Техническое обновление

10 случаев и примеров использования прогнозной аналитики в сфере здравоохранения

Оглавление скрыть 1 Примеры и варианты использования прогнозной аналитики в здравоохранении 1.1 1. Динамическое ценообразование 1.2 2. Помогает здравоохранению...

Написано Ниль Патель · 5 min read >
пример прогнозной аналитики в здравоохранении
Содержание скрывать
1 Примеры и случаи использования прогнозной аналитики в здравоохранении

Индустрия здравоохранения созрела для прогнозной аналитики. Компании ищут способы улучшить уход и сократить расходы, но у них еще нет ответов на все вопросы. Прогнозная аналитика может помочь им в этом. Трудно сказать точно, как это будет происходить на практике; остается много вопросов без ответа о том, какие данные компаниям необходимо анализировать, сколько времени это занимает (и имеет ли это вообще смысл), и окажется ли эта технология достаточно эффективной для улучшения результатов лечения пациентов, учитывая ее соотношение затрат и выгод.

Примеры и случаи использования прогнозной аналитики в здравоохранении

Электронные системы медицинской документации (Электронные записи) может показать, какие пациенты с наибольшей вероятностью не придут на прием. Исследование Университета Дьюка показало, что использование данных EHR на уровне клиники для прогнозного моделирования в здравоохранении может выявлять почти на 5,000 больше пациентов, которые не приходят каждый год, с большей точностью, чем предыдущие попытки предсказать характер пациентов.

1. Динамическое ценообразование

Используя прогнозную аналитику для здравоохранения, компании могут устанавливать динамические цены, что является способом максимизировать доход. Динамическое ценообразование может улучшить качество обслуживания пациентов за счет прогнозирования спроса на продукт или услугу и увеличения доходов. 

Например: Если вы продаете планы страхования В зависимости от возраста и пола вашего клиента вы можете использовать прогнозную аналитику, чтобы определить, сколько им следует заплатить за страховое покрытие. Вы узнаете, какой финансовый стимул им нужен, а затем соответствующим образом скорректируете свои цены!

Модели динамического ценообразования являются лучшим примером прогнозной аналитики в здравоохранении. Он также часто используется с данными из других областей отрасли здравоохранения, например, маркетинговых кампаний или опросов удовлетворенности пациентов, чтобы получить информацию, которая помогает принимать решения о предложении продуктов по разным ценам в зависимости от того, кто их покупает (или нет).

2. Помогает в анализе мошенничества в сфере здравоохранения

Аналитика мошенничества в сфере здравоохранения может обнаруживать и сообщать о мошеннических претензиях, переплатах, недоплатах и ​​неправильных методах выставления счетов. К ним относятся:

  • Неправомерные платежи
  • Неправильная практика выставления счетов (например, выставление счетов за услуги, не предоставленные или оказанные неквалифицированным персоналом)

Современные методы выявления мошенничества в сфере здравоохранения неэффективны. Обнаружение его до того, как претензии будут оплачены, является более эффективным способом остановить мошенничество и злоупотребления. А поскольку другие сектора экономики уже доказали эффективность прогнозной аналитики, плательщики медицинских услуг начали делать то же самое.

3. Улучшает персонализированную медицину

Используя прогнозный анализ, работники здравоохранения также могут добиться улучшений в области персонализированной медицины. Персонализированная медицина использует информацию ДНК пациента для управления им. Это новый способ лечения заболеваний и новая область медицины, которая использует генетическую информацию для принятия решений о лечении.

Прогнозный анализ может сделать персонализированную медицину более точной и обеспечить правильное лечение, основанное на генетической структуре человека, в нужное время. Например, некоторым пациентам могут быть назначены лекарства, которые лучше действуют на других пациентов с похожими характеристиками. Благодаря прогностическому анализу персонализированная медицина может уменьшить побочные эффекты или даже полностью вылечить некоторые заболевания.

