Szerző:A Covid-19 járványnak köszönhetően az egészségügy új páciensigényeket volt kénytelen kielégíteni. Sok beteg elővigyázatosságból vagy más okok miatt igényelte a kezeléseket, ami óriási fizikai távolságot teremtett az ellátók és az ellátottak között.
Minden eddiginél fontosabbá vált tehát a páciensek által igényelt kezelések „előrejelzése”, illetve biztosítása. Itt lép a képbe a prediktív elemzés (vagy prediktív analízis), amely a mesterséges intelligenciának köszönhetően rendkívül hasznosnak bizonyult az egészségügyben az elmúlt évek során, és ez a trend a járványt követően is határozottan jelen marad majd.
Szóval mit takar a prediktív elemzés, és milyen szerepet tölt be a modern egészségügyben?
Mi az a prediktív elemzés?
A prediktív elemzés (prediktív analízis) a modern adatelemzés egyik területe, amelynek célja a jövendőbeli egészségügyi események előrejelzése. A prediktív analízis segítségével az egészségügyi szakértők gyorsan és könnyedén elemezhetik a korábban összegyűjtött (történet) adatokat, és ezek alapján megállapíthatják, hogy egy adott páciensnek milyen kezelésekre lehet majd szüksége a jövőben. Mindez nem csak a kezelés pozitív kimeneteléhez járul hozzá, hanem időt, pénzt és egyéb erőforrásokat is segít megtakarítani.
A prediktív elemzés az egészségügyben felhasználható többek között a népesség egészségügyi menedzseléséhez, klinikai környezetekben, pénzügyi elemzésekhez, az eljárások megtervezéséhez és számos egyéb feladathoz is.
A prediktív elemzés szerepe az egészségügyben
A prediktív elemzés több félnek is segítséget nyújt az egészségügyben:
- Páciensek: A páciensek magasabb színvonalú és fejlettebb ellátás formájában élvezhetik a prediktív elemzés előnyeit.
- Egészségügyi szolgáltatók: Az egészségügyi szolgáltatók a prediktív elemzés biztosította optimalizált és innovatív kezelési opciókat kínálhatnak pácienseiknek.
- Biztosítók: A biztosítók csalásokat azonosíthatnak és előzhetnek meg, illetve hatékonyabb kockázatfelmérést végezhetnek.
- Kutatók: A gyógyszerek kutatásával és fejlesztésével foglalkozó szakemberek munkája is hatékonyabbá válhat a meglévő adatok alapos elemzésével.
- Egészségügyi hatóságok: A prediktív elemzés az egészségügyi hatóságok, független szervezetek és igazgatási szervezetek munkáját is megkönnyíti, többek között pénzügyi és eljárási optimalizálások, illetve a népesség egészségügyi kezelése formájában.
A prediktív elemzés alkalmazási területei az egészségügyben
Újbóli betegfelvétel a kórházakban
A prediktív elemzés segít azonosítani azokat a fokozott kockázati faktorú pácienseket, akik a későbbiekben nagyobb eséllyel kerülhetnek majd vissza a kórházba. A kórházak így hatékonyabb utólagos kezelési terveket állíthatnak össze az ilyen páciensek számára, ami nem csak a páciens egészségére lesz pozitív hatással, hanem segít erőforrásokat és kórházi helyeket is megspórolni.
Az erőforrások elosztása
A prediktív analízis segítségével felismerhetők az erőforrás felhasználás visszatérő mintái, amelyek alapján a jövendőbeli szükségletek is könnyebben megítélhetők. lehetővé teszi az adminisztrátorok számára, hogy az egyes időszakokra elegendő mennyiségű erőforrást szerezzenek be. Mindemellett persze ezen erőforrások hatékonyabb elosztása is lehetségessé válik.
Lakosság-egészségügyi menedzsment
A prediktív elemzés azokat a pácienseket is segíthet azonosítani, akik számára magasabb a negatív egészségügyi kimenetelek kockázata. Amikor egy nagyobb elektronikus egészségügyi nyilvántartáshoz férhetnek hozzá, az egészségügyi szakemberek és adatelemző specialisták nagyobb egészségügyi kezdeményezéseket tervezhetnek a rendelkezésükre álló kockázati adatok alapján.
