預測分析在醫療保健中的應用

在過去幾年中，醫療保健行業一直熱衷於採用增強現實和預測分析等技術來革新治療，並為高級患者護理產生越來越有價值的見解。事實證明，醫療保健中的應用在各種用例中都是有益的，例如簡化操作流程、個性化治療以及跟踪和預測疾病爆發。

到 2022 年，全球接受調查的醫療保健領導者中有 72% 認為預測分析將對臨床環境中的患者健康結果產生積極影響。 ~ Statista

這篇文章探索預測分析在醫療保健及其應用中的優勢。

什麼是醫療保健中的預測分析?

預測分析使用數據挖掘、建模、統計和 AI 等多種技術來分析歷史和實時數據，以生成對未來事件或行動的預測告知決策。在醫療保健領域，它可以讓醫護人員分析患者數據並確定最適合他們的最佳治療計劃。

該技術已被用於在多種醫療保健環境中創造價值，例如醫師實踐、加強臨床試驗。此外，醫療保險公司將其用於高效的健康索賠流程並降低運營成本。醫療保健領域最重要的貢獻之一是個性化和準確的治療。

從降低預約未出現的成本到加快出院程序和為了增強網絡安全，預測分析在醫療保健領域有多種應用。以下是醫療保健中的應用列表。

預測分析可以幫助醫療保健提供者識別再次入院風險較高的患者。這使他們能夠在正確的時間為最需要的個人提供額外的關懷和支持。此類工具利用現成的電子健康記錄 (EHR) 在患者出院前準確識別再入院風險。

預測性網絡安全分析有兩種主要類型:基於漏洞的解決方案，有助於發現醫療保健系統中的漏洞，以及以威脅為中心的平台，以發現

使用基於 AI 的預測分析解決方案，醫療保健行業可以阻止高風險活動、實時監控其數據並實施多因素身份驗證 (MFA) 以增強網絡安全。這有助於防止數據洩露、保護患者信息並確保護理的連續性。

臨床研究人員已廣泛採用預測分析來模擬臨床試驗。它可以使用預測模型來改進臨床研究，以預測臨床結果並做出更好的治療決策，從而加快臨床試驗並降低成本。此外，預測分析有助於識別藥物反應表型、預測疾病的發展以及評估不同治療的療效。

它最近的一個用例是 Johnson & Johnson 使用機器學習通過預測 COVID-19 激增來確定合適的試驗地點並加速 COVID 疫苗的開發，以便疫苗試驗可以更早開始。

預測分析使醫療機構能夠更好地了解患者的需求並個性化他們的治療方法。這有助於提高患者參與度，並根據每個人獨特的醫療保健需求和偏好定制護理。通過分析數據，預測分析可以預測哪些患者可能會錯過預約，並幫助管理人員相應地規劃臨床醫生的日程安排和分配資源。

此外，它可以預測哪些干預措施或醫療信息對特定患者或患者最有效團體。醫療保健組織可以識別模式和趨勢，幫助他們了解哪種類型的護理或溝通最有可能引起不同患者的共鳴。

預測分析可以發揮至關重要的作用在醫療保健營銷中的作用。它可以幫助組織將潛在患者與合適的醫生和設施聯繫起來。此外，它可以幫助醫療機構更深入地了解消費者行為。這是通過分析在線尋找醫療保健信息的患者的數據來完成的。

這些數據可以包括搜索查詢、網站訪問和點擊。它可以幫助識別表明患者正在尋找什麼以及他們需要什麼護理的模式和信號。因此，醫療保健組織可以更有效地利用其營銷預算，並通過個性化提高營銷活動的有效性，帶來更高的投資回報率。

在數據驅動的醫療保健環境中，牢記人為因素至關重要。以人為本的設計原則是創建醫療保健技術和程序的基礎。它們易於患者理解和使用，並有助於做出準確的決策。

預測分析模型基於歷史和實時數據以及統計算法。這有時會產生可能有偏見且與現實世界的醫學知識或實踐不一致的結果。人類醫療保健專業人員，例如醫生和護士，對於驗證分析模型所做的預測至關重要。此外，他們還可以根據患者獨特的臨床情況解釋結果。

因此，人工干預對於醫療保健預測分析至關重要。醫學專家可以交叉檢查和驗證分析模型的預測，並幫助確保它們的準確性和臨床相關性。