Содержание
Индустрия здравоохранения переживает значительный скачок вперед благодаря растущему внедрению больших данных и алгоритмов машинного обучения. Инструменты становятся все более мощными, а результаты – более информативными. Одним из наиболее полезных инструментов машинного обучения являются алгоритмы прогнозной аналитики.
Постоянный запас информации питает систему здравоохранения. Пациент делится своими чувствами с врачом, врач получает больше данных от машин и оборудования. Исследователи получают скомпилированные данные из разных больниц и, в свою очередь, могут работать над созданием лечения, которое помогло бы первичному пациенту (и всем остальным). Таким образом, это идеальная площадка для таких технологий, как прогнозная аналитика.
В этой статье вы узнаете о том, как прогнозная аналитика может вывести здравоохранение на новый уровень.
Что такое прогнозная аналитика?
Термин «прогнозная аналитика» описывает методологию получения представления о возможных будущих событиях на основе имеющихся данных и статистического анализа, отвечая на вопрос «Что может произойти?».
Целью прогнозирующих алгоритмов в здравоохранении является:
- Найти корреляции в данных пациента.
- Найти ассоциации симптомов.
- Найти знакомых предшественников симптомов.
- Изучить влияние различных факторов (структура генома, клиническая переменная и др.) на курс лечения.
- Изучить возможное влияние прошлых и текущих заболеваний.
Как прогнозная аналитика помогает в здравоохранении?
Исследователи, а также врачи могут извлечь выгоду из прогнозной аналитики, чтобы увидеть, что может произойти. Вот упрощенный процесс:
Алгоритмы описательной аналитики являются первыми на сцене. Они берут входящие данные и представляют их в понятном формате. Информация включает в себя клиническую документацию, данные о претензиях, опросы пациентов, лабораторные анализы и т. д. — все, что уже произошло.
Обработанная информация сортируется в различные наборы данных по различным критериям (например, набор данных о реакции на наркотики).
Алгоритмы прогнозной аналитики начинают свою работу. В зависимости от цели анализа, прогностический алгоритм может выдвигать допущения на основе имеющихся данных непосредственно от конкретного пациента или общих медицинских данных из наборов данных общественного здравоохранения.
Предположения обычно группируются по вероятности – от наиболее вероятной до наименее вероятной. Важно помнить, что на самом деле предсказания – это не более чем предположения и вероятности. Чем больше у вас данных, тем более точный и подробный результат вы получите.
Все эти идеи дают основу для предписывающей аналитики, которая также рассчитывает вероятности. Разница в том, что прогнозная аналитика отвечает на вопрос «Что может случиться?», а предписывающая аналитика «Что мы можем с этим поделать?».
Примеры прогнозной аналитики в здравоохранении
1. Точное лечение и персональное здравоохранение – принимайте лучшие решения.
Наиболее значительный вклад прогнозирующей аналитики в здравоохранение – это персонализированные и точные варианты лечения.
Правильная стратегия лечения требует прохождения большого количества данных и учета множества факторов. Кроме того, этот процесс занимает много времени, что может быть вредным для лечения, так как состояние пациента может ухудшиться между тестами и результатами.
Алгоритмы прогнозной аналитики могут:
- Рассчитать, что может произойти.
- Сказать, что ожидать в определенных поворотах событий.
- Рассказать, как наметить лечение этого заболевания.
Даже без применения предписывающих алгоритмов врачи могут использовать результаты прогностической аналитики для правильного лечения пациента (особенно в случаях редких заболеваний).
Аналитика оптимизирует процесс – все, что вам технически необходимо, это входные данные и четкое понимание того, что вы ищете.
2. Эффективное тестирование лечения – снижение рисков.
Прогнозная аналитика не участвует напрямую в процессе тестирования лечения, но она используется для устранения очевидных тупиков и оптимизации других задач, которые будут способствовать лечению. Учитывая объем информации, которую необходимо просеять, любые функции, которые можно выполнить автоматически, упрощают пробные запуски и снижают потенциальные риски.
Структурированные данные пациента – это клад информации. Основываясь на этой информации, алгоритм прогнозирования может оценить, как различные виды лечения могут повлиять на организм.
Результаты анализа обрабатываются с помощью наборов данных общественного здравоохранения, а затем интерпретируются как факторы риска для конкретных сценариев. Критерии обычно основаны на симптомах, времени и типе лечения.
Фактор риска – это набор фильтров, который используется во время тестирования лечения и моделирования сценария.
Когда приходит время выбрать правильное лечение, элементы, которые не соответствуют фильтрам фактора риска, удаляются.
3. Контроль и управление заболеваниями.
Сепсис – это когда организм начинает атаковать свои собственные органы и ткани, пытаясь бороться с бактериями или другими причинами. Это одна из самых опасных угроз во время любого курса лечения. Согласно исследованиям, вредные бактерии и токсины в тканях убивают одного человека каждые две минуты.
В случае септического шока, врачи должны действовать быстро и понимать потребности и реакции пациента. Прогнозные алгоритмы могут помочь избежать фатальных исходов.
- Аналитика в реальном времени предоставляет врачам общую картину того, что происходит с пациентом.
- Поступающая информация анализируется для выявления любых аномалий.
В случае каких-либо подозрительных симптомов система раннего оповещения информирует врачей, и они могут предоставить лечение пациенту.
4. Система управления цепочками поставок.
Управление цепочкой поставок является важной частью рабочего процесса в здравоохранении. Прогнозирующие алгоритмы в больничной аналитике могут решить несколько вопросов:
- Предоставить более глубокое представление о состоянии рынка и его возможностях.
- Предоставить руководителям больниц возможность сократить расходы и более эффективно использовать бюджет.
- Может помочь лучше использовать цепочку поставок в соответствии с требованиями здравоохранения.
Индустрия здравоохранения связана с необходимостью принимать правильные решения, и ключом к этому является понимание того, что ждет нас в будущем.
Прогнозная аналитика с ее удобными наборами прогнозов и оценок обеспечивает конкурентное преимущество и позволяет вам продумать курс действий на пару шагов вперед. Прогнозная аналитика помогает действовать, а не реагировать.