A fizetés automatizálása és koordinálása
A biztosítókkal történő együttműködésben mindig is fontos szerepet játszottak a kézzel bevitt adatok, ami sajnos számos hibalehetőséget teremtett. A prediktív eszközök manapság többek között ezen problémák elhárítására is alkalmazhatók.
Az ellátási láncok kezelése
Különösen a járványhelyzet teremtette globális hiányok árnyékában fontos, hogy a kórházak és klinikák tisztában legyenek készleteik állapotával, illetve, hogy milyen ütemben használják fel fogyócikkeiket. Ezen információk birtokában hatékonyabban rendelhetnek utánpótlást a szükséges eszközökből és anyagokból.
Precíziós és személyre szabott ellátás
Egyes szakemberek az egész életüket arra tették fel, hogy rátaláljanak a genetikai problémák leghatékonyabb kezelési módjaira. Ez is egy olyan területe az egészségügynek, ahol a korábbi adatok alapján számos hasznos előrejelzés készíthető. Ezek a kimutatások aztán olyan betegségek elleni küzdelemben alkalmazhatók hatékonyan, mint a cukorbetegség, a daganatos megbetegedések és így tovább.
A prediktív elemzés haszna az egészségügyben
A fentiekben tehát néhány példát olvashattál arról, hogy mi mindenre alkalmazható a prediktív elemzés az egészségügyben. De milyen előnyöket kínálnak ezek az alkalmazási módok az egészégügyi felek számára?
1. Krónikus betegségek kezelése és megelőző ellátás
Az olyan prediktív analitikai eszközök, mint a páciensek távolsági megfigyelése és a gépi tanulás kockázati pontszámok és egyéb módszerek segítségével könnyíthetik meg a kórházak számára a döntéshozást. Ezeket az információkat aztán felhőalapú, személyre szabott kommunikáció formájában juttatják el a pácienseknek, emlékeztetve őket például a felírt gyógyszerek utánpótlásáról, illetve az egyéb szükséges teendőkről.
Továbbá, az SMS-ben, emailben vagy hívásokon keresztüli értesítések segíthetnek a pácienseknek hosszútávú egészségügyi problémáik kezelésében. Mindez segít a pácienseknek, hogy jobban odafigyeljenek magukra, ami jobb kimeneteleket is jelent majd.
2. Időpont-beosztás és mintaelemzés
A mesterséges intelligencia és hasonló technológiák segíthetnek előre jelezni egy létesítmény forgalmát, biztosítva ezzel, hogy egy-egy időszakban ne ütközzenek egymással az időpontok.
A szezonalitás, a páciensek érkezési mintája és a kapacitás elemzésével a prediktív elemzést végzők segíthetnek az erőforrások hatékonyabb elosztásában. Ez a módszer segíthet továbbá némi hézagot is hagyni, a kihasználtságban, hogy a létesítmény a vészhelyzetekre is felkészülhessen.
3. A kockázati faktorok megállapítása
A prediktív elemzési modellek segítenek megállapítani a páciensek kockázati faktorjait. A modell például képes lehet felismerni egy cukorbeteg pácienst, akinek a kora, egyéb krónikus betegségei és gyógyszerigényei és egyéb tényezők miatt kórházi kezelésre lehet szüksége.
Ha az orvosok időben közbe tudnak lépni, akkor sokkal kisebb az esélye annak, hogy a páciensnek később sürgősségi ellátásra lesz szüksége. A prediktív elemzések továbbá a személyre szabott kezeléseket is lehetővé teszik az orvosok számára.
4. A páciensek megtartása
A lemondott időpontok, későn érkezők, és időpontjaikat elszalasztók mindig fejfájást okozhatnak a kórházaknak és klinikáknak. A prediktív elemzés segíthet előre jelezni ezeket az eseteket a korábban összegyűjtött megjelenési adatok, illetve a kezelések jellege alapján.
Ennek köszönhetően a kórházak előre felkészülhetnek az ilyen esetekre, beleértve az esetleges előre be nem jegyzett vészhelyzeteket is.
