院以獲得結(jié)果。

高級(jí)網(wǎng)絡(luò)安全

醫(yī)療保健行業(yè)面臨著多項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)，包括可能破壞系統(tǒng)和損害患者隱私的惡意軟件攻擊、阻礙醫(yī)療服務(wù)提供的分布式拒絕服務(wù)(DDoS)攻擊，以及為獲取經(jīng)濟(jì)利益而竊取醫(yī)療數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露。

預(yù)測(cè)性網(wǎng)絡(luò)安全分析有兩種主要類型：基于漏洞的解決方案，有助于發(fā)現(xiàn)醫(yī)療保健系統(tǒng)中的漏洞，以及以威脅為中心的平臺(tái)，以發(fā)現(xiàn)潛在威脅。

使用基于AI的預(yù)測(cè)分析解決方案，醫(yī)療保健部門可以阻止高風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)、實(shí)時(shí)監(jiān)控其數(shù)據(jù)并實(shí)施多因素身份驗(yàn)證(MFA)以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全。這有助于防止數(shù)據(jù)泄露、保護(hù)患者信息并確保護(hù)理的連續(xù)性。

有效的臨床試驗(yàn)

臨床研究人員已廣泛采用預(yù)測(cè)分析來模擬臨床試驗(yàn)。它可以使用預(yù)測(cè)模型來改進(jìn)臨床研究，以預(yù)測(cè)臨床結(jié)果并做出更好的治療決策，從而加快臨床試驗(yàn)并降低成本。此外，預(yù)測(cè)分析有助于識(shí)別藥物反應(yīng)表型、預(yù)測(cè)疾病的發(fā)展并評(píng)估不同治療的療效。

它最近的一個(gè)用例是強(qiáng)生公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)來確定合適的試驗(yàn)地點(diǎn)，并通過預(yù)測(cè)新冠激增來加速新冠疫苗的開發(fā)，從而使疫苗試驗(yàn)可以更早開始。

預(yù)測(cè)患者參與和行為

預(yù)測(cè)分析使醫(yī)療機(jī)構(gòu)能夠更好地了解患者的需求并個(gè)性化他們的治療方法。這有助于提高患者參與度，并根據(jù)每個(gè)人獨(dú)特的醫(yī)療保健需求和偏好定制護(hù)理。通過分析數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)分析可以預(yù)測(cè)哪些患者可能會(huì)錯(cuò)過預(yù)約，并幫助管理人員規(guī)劃臨床醫(yī)生的日程安排并相應(yīng)地分配資源。

此外，它可以預(yù)測(cè)哪些干預(yù)措施或醫(yī)療保健信息對(duì)特定患者或群體最有效。醫(yī)療保健組織可以識(shí)別模式和趨勢(shì)，幫助他們了解哪種類型的護(hù)理或溝通最有可能引起不同患者的共鳴。

醫(yī)療保健營(yíng)銷

預(yù)測(cè)分析可以在醫(yī)療保健營(yíng)銷中發(fā)揮關(guān)鍵作用。它可以幫助組織將潛在患者與合適的醫(yī)生和設(shè)施聯(lián)系起來。此外，它可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)更深入地了解消費(fèi)者行為。這是通過分析在線尋找醫(yī)療保健信息的患者的數(shù)據(jù)來完成的。

這些數(shù)據(jù)可能包括搜索查詢、網(wǎng)站訪問和點(diǎn)擊。它可以幫助識(shí)別表明患者正在尋找什么以及他們需要什么護(hù)理的模式和信號(hào)。因此，醫(yī)療保健組織可以更有效地利用其營(yíng)銷預(yù)算，并使用個(gè)性化提高其營(yíng)銷活動(dòng)的有效性，從而獲得更高的投資回報(bào)率。

醫(yī)療保健預(yù)測(cè)分析中的人為干預(yù)

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療保健環(huán)境中，牢記人為因素至關(guān)重要。以人為本的設(shè)計(jì)原則是創(chuàng)建醫(yī)療保健技術(shù)和程序的基礎(chǔ)。它們易于患者理解和使用，并有助于做出準(zhǔn)確的決策。

預(yù)測(cè)分析模型基于歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及統(tǒng)計(jì)算法。這有時(shí)會(huì)產(chǎn)生可能有偏見且與現(xiàn)實(shí)世界的醫(yī)學(xué)知識(shí)或?qū)嵺`不一致的結(jié)果。人類醫(yī)療保健專業(yè)人員，例如醫(yī)生和護(hù)士，對(duì)于驗(yàn)證分析模型所做的預(yù)測(cè)至關(guān)重要。此外，他們還可以根據(jù)患者獨(dú)特的臨床情況來解釋結(jié)果。

因此，人為干預(yù)對(duì)于醫(yī)療保健預(yù)測(cè)分析至關(guān)重要。醫(yī)學(xué)專家可以交叉檢查和驗(yàn)證分析模型的預(yù)測(cè)，并幫助確保它們的準(zhǔn)確性和臨床相關(guān)性。