W jaki sposób analiza predykcyjna wpływa na przyszłość opieki...

Definicja, rola, przykłady

Analityka predykcyjna należy do zaawansowanych rozwiązań analitycznych i umożliwia przewidywanie przyszłych zdarzeń, zachowań i rezultatów. Wykorzystuje techniki statystyczne — w tym algorytmy uczenia maszynowego i zaawansowane modelowanie predykcyjne — do analizy aktualnych i historycznych danych w celu oceny prawdopodobieństwa wystąpienia danego zdarzenia (nawet jeśli firma zupełnie się go nie spodziewa).

Analityka predykcyjna sprawdzi się w większości branż, ponieważ ma liczne zastosowania, w tym:

Zmniejszanie wskaźnika utraty pracowników i klientów

Identyfikowanie klientów, którzy najprawdopodobniej nie uregulują płatności

Wspieranie prognozowania sprzedaży w oparciu o dane

Ustalanie optymalnych cen

Monitorowanie statusu maszyn w celu określenia, kiedy wymagają konserwacji lub wymiany

W świecie, w którym nieustannie obserwujemy gwałtowne zmiany i wahania na rynku, precyzyjne, dające podstawę do działania prognozy są niezbędne do podejmowania decyzji. Mimo iż było tak jeszcze przed pandemią COVID-19, to dziś — w jej trakcie — elastyczność oraz zdolność do przewidywania wielu prawdopodobnych scenariuszy i planowania analogicznych działań jest ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej.

Analityka predykcyjna wykorzystywana jest także w walce z pandemią. Szpitale i systemy opieki zdrowotnej używają modeli predykcyjnych do oceny ryzyka i przewidywania skutków choroby, a także do zarządzania łańcuchami dostaw sprzętu medycznego i środków ochrony osobistej. Naukowcy z kolei wykorzystują te modele do sporządzania map rozprzestrzeniania się wirusa, przewidywania liczby zakażeń i zarządzania monitorowaniem kontaktów — wszystko to w celu ograniczenia liczby zachorowań i zgonów.

analizy zgromadzonych danych

Odkrywanie wzorców i anomalii

Analizujemy duże zbiory danych w celu wyciągnięcia z nich użytecznych wniosków, które wspierają podejmowanie trafnych decyzji lub ulepszanie strategii. Określamy, czy rynek rośnie, jest w stagnacji, czy spada i jak szybko. Identyfikujemy anomalie, które są częstym zjawiskiem w różnych branżach i sektorach. Szczególnie przydatne w branżach finansowej i e-commerce.

W jaki sposób analiza predykcyjna wpływa na przyszłość opieki...

Wzrost kosztów, starzejąca się populacja i rozpowszechnianie chorób przewlekłych przekształcają branżę opieki zdrowotnej. Przewiduje się, że do 2030 r. globalne wydatki w opiece zdrowotnej osiągną niesłychanie wysoki poziom 18,3 tryliona dolarów.1 W odpowiedzi na te trendy modele płatności już przechodzą z modeli powiązanych z wolumenem na modele powiązane z wynikiem lub wartością.

Analiza predykcyjna pomaga organizacjom służby zdrowia w dostosowaniu się do tych nowych modeli, jednocześnie umożliwiając ulepszenie opieki nad pacjentami i poprawę wyników. Od przewidywania stanów krytycznych, takich jak wstrząs septyczny i niewydolność serca, po zapobieganie ponownym przyjęciom, najnowsze postępy w analizie dużych danych i AI napędzają nowe rozwiązania analizy predykcyjnej, które pomagają lekarzom poprawiać wyniki i zmniejszać koszty.

Wykorzystanie danych do analizy predykcyjnej zdrowia

Opieka zdrowotna została zdigitalizowana i tworzy ogromne nowe zbiory danych. Obejmują one systemy elektronicznej dokumentacji medycznej (EMR), dane dotyczące oświadczeń zdrowotnych, obrazy radiologiczne i wyniki badań laboratoryjnych. W najbliższej przyszłości wzrośnie także znacząco liczba danych genomicznych.

Nowe dane są również generowane przez rosnącą liczbę urządzeń medycznych na brzegu, w tym akcesoriów elektronicznych dla pacjentów i urządzeń monitorujących. Poza placówkami opieki zdrowotnej pacjenci generują dane okołozdrowotne przy użyciu akcesoriów elektronicznych do noszenia, urządzeń do monitorowania sprawności fizycznej i aplikacji zdrowotnych.

Dzięki wykorzystaniu danych z tych źródeł dostawcy usług medycznych napędzają nowe rozwiązania w analizie predykcyjnej do diagnostyki medycznej, modelowania predykcyjnego zagrożeń dla zdrowia, a nawet analizy preskryptywnej dla medycyny precyzyjnej.

Jednakże przekształcanie danych w wyniki kliniczne wymaga stworzenia podstaw sprzętowych i oprogramowania stworzonego do wydobywania wartości z różnorodnych zestawów danych. Jedno badanie wykazało, że ponad połowa organizacji medycznych nie posiada kompleksowego planu zarządzania danymi.2 W rezultacie znaczna część danych dotyczących opieki zdrowotnej pozostaje niewykorzystana.

Dzięki ofercie rozwiązań technologicznych stworzonych do skutecznego przenoszenia, przechowywania i przetwarzania danych, platform dużych zbiorów danych oraz modeli AI firma Intel i nasi partnerzy współpracują z organizacjami zdrowotnymi, aby zwiększyć wykorzystanie analizy predykcyjnej.