ヘルスケアにおける予測分析

今日の他の業界と同様に、ヘルスケアも変化しています。

組織がすぐに利用できる豊富なデータは、業界全体を変革します。病気が発見される方法、患者がどのように効果的に治療されるか、さらには病院が医療チームが連携して実行できるようにリソースをどのように活用するかまで。

患者に影響を与える可能性のあるリアルタイムの正確な洞察は非常に重要です。

そこで役立つのが、医療分析ツールです。

予測分析医療機関、病院、医師は、医療機関、病院、医師が患者データにアクセス、分析、処理して、データに基づく質の高いケア、正確な診断、パーソナライズされた治療を提供するのに役立ちます。

ヘルスケアにおける予測分析とは何ですか?

予測分析は、モデリング、データ マイニング、AI、機械学習の技術に大きく依存するデータ分析の分野です。過去のデータとリアルタイムのデータを評価して将来を予測するために使用されます。

医療における予測分析とは、医療専門家がより効果的かつ効率的な業務上および臨床上の意思決定を行い、傾向を予測し、さらには病気の蔓延を管理する機会を見つけることを可能にする、現在および過去の医療データの分析を指します。

ヘルスケア データとは、個人または人々のグループの健康状態に関連するあらゆるデータであり、管理記録および医療記録、健康調査、疾病および患者登録、請求ベースのデータセット、および EHR から収集されます。ヘルスケア分析は、医療機関、病院、医師、内科医、心理学者、薬剤師、製薬会社、さらには医療関係者など、医療業界の誰もが使用して恩恵を受けることができ、より質の高いケアを提供できるツールです。

医療における予測分析の使用

医療業界は膨大な量のデータを生成しますが、そのデータを患者の転帰を改善するための有用な洞察に変換するのに苦労しています。医療におけるデータ分析は、患者ケアと業務管理のあらゆる側面に適用されることを目的としています。患者ケアの改善、病気の発生の予測、治療費の削減などの方法を研究するために使用されます。ビジネス レベルでは、分析の助けを借りて、医療機関は内部業務を簡素化し、リソースの活用を磨き、ケア チームの調整と効率を向上させることができます。

生の医療データを実用的な洞察に変換するデータ分析の機能は、次の医療分野に大きな影響を与えます。

• 臨床研究
• 新しい治療法の開発
• 新薬の発見
• 病気の予測と予防
• 臨床上の意思決定のサポート
• 病状のより迅速かつ正確な診断
• 手術や投薬の成功率が高い
• 病院の管理プロセスの自動化
• 健康保険料率のより正確な計算

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医療における予測分析の利点

テクノロジーの進歩により、分析は医療業界に多大な影響を与える可能性があります。 AI と機械学習技術は、データを使用して病気を診断したり、各患者のユースケースに最適な治療法を決定したりすることができます。医療機関が予測分析から恩恵を受ける最も重要な方法は次のとおりです。

患者ケアの改善

予測分析がヘルスケア業界にもたらす最も重要なメリットは、病歴、人口統計、経済、併存疾患など、あらゆる種類のデータにアクセスできることです。これらのデータはすべて、医師や医療従事者に意思決定の指針となる貴重な洞察を提供します。より適切で、よりスマートで、データドリブンな意思決定は、全体的な患者ケアの改善につながります。

たとえば、予測分析患者の転帰を改善するために使用されます。高齢患者のデータと転帰を調べることで、機械学習アルゴリズムをプログラムして、それぞれの患者に最適な治療方法についての洞察を提供できます。

個別の治療

伝統的に、医学は画一的なアプローチで取り組んできました。治療や薬は、特定の患者ではなく、幅広い集団の統計に基づく限られた情報に基づいて処方されてきました。しかし、医療従事者はより正確に患者を診断できるため、患者固有の健康状態に合わせた最も効果的な治療方針を決定することができます。

