En los últimos años, la industria de la salud ha estado interesada en adoptar tecnología, como la realidad aumentada y el análisis predictivo, para revolucionar el tratamiento y generar conocimientos cada vez más valiosos para la atención avanzada del paciente. Las aplicaciones en el cuidado de la salud están demostrando ser beneficiosas en varios casos de uso, como la optimización de los procesos operativos, el tratamiento personalizado y el seguimiento y la predicción de brotes de enfermedades.
En 2022, el 72 % de los líderes de atención médica encuestados en todo el mundo creían que el análisis predictivo tendría un impacto positivo en los resultados de salud de los pacientes en entornos clínicos. ~ estatista
Este artículo explora los beneficios del análisis predictivo en el cuidado de la salud y sus aplicaciones.
¿Qué es el análisis predictivo en el cuidado de la salud?
El análisis predictivo utiliza múltiples técnicas, como la extracción de datos, el modelado, las estadísticas y la inteligencia artificial, para analizar datos históricos y en tiempo real para generar predicciones sobre eventos o acciones futuras que informen la toma de decisiones. En el cuidado de la salud, puede permitir que los trabajadores de la salud analicen los datos de los pacientes e identifiquen los planes de tratamiento óptimos que funcionarán mejor para ellos.
La tecnología ya se está utilizando para brindar valor en múltiples entornos de atención médica, como prácticas médicas, para mejorar los ensayos clínicos. Además, las compañías de seguros de salud lo utilizan para procesos eficientes de reclamos de salud y para reducir los costos operativos. Una de las aportaciones más significativas en la asistencia sanitaria es el trato personalizado y preciso.
Aplicaciones de la Analítica Predictiva en Salud
Desde la reducción de costos por ausencias a las citas hasta la aceleración de tareas como los procedimientos de alta y la mejora de la ciberseguridad, el análisis predictivo tiene varias aplicaciones en el cuidado de la salud. Aquí hay una lista de aplicaciones en el cuidado de la salud.
Predicción de readmisión
El análisis predictivo puede ayudar a los proveedores de atención médica a identificar a los pacientes con alto riesgo de ser readmitidos en un hospital. Esto les permite dirigir la atención y el apoyo adicionales a las personas que más lo necesitan en el momento adecuado. Dichas herramientas aprovechan los registros de salud electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés) fácilmente disponibles para identificar con precisión el riesgo de readmisión de los pacientes antes del alta hospitalaria.
A estudiar publicado en JAMA Network Open analiza cómo los investigadores utilizaron análisis predictivos para identificar el riesgo de readmisión de 30 días por todas las causas para pacientes pediátricos. El modelo diseñado analizó aproximadamente 29.988 pacientes con 48.019 hospitalizaciones para obtener resultados.
Ciberseguridad Avanzada
La industria de la salud enfrenta varios desafíos de seguridad cibernética, incluidos los ataques de malware que pueden dañar los sistemas y comprometer la privacidad del paciente, los ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS) que impiden la prestación de atención y el robo de datos médicos para obtener ganancias financieras, lo que resulta en violaciones de datos a gran escala.
Los análisis predictivos de ciberseguridad se presentan en dos tipos principales: soluciones basadas en vulnerabilidades que ayudan a descubrir brechas en los sistemas de atención médica y plataformas centradas en amenazas para descubrir amenazas potenciales.
Al utilizar soluciones de análisis predictivo basadas en IA, el sector de la salud puede bloquear actividades de alto riesgo, monitorear sus datos en tiempo real e implementar la autenticación multifactor (MFA) para mejorar la ciberseguridad. Esto puede ayudar a prevenir violaciones de datos, proteger la información del paciente y garantizar la continuidad de la atención.
Ensayos clínicos efectivos
Los investigadores clínicos han adoptado ampliamente el análisis predictivo para modelar ensayos clínicos. Puede mejorar la investigación clínica utilizando modelos predictivos para predecir los resultados clínicos y tomar mejores decisiones de tratamiento, acelerando así los ensayos clínicos y reduciendo los costos. Además, el análisis predictivo ayuda a identificar fenotipos de respuesta a fármacos, predecir el desarrollo de enfermedades y evaluar la eficacia de diferentes tratamientos.
Uno de sus casos de uso recientes fue cuando Johnson & Johnson utilizó el aprendizaje automático para identificar lugares de prueba adecuados y acelerar el desarrollo de la vacuna COVID mediante la predicción de picos de COVID-19 para que los ensayos de la vacuna puedan comenzar antes.
Predicción del compromiso y el comportamiento del paciente
El análisis predictivo permite a las organizaciones de atención médica comprender mejor las necesidades de los pacientes y personalizar su enfoque de tratamiento. Esto puede ayudar a mejorar la participación del paciente y adaptar la atención a las necesidades y preferencias de atención médica únicas de cada individuo. Mediante el análisis de datos, el análisis predictivo puede predecir qué pacientes es probable que pierdan citas y ayudar a los administradores a planificar los horarios de los médicos y asignar los recursos en consecuencia.
Además, puede predecir qué intervenciones o mensajes sanitarios son más efectivos para pacientes o grupos específicos. Las organizaciones de atención médica pueden identificar patrones y tendencias que pueden ayudarlos a comprender qué tipo de atención o comunicación es más probable que resuene con diferentes pacientes.
Mercadeo de Salud
El análisis predictivo puede desempeñar un papel crucial en el marketing sanitario. Puede ayudar a las organizaciones a conectar a los pacientes potenciales con el médico y el centro adecuados. Además, puede ayudar a las organizaciones de atención médica a obtener una comprensión más profunda del comportamiento del consumidor. Esto se hace analizando los datos de los pacientes que buscan información de atención médica en línea.
Estos datos pueden incluir consultas de búsqueda, visitas a sitios web y clics. Puede ayudar a identificar patrones y señales que indican qué buscan los pacientes y qué atención necesitan. Como resultado, las organizaciones de atención médica pueden lograr un uso más eficiente de su presupuesto de marketing y mejorar la efectividad de sus campañas mediante la personalización, resultando en un mayor ROI.
Intervención humana en el análisis predictivo de atención médica
En un entorno de atención médica basado en datos, es esencial tener en cuenta el elemento humano. El principio del diseño centrado en el ser humano es la base para crear tecnología y programas de atención médica. Son fáciles de entender y usar para los pacientes y permiten una toma de decisiones precisa.
Los modelos de análisis predictivo se basan en datos históricos y en tiempo real y algoritmos estadísticos. Esto a veces puede producir resultados que pueden estar sesgados y no ser consistentes con el conocimiento o la práctica médica del mundo real. Los profesionales de la salud humana, como médicos y enfermeras, son esenciales para validar las predicciones realizadas por los modelos analíticos. Además, pueden interpretar los resultados en el contexto de la situación clínica única de un paciente.
Por lo tanto, la intervención humana es fundamental para el análisis predictivo de atención médica. Los expertos médicos pueden verificar y validar las predicciones de los modelos analíticos y ayudar a garantizar que sean precisas y clínicamente relevantes.
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