4. Руководства по обеспечению идеального лечения 

Прогнозный анализ может помочь персонализировать лечение некоторых заболеваний, например рака, и добиться наилучших результатов.

Технология прогнозной аналитики может анализировать все данные, необходимые для принятия решений о лечении, поскольку ни один человек не может этого сделать. Хотя эта технология все еще находится в зачаточном состоянии, она уже способна анализировать, например, геномику конкретного рака и пациента, у которого диагностировано это заболевание, чтобы предсказать лучший курс лечения. Эта способность становится особенно важной для лечения запущенных заболеваний, поскольку врачам не нужно больше времени на тестирование различных вариантов лечения, прежде чем выбрать наиболее эффективный.

5. Прогнозная аналитика может улучшить работу здравоохранения

Прогнозная аналитика может помочь организациям здравоохранения в различных процессах. Одним из этих процессов является совершенствование общей деятельности здравоохранения. Это один из лучших вариантов прогнозной аналитики в сфере здравоохранения, который принес пользу организациям здравоохранения. Например, прогнозная аналитика может помочь организациям здравоохранения в обслуживании клиентов и маркетинге. Это может улучшить продажи, маркетинг и управление цепочками поставок.

6. Анализирует риск хронического заболевания

Оценка риска – это способ предсказать вероятность развития у пациента определенного заболевания или состояния. Это может работать как часть поддержки принятия решений, выявляя пациентов с риском развития определенных заболеваний и состояний.

7. Помогает избежать 30-дневной повторной госпитализации

Одна из самых важных вещей, которую прогнозная аналитика может сделать для вашей больницы, — это помочь вам избежать 30-дневных повторных госпитализаций. Это особенно верно, поскольку, по оценкам, у пациента, который был выписан из больницы, а затем вернулся в течение 30 дней, вероятность умереть в три раза выше, чем у человека, который остается здоровым после выписки из больницы.

В этом случае прогнозная аналитика будет использовать данные, собранные с течением времени, для выявления пациентов, которым может потребоваться дополнительный уход или наблюдение, чтобы успешно избежать второго обращения в медицинскую систему, тем самым сокращая затраты, связанные с этими посещениями.

8. Лучшее распределение ресурсов 

Распределение ресурсов стало сложной задачей для администраторов из-за размера, объема и сложности организаций здравоохранения. Модели использования пациентов, общие возможности организации и ресурсы — раньше это были отдельные места, которые теперь объединяются по-настоящему продуктивно, чтобы помочь организациям управлять своей деятельностью. Прогнозная аналитика помогает организациям значительно улучшить управление своей деятельностью.

Однако, используя прогнозную аналитику, администраторы могут приобретать или перемещать соответствующие ресурсы в нужное место в нужное время, выявляя закономерности в распределении ресурсов и предвидя будущие потребности.

9. Помогает поставщикам медицинских услуг предотвращать ухудшение состояния пациентов

Ухудшение состояния пациентов – обычное явление в здравоохранении. Это может произойти из-за нескольких причин, в том числе:

  • Болезнь или травма
  • Изменения возраста и образа жизни, которые делают пациента менее способным заботиться о себе (например, потеря подвижности)
  • Новый диагноз или лечение существующего заболевания

Новый диагноз или лечение существующего заболевания могут существенно повлиять на способность пациентов заботиться о себе. Это особенно верно, если они имеют дело с несколькими хроническими заболеваниями и принимают много лекарств.

10. Сокращение неявок на встречи

Если вы являетесь поставщиком медицинских услуг, важно знать, когда ваши пациенты будут отсутствовать на приемах. Это может повлиять на качество медицинской помощи и привести к финансовым потерям для вашей практики. Это важно и для самих пациентов. Если они не придут на прием, они могут упустить потенциально жизненно важное лечение или другие услуги, которые могли бы помочь им лучше управлять своим здоровьем.