集団健康管理

予測分析は個人レベルにのみ適用できるわけではありません。医療機関はこれを国民の健康管理にも使用できます。患者の状態、投薬、個人歴に関するデータがあれば、分析を使用して集団コホート内で同様の患者を見つけることができます。また、病気の発生の可能性があるコホートを特定するのにも役立ちます。このようなシナリオでは、医療専門家はすぐに治療法の検討を開始できるため、人々の生存の可能性が高まります。

リスクのある患者を特定する

医療における予測分析は、どの患者がより高いリスクにさらされているかを予測し、早期に神経支配を開始できるため、深刻な問題を回避できます。たとえば、年齢に伴う慢性疾患や服薬遵守に基づいて、入院の可能性が最も高い心血管疾患患者を特定できます。病気や慢性疾患の可能性を予測することは、医師や医療機関が、リスクのある患者が定期検査に来るのを待つのではなく、積極的にケアを提供するのに役立ちます。

慢性疾患の患者以外にも、高齢者や侵襲的操作後に最近退院した患者など、リスクのあるグループがあります。

慢性疾患の管理

慢性疾患は、米国における死亡および障害の主な原因であり、同国の年間医療費 3 兆 5,000 億ドルの主な原因となっています。がん、心血管疾患、糖尿病、肥満、腎臓病という 5 つの慢性疾患が医療費の 75% を占めています。

慢性疾患の管理は、これらの疾患の発症を予防し、制御する医療専門家の能力にかかっています。しかし、慢性疾患の管理と予防は困難な課題です。予測分析により、医療提供者は事実に基づいた情報に基づいたタイムリーな意思決定を行うことができ、患者への治療コストを削減しながら、より効果的な治療を提供できます。

機器のメンテナンスの必要性を事前に予測

​製造や通信などの他の業界では、メンテナンスの必要性を発生前に特定するために予測分析長年使用されてきました。医療業界も同様の予測から恩恵を受けることができます。機械の特定のコンポーネントは摩耗または劣化します。たとえば、予測分析では、MRI 装置のセンサーからのデータを分析することで、故障やコンポーネントの交換時期を予測できます。それを認識することで、病院は機械が使用されていない時間にメンテナンスをスケジュールすることができ、ケアチームと患者の両方に支障をきたすワークフローの中断を最小限に抑えることができます。

医療の追跡とデジタル化

医療サービスのデジタル化により、患者と医療専門家が相互にやり取りする方法が完全に変わります。今日、私たちは身体にデバイスを取り付け、携帯電話でいつでも自分の健康状態や身体のパフォーマンスを追跡することができます。たとえば、糖尿病患者は、指を刺すことなく、いつでも血糖値の上昇を監視できます。

ヒューマンエラーの防止

人的ミスが医療に与える影響は致命的となる可能性があります。ありがたいことに、データは医療専門家の行動を導くためのリアルタイムの正確な洞察を提供することで、潜在的なエラーにフラグを立て、致命的な間違いを防ぐのに役立ちます。

不正行為の検出

残念ながら、医療分野における詐欺はよくある問題です。不正な医療制度にはさまざまな形態があります。実際には不要である補助金付きまたは全額補償の処方薬を個人が入手し、それを闇市場で販売して利益を得ます。対象外のサービスを対象サービスとして請求する。医療記録の変更。支払いを最大化するために、診断または手順について意図的に誤った報告をする。追加のまたは不必要な治療を処方するなど。

予測分析により、これらの不正行為にフラグを立てる特定の異常を特定できるため、不正行為を早期に発見することができます。

全体的な医療費を削減

予測分析は医療費の削減にも使用できます。不必要な入院による不必要な治療を減らし、薬剤や消耗品の病院コストを管理し、病院の人員配置のニーズを予測することにより、患者のコストを削減するために使用できます。

医療における予測モデリング

予測モデリング (予測分析とも呼ばれます) は、統計的手法、データ マイニング、機械学習を使用してデータ内のパターンを特定し、特定の結果が発生する可能性を認識する数学的プロセスです。予測モデリングの目標は、「既知の過去の行動に基づいて、将来何が起こる可能性が最も高いか?」という質問に答えることです。

