医療における予測分析の利点

医療が価値に基づいた支払いと責任あるケアに移行するにつれて、医療提供者は集団の健康とリスク管理のためのより優れたツールを必要としています。不必要な入院を防ぐことがパズルの主要なピースです。この仕事をうまく遂行するということは、高リスクの患者を積極的に特定し、ケアの調整と的を絞った介入を提供することを意味します。

予測分析は、この問題を解決すると長年期待されてきました。大量の忠実度の高い臨床データと請求データを活用した予測分析により、高リスクの患者をこれまでよりも迅速かつ正確に特定できます。予測分析の主な利点の一部を以下に示します。

病院管理効率の向上

予測分析により、病院、保険会社、患者が連携して保険金請求や保険金請求の処理を行うことができます。問題を回避します。請求処理と承認の遅れを軽減し、患者がより迅速に治療を受けられるようにすることができます。面倒な業務を自動化することで、医療機関はストレスのない作業環境を提供でき、従業員はより良い、より効率的な顧客サービスの提供に集中できるようになります。

コスト削減

予測分析により、早期かつより効果的な医療介入、より効果的な医療管理と運用管理が可能になり、結果として患者と医療提供の両方のコストが削減されます。オペレーターのコスト。

早期診断

この分野では、予測分析がすでに驚異的な成果を上げています。早期に治療を提供することで、患者の長期的な健康を脅かす前に病気を治療することができます。これは、どのがん患者が回復の可能性が高いのか、また彼らが恐ろしい病気を克服するのをどのように支援できるのかを特定する上で特に価値があると考えられます。

個別化された治療

病院は、死亡率を減らし、患者に適切な治療を提供するための正確なモデルを作成できます。医師たちは、予測分析を使用してすべての患者に質の高いケアを提供することがいかに簡単であるかに気づき始めています。医師は、病歴に基づいて特定の処方が患者に適切であるかどうか、または患者の個別のニーズに基づいて治療の独自の組み合わせを作成できるかどうかを判断できます。

有害事象のリスクの予測

研究者や科学者は、過去のデータとリアルタイムのデータを使用して、感染症の発生と蔓延を予測できます。これは、政府が流行を管理し、社会の死亡者数を減らすために適切かつ必要な措置を講じるのに役立ちます。

患者の健康状態の悪化を分析して制御する

機械学習アルゴリズムにより、人々について収集された情報に基づく健康マップを使用して、患者の転帰を予測できるようになります。医療スタッフは、手術や複雑な医療処置が患者の命を危険にさらす可能性があることを認識していますが、予測分析によって正確なリスク量を評価できるため、早期介入が可能になります。

遠隔医療

予測分析は医療環境に特有のものではありません。家から出ることができない人々に継続的な医療サービスを提供するために使用できます。高リスク患者の多くは病院ではなく自宅で生活しています。

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