Прогнозная аналитика в медицине: основные преимущества и варианты использования

Прогнозная аналитика в медицине: основные преимущества и варианты использования

Представьте себе мир, в котором каждая болезнь диагностирована и вылечена еще до того, как она переросла во что-то серьезное. Сегодня врачи делают все, что в их силах, чтобы поддерживать здоровье пациентов с помощью профилактики и превентивной терапии. Однако клиники могут использовать  собранные ими данные и аналитику, чтобы лучше поддерживать пациентов до, во время и после их визита. Ключ к успеху — прогнозная аналитика.

Благодаря использованию прогнозной аналитики и прогнозного моделирования клиники могут анализировать огромные объемы данных о пациентах и по результатам анализа получать полезную информацию и делать выводы о будущих медицинских потребностях пациента. Это выгодно и полезно и для пациентов и для клиник.

Давайте глубже разберемся в том, что прогнозная аналитика дает клиникам, и узнаем, как она может помочь вам принимать более эффективные операционные решения, улучшать результаты лечения пациентов и повышать вовлеченность пациентов.

Что такое прогнозная аналитика и прогнозное моделирование для медицины?

Прогнозная аналитика — это статистический метод, который использует искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (MО) для составления важных прогнозов на основе закономерностей как в реальном времени, так и основываясь на исторических данных.

В частности, при использовании через призму прогностических моделей эти методы работают путем подачи в модель данных, полученных из многих источников, включая клинические данные, данные о пациентах и данные о медицинской деятельности. Затем модель использует эти данные для прогнозирования будущего поведения. Через некоторое время алгоритм может делать точные и действенные выводы.

Например, вы можете обучить модель всей информации о хронических заболеваниях, предоставив ей набор данных пациентов с подобными диагнозами. Затем вы можете ввести в модель данные о реальных пациентах без диагноза или результата, чтобы определить тех, кто подвержен риску хронического заболевания.

Помимо улучшения диагностики заболеваний и лечения пациентов, прогностические модели могут также помочь клиникам определить, с какими с какими рекламными каналами пациенты, вероятно, будут взаимодействовать, или помочь спрогнозировать будущий спрос на ту или иную медицинскую услугу. В целом, прогнозная аналитика помогает множеству заинтересованных сторон в сфере медицины лучше понять, что произойдет дальше, основываясь на статистике и исторических данных.

3 Преимущества использования прогнозной аналитики в медицине

Прогностическая аналитика настолько эффективна, потому что она позволяет вам лучше предвидеть потребности пациентов и клиники и позволяет клиникам выявлять важные закономерности и тенденции на основе данных.

Это помогает клиникам находить полезную информацию для улучшения общих клинических результатов, разрабатывать эффективные мероприятия в области охраны здоровья населения и повышать общую вовлеченность и лояльность пациентов.

Помощь в принятии оперативных решений

Клиники могут использовать прогностическую аналитику для получения информации, которая помогает достичь организационных целей и улучшить процесс принятия оперативных решений. Прогностическая аналитика может помочь определить:

Прогнозная аналитика может гарантировать, что вы инвестируете свои ресурсы туда, где они наиболее важны.

Фокус на группах риска

Предиктивная аналитика может помочь предсказать потребности пациентов медицинских услугах и улучшить результаты лечения. Используя прогностическую аналитику, вы можете:

  • Прогнозировать вероятность того, что конкретный план лечения будет эффективным
  • Отслеживать хронические заболевания
  • Определять тревожные знаки, или предупреждающий сигналы, прежде чем состояние пациента  станет неизлечимым
  • Определять, подвержен ли пациент риску развития определенных инфекций или состояний

С помощью этих клинических прогнозов медцентры могут выявлять тех, у кого высокий риск хронических заболеваний, вмешиваться на ранней стадии и создавать упреждающие планы лечения для стимулирования выздоровления, укрепления здоровья и благополучия тех, кто больше всего в этом нуждается.

Повышение вовлеченности пациентов

Прогнозная аналитика полезна не только при лечении пациентов, но и при определении наилучших способов охвата и вовлечения пациентов. Эффективное долгосрочное взаимодействие с пациентами имеет важное значение для снижения рисков, связанных с хроническими заболеваниями, и помогает им в максимально возможной степени управлять своим собственным лечением.

