Прогнозная аналитика в медицине: основные преимущества и варианты использования

Представьте себе мир, в котором каждая болезнь диагностирована и вылечена еще до того, как она переросла во что-то серьезное. Сегодня врачи делают все, что в их силах, чтобы поддерживать здоровье пациентов с помощью профилактики и превентивной терапии. Однако клиники могут использовать  собранные ими данные и аналитику, чтобы лучше поддерживать пациентов до, во время и после их визита. Ключ к успеху — прогнозная аналитика.

Благодаря использованию прогнозной аналитики и прогнозного моделирования клиники могут анализировать огромные объемы данных о пациентах и по результатам анализа получать полезную информацию и делать выводы о будущих медицинских потребностях пациента. Это выгодно и полезно и для пациентов и для клиник.

Давайте глубже разберемся в том, что прогнозная аналитика дает клиникам, и узнаем, как она может помочь вам принимать более эффективные операционные решения, улучшать результаты лечения пациентов и повышать вовлеченность пациентов.

Что такое прогнозная аналитика и прогнозное моделирование для медицины?

Прогнозная аналитика — это статистический метод, который использует искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (MО) для составления важных прогнозов на основе закономерностей как в реальном времени, так и основываясь на исторических данных.

В частности, при использовании через призму прогностических моделей эти методы работают путем подачи в модель данных, полученных из многих источников, включая клинические данные, данные о пациентах и данные о медицинской деятельности. Затем модель использует эти данные для прогнозирования будущего поведения. Через некоторое время алгоритм может делать точные и действенные выводы.

Например, вы можете обучить модель всей информации о хронических заболеваниях, предоставив ей набор данных пациентов с подобными диагнозами. Затем вы можете ввести в модель данные о реальных пациентах без диагноза или результата, чтобы определить тех, кто подвержен риску хронического заболевания.

Помимо улучшения диагностики заболеваний и лечения пациентов, прогностические модели могут также помочь клиникам определить, с какими с какими рекламными каналами пациенты, вероятно, будут взаимодействовать, или помочь спрогнозировать будущий спрос на ту или иную медицинскую услугу. В целом, прогнозная аналитика помогает множеству заинтересованных сторон в сфере медицины лучше понять, что произойдет дальше, основываясь на статистике и исторических данных.

3 Преимущества использования прогнозной аналитики в медицине

Прогностическая аналитика настолько эффективна, потому что она позволяет вам лучше предвидеть потребности пациентов и клиники и позволяет клиникам выявлять важные закономерности и тенденции на основе данных.

Это помогает клиникам находить полезную информацию для улучшения общих клинических результатов, разрабатывать эффективные мероприятия в области охраны здоровья населения и повышать общую вовлеченность и лояльность пациентов.

Помощь в принятии оперативных решений

Клиники могут использовать прогностическую аналитику для получения информации, которая помогает достичь организационных целей и улучшить процесс принятия оперативных решений. Прогностическая аналитика может помочь определить:

• Возможности для роста и развития клиники
• Как лучше всего распределить свой маркетинговый бюджет
• Какие сегменты обеспечивают наибольшую пожизненную ценность пациента (PLTV)
• Как оптимизировать ресурсы для увеличения своей доли на медицинском рынке

Прогнозная аналитика может гарантировать, что вы инвестируете свои ресурсы туда, где они наиболее важны.

Фокус на группах риска

Предиктивная аналитика может помочь предсказать потребности пациентов медицинских услугах и улучшить результаты лечения. Используя прогностическую аналитику, вы можете:

• Прогнозировать вероятность того, что конкретный план лечения будет эффективным
• Отслеживать хронические заболевания
• Определять тревожные знаки, или предупреждающий сигналы, прежде чем состояние пациента  станет неизлечимым
• Определять, подвержен ли пациент риску развития определенных инфекций или состояний

С помощью этих клинических прогнозов медцентры могут выявлять тех, у кого высокий риск хронических заболеваний, вмешиваться на ранней стадии и создавать упреждающие планы лечения для стимулирования выздоровления, укрепления здоровья и благополучия тех, кто больше всего в этом нуждается.

Повышение вовлеченности пациентов

Прогнозная аналитика полезна не только при лечении пациентов, но и при определении наилучших способов охвата и вовлечения пациентов. Эффективное долгосрочное взаимодействие с пациентами имеет важное значение для снижения рисков, связанных с хроническими заболеваниями, и помогает им в максимально возможной степени управлять своим собственным лечением.

