Este blog analiza 5 ejemplos del uso de software de análisis predictivo de atención médica: el futuro del tratamiento médico.
1. Para diagnosticar y tratar rápidamente enfermedades agresivas y potencialmente mortales
Si hay algo que cambia la forma en que practicamos la medicina, es el análisis predictivo en el cuidado de la salud. Utilizando big data, los médicos pueden ayudar a diagnosticar, tratar y curar a los pacientes más rápido que nunca. El software de análisis predictivo de atención médica es particularmente útil cuando se trata de:
- Enfermedades que avanzan rápidamente
- Enfermedades con síntomas comunes similares a los de la gripe.
- Enfermedades que tienen síntomas leves, casi inexistentes.
Una enfermedad que ha sido particularmente delicada debido a sus síntomas leves y su escalada agresiva es la sepsis. Al principio, la sepsis solo muestra síntomas que un médico no puede pensar dos veces: fatiga, fiebre, dificultad para respirar, confusión, etc.
Estos síntomas encajan con una serie de enfermedades más comunes y menos mortales; sin embargo, en el caso de la sepsis, la tasa de mortalidad de un paciente aumenta en más del 7 por ciento cada hora que no se diagnostica. Esto significa que los médicos deben moverse rápido.
en un tema relacionado con la salud estudio de caso de análisis predictivo de la Universidad de Pensilvania, se demostró que el modelo de análisis predictivo es increíblemente exitoso en el tratamiento de la sepsis grave antes de que se presente el daño.
Sin atención médica que se centre en el análisis predictivo, solo el 50 por ciento de los pacientes con shock séptico reciben una terapia efectiva a tiempo. Esto es aterrador.
Con la tecnología de análisis predictivo, Penn Medicine logró detectar el 80 por ciento de los casos de sepsis de alto riesgo dentro de las 30 horas posteriores al inicio de los síntomas. Esto es revolucionario.
2. Para aumentar la precisión de los diagnósticos
Es difícil saber si hospitalizar o no a un paciente si sufre síntomas comunes. Por ejemplo, un paciente tiene dolor en el pecho. ¿Cual es la causa?
- Un infarto
- Un síntoma temprano de la enfermedad de las arterias coronarias
- pancreatitis
- Un músculo tirado
- Un ataque de ansiedad
- Indigestión
Estos son diagnósticos muy diferentes, que van desde una amenaza para la vida hasta ir a la cama y lo superarás. Es posible que un médico no piense que un dolor de pecho leve es algo que requiere hospitalización, pero puede ser un marcador de un problema mayor. Con el análisis predictivo, los médicos pueden hacer una llamada mucho más informada.
El software de análisis predictivo de atención médica permite a los médicos responder preguntas sobre el paciente, que luego se envían a un sistema y se prueban. Esto evalúa la probabilidad de que el paciente pueda ser enviado a casa de manera segura y notifica al médico sobre lo que es más probable que suceda.
Los modelos de análisis predictivo no son una forma infalible de decirle a un médico qué hacer y cómo diagnosticar a su paciente, pero lo ayudan a respaldar sus juicios clínicos originales.
3. Para un tratamiento preventivo más efectivo
La mayoría de nosotros no sabemos cuándo nos vamos a enfermar, pero ocultos en lo profundo de nuestros genes hay algunos indicadores importantes. Una forma en que el análisis predictivo en el sector de la salud ha tenido un gran éxito es identificar el riesgo del paciente de contraer una enfermedad en el futuro.
Esto puede ser cualquier cosa, desde predecir ciertos tipos de cáncer y diabetes hasta ayudar a evitar el Alzheimer.
Por ejemplo, el análisis predictivo puede escanear el genoma de un paciente para determinar si el paciente tiene o no un marcador genético para la aparición temprana de la enfermedad de Alzheimer.
Si el gen se encuentra en el árbol genealógico del paciente, el tratamiento preventivo, que incluye actividades para enriquecer la memoria, ejercicio y buena nutrición, puede comenzar de inmediato.
El tratamiento de este paciente también se puede utilizar para ayudar a crear un plan de tratamiento más eficaz para otro paciente en el futuro. Los médicos pueden recopilar datos de tratamiento en un registro médico electrónico (EMR) para luego analizar los datos históricos de manera exhaustiva y en registros de salud electrónicos para compartir datos de EHR entre ellos.
Por ejemplo, si este paciente muestra una mejoría después de realizar ciertos juegos mentales pero no ha respondido a un cambio en la dieta, el análisis predictivo determinará que tal vez esta dieta en particular no sea efectiva en el tratamiento de pacientes similares con Alzheimer de inicio temprano.
Esto permite a los médicos centrarse en los tratamientos que saben que funcionan en lugar de descubrir que el tratamiento preventivo no ha tenido éxito cuando ya es demasiado tarde.