Если это вас интересует, рассмотрите возможность использования прогнозной аналитики как способа прогнозирования неявок среди вашей популяции пациентов. Университет Дьюка недавно опубликовал исследование, показывающее, как данные EHR могут помочь предсказать будущие встречи, выявляя тех, кто, скорее всего, не придет в тот момент, когда это наиболее важно (например, во время сезона гриппа).

11. Преимущества при страховых исках

Используя прогнозный анализ, организации здравоохранения могут изучить подтверждающую документацию, которую они отправляют страховщикам, чтобы выявить отказы в исках и те претензии, которые могут привести к более высоким выплатам. Технология оптимизирует финансовые показатели за счет поиска недостающих или недостаточных возмещение коды и определение возможности апкодирования.

12. Сведите к минимуму самоубийства и членовредительство пациентов

Одним из наиболее важных примеров прогностической аналитики в здравоохранении является предотвращение самоубийств и членовредительства. Медицинские работники могут оценить риск самоубийства или членовредительства пациента с помощью прогнозной аналитики. Можно указать пациентов, подверженных риску такого поведения, и вмешаться, прежде чем они начнут действовать.

В этом случае прогнозные модели строятся с использованием исторических данных о прошлых событиях для прогнозирования будущих событий на основе тех же переменных. Затем клиницисты могут использовать эти модели для выявления потенциальных проблем с психическим здоровьем, которые ведут пациента на опасный путь к самоубийству или нанесению себе вреда во время лечения в вашем учреждении.

Этот процесс также хорошо работает с другими инструментами, такими как поведенческий анализ. Это позволяет врачам работать со сложными случаями, такими как злоупотребление психоактивными веществами или деменция. Прямо сейчас нет необходимости иметь больше ресурсов для того, чтобы должным образом отслеживать поведение пациентов с течением времени. Но, тем не менее, следите за тем, как в целом обстоят дела у этих людей. Благодаря этому постоянному мониторингу вы узнаете, когда ситуация выйдет из-под контроля, не нуждаясь в постоянном присмотре со стороны кого-либо в течение всего дня!

13. Повышение вовлеченности и удовлетворенности пациентов

Взаимодействие с пациентами стало основой успеха бизнеса в сфере здравоохранения, и прогнозная аналитика может помочь вам использовать его. Если вы хотите, чтобы ваши пациенты взаимодействовали с вашей организацией и ее услугами, то, чтобы они увидели ценность того, что вы делаете, может стать одним из наиболее важных факторов в процессе принятия ими решений.

Удовлетворенность пациентов играет роль еще одного ключевого фактора, который требует серьезного внимания, когда дело доходит до взаимодействия с пациентами. Прогнозная аналитика и здесь играет важную роль. Используя методы интеллектуального анализа данных, такие как машинное обучение или искусственный интеллект (ИИ) компании могут получить представление о том, насколько их клиенты удовлетворены конкретными продуктами или услугами, которые они предлагают. Это позволит им со временем улучшить эти предложения. Значит, как не только успевать за спросом, но и создавать внутри себя новые отрасли!

14. Помощь в управлении цепочками поставок 

Как и предприятия в большинстве других отраслей, организации здравоохранения используют инструменты прогнозирования для улучшения управления своими цепочками поставок. Поставки менеджмент помогает организациям получить известность в отрасли здравоохранения и предоставлять эффективные услуги. Организации здравоохранения смогут получить представление о своих огромных и сложных потребностях и прогнозах в поставках. Прогнозный анализ помогает им оптимизировать закупки и консолидацию поставщиков, что приводит к экономии затрат, сокращению отходов и повышению эффективности.

Завершение!

Надеемся, вам понравилось узнавать о некоторых вариантах использования прогнозной аналитики в здравоохранении. Это все об этом руководстве. В отрасли здравоохранения все больше и больше организаций внедряют эти технологии, которые помогут им улучшить свою деятельность и сэкономить время и деньги. Итак, теперь ваша очередь использовать эту технологию.

Оставьте комментарий

Translate »