Content
- Què és Analytics Analytics predictiu?
- Anàlisi predictiu a la base de l'assistència sanitària
- Estudi de cas 2: Clínica sense nom que millori la rendibilitat
- El requisit
- L 'acció
- El resultat
- Punts importants a recordar
- Resum
Font: Andreypopov / Dreamstime.com
Emportar:
La indústria mèdica utilitza analítiques predictives per millorar l'atenció al pacient, reduir casos de problemes recurrents i augmentar la rendibilitat.
Es diu, que les analítiques predictius, redefineixen com es presta l'assistència sanitària. Es preveu la presència de malalties crítiques i la probabilitat de readmissions en el futur. Altres sectors com l’alimentació i les begudes, les publicacions i l’entreteniment ja han obtingut beneficis de l’ús d’analítiques predictives: no hi ha cap raó per què l’atenció sanitària no pugui fer el mateix.
Tanmateix, la definició i l’abast de les analítiques predictius s’han d’entendre primer en el sentit de l’atenció sanitària. El model de mida única, no funciona. També és important que es subministri la infraestructura per a la realització d’analítiques i que pugui lliurar la informació necessària als professionals de la salut en el format adequat. Per oferir una assistència sanitària adequada i proactiva, cal que els professionals sanitaris tinguin el contingut i els metadats adequats. Per tant, si bé l’analítica predictiu és bona per a l’atenció sanitària, primer s’ha de personalitzar i s’han de proporcionar les dades adequades en el format adequat. (Per obtenir informació sobre el paper de grans dades en l'assistència sanitària, vegeu Revolucionarà les dades de salut assistencial?)
Què és Analytics Analytics predictiu?
L’analítica predictiu és una branca d’analítica avançada que proporciona prediccions de determinats esdeveniments basats en dades històriques, patrons de dades i altres entrades. Es poden fer mesures proactives per fer front als requisits derivats de les prediccions. Per fer les prediccions, l’analítica predictiu empra les tècniques utilitzades en altres branques com la mineria de dades, la intel·ligència artificial, el modelatge, l’aprenentatge automàtic i les estadístiques, i integra processos de tecnologia de la informació, gestió i modelització empresarial. Les prediccions es poden utilitzar per identificar riscos i oportunitats en el futur. Les analítiques predictius poden ajudar les organitzacions empresarials a aconseguir moltes coses. Alguns exemples inclouen:
- Identificació d’associacions i patrons ocults
- Millorar la retenció de clients
- Reducció del risc per minimitzar la pèrdua i l’exposició
- Millorar la satisfacció del client
Hi ha molts exemples de la vida real de com les empreses s’han beneficiat de l’ús d’analítica predictiu. Accenture va realitzar una enquesta per esbrinar com s’han beneficiat diferents empreses de l’anàlisi d’anàlisi predictiva. Algunes de les troballes són:
- Best Buy va descobrir que menys del 7% dels seus clients van contribuir amb el 43% de les seves vendes. A continuació, va segmentar els seus clients lògicament i va redissenyar les seves botigues i l'experiència a la botiga per reflectir els hàbits de compra de grups de clients específics.
- Olive Garden, un restaurant de cuina americana casual, utilitza dades per dissenyar i redissenyar el seu menú. D'aquesta manera, s'ha aconseguit reduir el malbaratament d'aliments de manera important.
L’analítica predictiu s’està aplicant a molts dominis com l’atenció sanitària, la gestió de relacions amb els clients (CRM), la detecció de fraus i la gestió de riscos. L’analítica predictiu també s’està combinant sovint amb les analítiques prescriptives. Les analítiques prescriptives en aquest sentit volen dir que no només es fan prediccions sobre determinats esdeveniments, sinó que també es donen passos definitius que s’han de fer per abordar la situació. Aquests passos seran proporcionats pel propi motor d’analítica. (Obteniu més informació sobre la detecció de fraus amb Machine Learning i Hadoop a la detecció de fraus de nova generació.)
Anàlisi predictiu a la base de l'assistència sanitària
Teòricament, les analítiques predictius tenen un paper important en la millora de l’atenció sanitària. Tot i que continua sent un nou investigador en la gestió de l’assistència sanitària i encara s’està treballant el seu abast, les analítiques predictives poden analitzar dades històriques del pacient i proporcionar prediccions per a coses com ara riscos de malaltia, puntuació de probabilitats d’atacs de cor i atacs asmàtics basats en el perfil del pacient, i probabilitat de readmissions.
El cervell humà no pot analitzar profundament més de sis a vuit variables alhora per donar un perfil adequat a un problema. Però, l’algorisme d’un model predictiu pot analitzar centenars de variables alhora per crear un perfil exacte d’un problema mèdic. Segons el perfil, es pot fer un diagnòstic precís i prediccions de risc, si n’hi ha.
El model predictiu pot ajudar a controlar els costos relacionats amb l’atenció mèdica. Als Estats Units, un de cada cinc pacients de Medicare són readmesos a l’hospital en el termini de 30 dies després de l’alta, cosa que suposa una despesa de 17.000 milions de dòlars l’any.
La Clínica Steadman Hawkins va poder augmentar la seva rendibilitat neta en 20 milions de dòlars anuals. També van ser capaços de millorar la precisió de les seves prediccions financeres del 30 al 32 per cent.
Estudi de cas 2: Clínica sense nom que millori la rendibilitat
El requisit
La clínica volia millorar els serveis als pacients i millorar la seva rendibilitat utilitzant de manera òptima els seus recursos que inclouen personal, instal·lacions i instruments.
L 'acció
La clínica va recollir dades copioses sobre diferents variables com ara el tipus d’atenció necessària pels pacients, el perfil i la qualificació del personal, el perfil del pacient, la qualitat dels serveis prestats com ara el temps de resposta, el resultat, l’experiència del pacient i el temps d’espera dels pacients. A partir de les dades recollides, es van fer servir analítiques predictives. S'esperaven analítiques concretes i el curs de les accions per utilitzar-les.
El resultat
Tot i que la clínica encara està en procés d’implementar polítiques basades en les seves analítiques predictius, hi ha indicis que estan aconseguint una rendibilitat almenys un 10 per cent més elevada que abans.
Punts importants a recordar
No és que la implementació d’analítiques predictius comenci a fer meravelles de seguida. Els resultats depenen del plantejament. En primer lloc, la indústria ha de determinar el que significa l’anàlisi de predicció i, a continuació, especificar-ne l’abast. A més, la indústria assistencial ha de recordar les lliçons següents d’altres indústries:
- La quantitat d’informacions no és directament proporcional a la quantitat de dades. No obtindreu més informació només augmentant la recollida de dades.
- La informació no necessàriament proporciona valor. Primer heu de personalitzar les dades d’informació de la vostra interfície per tal que sigui útil.
- Serà un gran repte la implementació d’analítiques predictives. Heu d’adoptar les tecnologies adequades i proporcionar informació al professional sanitari en el format adequat.
Resum
Les analítiques predictives han de combinar-se amb les analítiques prescriptives per obtenir resultats adequats, perquè la indústria necessita no només les prediccions, sinó també un curs d’acció. Si bé el concepte sembla ser gratificant al final, les empreses han de fer les inversions adequades i tenir paciència amb els resultats si esperen obtenir els beneficis.