4. Para predecir los costos de seguros y productos para los empleados
No es ningún secreto que la atención médica es un gran, gran negocio. El seguro es un gasto enorme para las empresas que buscan brindar cobertura de salud a sus empleados. La tecnología de big data y análisis puede ayudar a los empleadores a calcular los costos futuros de atención médica y ahorrar donde puedan.
Los proveedores de atención médica hacen esto generando algoritmos de predicción basados en sus propias bases de datos y datos de empleadores. Los hospitales y los proveedores de seguros pueden sincronizar sus bases de datos y tablas actuariales para crear planes de salud específicos y rentables.
Esto ayuda a los empleadores a predecir los comportamientos de los pacientes y determinar qué proveedores pueden ofrecerles la mejor inversión.
Por ejemplo, si un empleador tiene una gran cantidad de mujeres en edad fértil, el análisis predictivo puede ayudarlas a encontrar un plan de atención médica que se centre en la atención prenatal y las visitas al médico.
5. Para ayudar a las empresas farmacéuticas a satisfacer mejor las necesidades del público
La industria farmacéutica es una gran generadora de dinero que se enfoca en traer la mayor cantidad de dinero posible con el menor costo. Esto es desafortunado porque cuando se trata de atención médica, una buena solución no siempre es la más lucrativa.
A menudo no hay espacio para desarrollar o probar medicamentos para grupos más pequeños de personas. Si utiliza análisis predictivos en este aspecto de la atención médica, los beneficios pueden ser extraordinarios. Los beneficios incluyen:
- Gastar menos dinero en medicamentos ineficaces
- Encontrar mercados para medicamentos menos utilizados, pero efectivos
- Evaluación de la necesidad de medicamentos específicos
Las compañías farmacéuticas están utilizando análisis predictivos para determinar si es económicamente factible recuperar medicamentos antiguos que se abandonaron porque no eran los más populares.
La investigación puede predecir qué medicamentos menos utilizados podrían ser económicamente lucrativos para revivir frente a los medicamentos que se cancelaron porque en realidad no ayudaban a nadie.
Esto es evidente en las vacunas. Si 25.000 personas reciben una vacuna para evitar que 10 personas contraigan una enfermedad, es un desperdicio gigantesco. Si estos medicamentos tienen efectos secundarios no deseados, podría equivaler a que más personas sufran.
El análisis predictivo puede ayudar a determinar si una vacuna sería más perjudicial que beneficiosa.
¿Planea invertir en análisis predictivos de atención médica?
El software de análisis predictivo de atención médica está cambiando la forma en que funciona la atención médica para mejor. Los pacientes estarán más informados, los médicos podrán proporcionar tratamientos mejores y más precisos.
Las compañías farmacéuticas y los proveedores de seguros a través de conocimientos prácticos podrán ofrecer planes y medicamentos más rentables y efectivos. La inteligencia artificial es beneficiosa para todos cuando se trata de medicina.
La implementación de modelos predictivos exige personas altamente capacitadas en análisis de datos que tengan un conocimiento profundo del dominio, como el manejo de big data, algoritmos de aprendizaje automático para el modelado predictivo, trabajo de redes neuronales artificiales avanzadas como el aprendizaje profundo, etc.
Si está buscando invertir en software de análisis predictivo de atención médica, necesitará expertos en el campo de la ciencia de datos. DevTeam.Space puede ayudarlo aquí. DevTeam.Space es una comunidad de desarrolladores de software expertos en el campo y científicos de datos con experiencia en el desarrollo de soluciones competitivas en el mercado utilizando las últimas herramientas y tecnologías.
Puede ponerse en contacto describiendo sus requisitos iniciales de análisis predictivo relacionados con la atención médica. utilizando este formulario rápido. Uno de nuestros gerentes técnicos se comunicará con usted para obtener más ayuda en su proceso de análisis predictivo.
Principales preguntas frecuentes sobre análisis predictivo de atención médica
Los algoritmos predictivos en los sistemas de salud ayudan a los profesionales médicos con una mejor gestión general de la salud de la población, incluido un mejor diagnóstico de enfermedades, una mejor seguridad de los datos de los pacientes, una mejor gestión de datos de seguros, una comunicación eficiente entre los proveedores de atención médica y los pacientes, una mejor participación de los pacientes, mejores estrategias de gestión de enfermedades crónicas, etc.
Las imágenes médicas, el prediagnóstico, la atención médica preventiva, la atención eficiente del paciente, el descubrimiento de fármacos, etc., son casos de uso destacados de la inteligencia artificial en la industria de la salud.
Microsoft Azure Machine Learning, IBM Watson Studio, etc. son herramientas efectivas para el análisis predictivo de datos en organizaciones de atención médica.