Используя аналитику для оценки прошлого поведения пациента и взаимодействия с вашей клиникой, вы можете предсказать, какой тип рекламных кампаний с наибольшей вероятностью даст желаемый результат на определенную группу пациентов. Или же вы можете отдавать приоритет в кампаниях пациентам, которые, скорее всего, изменят что-то в своем образе жизни по вашей рекомендации, сократив расходы и повысив эффективность ваших услуг.

Вы также можете использовать аналитику, чтобы определить, насколько успешны ваши усилия по привлечению и вовлечению пациентов, что поможет вам измерить и оптимизировать коэффициент удержания пациентов и рентабельность инвестиций.

Кроме того, вы можете точно определить возможности роста и получить детальное представление о медицинских потребностях ваших пациентов.

Примеры использования предиктивной аналитики в медицине

Прогнозная аналитика полезна на каждом этапе пути пациента. Это способствует более персонализированному подходу, назначению подходящей превентивной терапии и, в конечном итоге снижению затрат. Вот некоторые приемы, с помощью которых клиники используют прогностическую аналитику для извлечения полезной информации из своих данных.

Определение релевантной аудитории

Допустим, вы хотели расширить спектр своих ортопедических услуг, а именно операции по замене коленного сустава. Правильный инструмент медицинской аналитики делает этот процесс довольно простым. Просто подключите свои данные к модели прогнозирования ортопедических услуг, позвольте инструменту выполнить анализ, и через несколько секунд у вас будет соответствующая целевая аудитория.

Затем модель сопоставляет эту аудиторию с поведенческими кластерами, такими как «пациенты с остеоартритом» или «пациенты, пострадавшие от травмы колена». Эти кластеры объясняют «кто» и «почему» и помогают создавать релевантные рекламные сообщения с идеальным “призывом к действию” (CTA - call to action), чтобы влиять на поведение пациентов.

Планирование рынка и линии обслуживания

Эффективное планирование линии обслуживания требует глубокого понимания конкурентов, рынка и внутренних операций. Имея доступ к высококачественным данным, прогнозная аналитика может предоставить ценную информацию в этом отношении и предложить лучший план действий для вашей маркетинговой команды.

Анализируя ключевые рыночные и операционные показатели с помощью прогностической модели, клиники смогут быстро определить наилучшие возможности и наилучший способ достижения положительного результата.

После клиники могут использовать эту информацию для оптимального распределения ресурсов для определения приоритетов по медицинским направлениям для скорейшего роста.

Получение портера пациента

С помощью прогнозной аналитики вы можете создавать подробные портреты пациентов и сегментировать, используя модели, которые имеют доступ к демографическим, семейным и клиническим данным. Это поможет вашей команде разработать маркетинговые кампании, необходимые для повышения вовлеченности, привлечения и удержания пациентов. Это также может помочь вам максимизировать пожизненную ценность пациента и улучшить общее впечатление пациента о клинике.

Забота о здоровье населения

Клиники могут использовать аналитику, чтобы лучше понять своих пациентов как индивидуально, так и в составе более крупных демографических групп.

Например, прогнозная аналитика может помочь определить:

• Какие пациенты могут не явиться на прием
• Какие пациенты, вероятно, будут пренебрегать планом лечения назначенным врачом
• Как лучше всего вовлечь определенных пациентов или группы пациентов

Также с помощью данного инструмента можно анализировать данные о болезнях пациентов и их лечении и сопоставлять это с демографическими данными, чтобы найти закономерности в аналогичных группах населения и совершенствовать планы лечения.

Эти идеи могут помочь выявить группы населения, у которых есть предпосылки к заболеваниям, что позволит вмешаться на более раннем этапе и оказать им более качественную помощь.

Вывод

Прогнозируя будущие потребности пациента, клиники могут оказывать более качественную медицинскую помощь и увеличивать свою долю рынка с помощью персонализированных маркетинговых кампаний. Однако начало работы может быть проблемой. Клиникам нужен простой, управляемый данными процесс, подкрепленный передовыми алгоритмами, для извлечения полезных идей из постоянно растущей горы данных о пациентах, пользователях сети и конкурентах.