Используя аналитику для оценки прошлого поведения пациента и взаимодействия с вашей клиникой, вы можете предсказать, какой тип рекламных кампаний с наибольшей вероятностью даст желаемый результат на определенную группу пациентов. Или же вы можете отдавать приоритет в кампаниях пациентам, которые, скорее всего, изменят что-то в своем образе жизни по вашей рекомендации, сократив расходы и повысив эффективность ваших услуг.

Вы также можете использовать аналитику, чтобы определить, насколько успешны ваши усилия по привлечению и вовлечению пациентов, что поможет вам измерить и оптимизировать коэффициент удержания пациентов и рентабельность инвестиций.

Кроме того, вы можете точно определить возможности роста и получить детальное представление о медицинских потребностях ваших пациентов.

Примеры использования предиктивной аналитики в медицине

Прогнозная аналитика полезна на каждом этапе пути пациента. Это способствует более персонализированному подходу, назначению подходящей превентивной терапии и, в конечном итоге снижению затрат. Вот некоторые приемы, с помощью которых клиники используют прогностическую аналитику для извлечения полезной информации из своих данных.

Определение релевантной аудитории

Допустим, вы хотели расширить спектр своих ортопедических услуг, а именно операции по замене коленного сустава. Правильный инструмент медицинской аналитики делает этот процесс довольно простым. Просто подключите свои данные к модели прогнозирования ортопедических услуг, позвольте инструменту выполнить анализ, и через несколько секунд у вас будет соответствующая целевая аудитория.

Затем модель сопоставляет эту аудиторию с поведенческими кластерами, такими как «пациенты с остеоартритом» или «пациенты, пострадавшие от травмы колена». Эти кластеры объясняют «кто» и «почему» и помогают создавать релевантные рекламные сообщения с идеальным “призывом к действию” (CTA - call to action), чтобы влиять на поведение пациентов.

Планирование рынка и линии обслуживания

Эффективное планирование линии обслуживания требует глубокого понимания конкурентов, рынка и внутренних операций. Имея доступ к высококачественным данным, прогнозная аналитика может предоставить ценную информацию в этом отношении и предложить лучший план действий для вашей маркетинговой команды.

Анализируя ключевые рыночные и операционные показатели с помощью прогностической модели, клиники смогут быстро определить наилучшие возможности и наилучший способ достижения положительного результата.

После клиники могут использовать эту информацию для оптимального распределения ресурсов для определения приоритетов по медицинским направлениям для скорейшего роста.

Получение портера пациента

С помощью прогнозной аналитики вы можете создавать подробные портреты пациентов и сегментировать, используя модели, которые имеют доступ к демографическим, семейным и клиническим данным. Это поможет вашей команде разработать маркетинговые кампании, необходимые для повышения вовлеченности, привлечения и удержания пациентов. Это также может помочь вам максимизировать пожизненную ценность пациента и улучшить общее впечатление пациента о клинике.

Забота о здоровье населения

Клиники могут использовать аналитику, чтобы лучше понять своих пациентов как индивидуально, так и в составе более крупных демографических групп.

Например, прогнозная аналитика может помочь определить:

  • Какие пациенты могут не явиться на прием
  • Какие пациенты, вероятно, будут пренебрегать планом лечения назначенным врачом
  • Как лучше всего вовлечь определенных пациентов или группы пациентов
Также с помощью данного инструмента можно анализировать данные о болезнях пациентов и их лечении и сопоставлять это с демографическими данными, чтобы найти закономерности в аналогичных группах населения и совершенствовать планы лечения.

Эти идеи могут помочь выявить группы населения, у которых есть предпосылки к заболеваниям, что позволит вмешаться на более раннем этапе и оказать им более качественную помощь.

Вывод

Прогнозируя будущие потребности пациента, клиники могут оказывать более качественную медицинскую помощь и увеличивать свою долю рынка с помощью персонализированных маркетинговых кампаний. Однако начало работы может быть проблемой. Клиникам нужен простой, управляемый данными процесс, подкрепленный передовыми алгоритмами, для извлечения полезных идей из постоянно растущей горы данных о пациентах, пользователях сети и конкурентах.

Мед. бизнес в деталях ►