予測モデリング プロセスでは、予測用のデータに対してアルゴリズムを実行します。このプロセスは反復的であるため、目標またはビジネスのフルフィルメントに最も適したモデルがトレーニングされます。予測モデリング プロセスは、次の分析モデリング段階を経ます。

• データ収集とクレンジング:さまざまなソースからデータを収集することで、ノイズを除去するクレンジング操作を採用し、必要な情報のみを抽出することで正確な予測を保証します。
• データ分析:モデルの構築を開始する前に、まずデータの基本的なグラフを作成し、徹底的に分析することが不可欠です。データの動作を理解し、変数間の関係を特定することが重要です。この理解がなければ、効果的なモデルの構築は困難になります。しかし、それに時間を費やすことで、多くのことを学ぶことができます。このプロセスにより、目前の問題と潜在的な解決策が大幅に明確になり、さらなる分析とモデル開発のための強固な基盤が提供されます。
• 予測モデルの構築:場合によっては、データが特定のアルゴリズムやモデルに適していることもあります。また、最善のアプローチがそれほど明確でない場合もあります。データを分析するときは、できるだけ多くのアルゴリズムを実行し、その出力を比較します。テスト データを識別し、分類ルールを適用して、テスト データに対する分類モデルの効率を確認します。
• モデルをビジネスプロセスに組み込みます。このモデルを医療機関にとって価値あるものにするには、モデルを組織のプロセスに統合して、患者ケアの改善に役立てる必要があります。

医療における予測モデリングは、患者ケアを改善し、良好な結果を確保するのに役立ちます。介入から最も恩恵を受ける健康状態の悪い最もリスクの高い患者を特定できます。さらに、予測分析は、効果的なキャンペーンの開発、製品の安全性の予測と投与量の最適化、臨床試験デザインへの情報提供などのために、入院患者データのパターンから洞察を掘り下げています。

ヘルスケアにおける予測分析の例

再入院率の削減

2018 年、成人の平均再入院率は 14% に達し、そのうち 20% が糖尿病、心不全、COPD、敗血症の 4 つの疾患のいずれかを患っていました。社会経済データ、EHR、予測分析使用することで、再入院のリスクが高い患者を発見し、警告し、追加の医療を提供して再入院率を下げることができます。

新しい治療法の研究

予測分析は、新しい治療法の研究にも同様に効果的に使用できます。予測アルゴリズムは、遺伝情報、病歴、その他のデータに基づいて、投薬や治療計画に対する人の反応を正確に予測できます。これにより、研究プロセスが合理化され、グループでの入院の必要性が軽減されます。

健康保険

ヘルスケアにおける予測分析のもう 1 つの用途は、年齢、性別、病歴 、保険加入歴、遺伝などに基づいて、特定の個人ごとに正確な健康保険の費用を計算する機能です。さらに、予測分析使用して不正行為を防止することもできます。保険請求。

National Healthcare Anti-Fraud Associationは、医療詐欺による経済的損失は、医療費の3%から10% (これは3,000億ドルに相当)と推定しています。予測分析の助けを借りて、保険会社はMLアルゴリズムを開発およびトレーニングして、ケースの背後に悪意があるかどうかを早期に判断できるため、損失を減らし、将来の詐欺の試みを防ぐことができます。

Revealを使用してヘルスケアで予測分析を使用する方法

Revealは、堅牢な医療データ分析ソリューションにより、医療システムやデータセット全体のデータの力を引き出すのに役立つ組み込み分析ソフトウェアです。Revealの高度な分析は、医療機関にデータのリアルタイムのコンテキストビューを提供し、医療従事者がよりスマートでデータ主導の意思決定を行えるようにすることで、より良いケアを提供できるよう支援します。

真のSDK、ホワイト ラベル機能、インタラクティブな視覚化を含むRevealの強力な機能スイートにシームレスに統合予測分析、Azure ML と Google BigQuery をソースとする機械学習モデルを活用し、基盤として立っています。この相乗効果を活用することで、Revealはデータ分析プロセスを合理化し、医療従事者が患者のデータを包括的かつリアルタイムで理解できるようにします。

Revealには、シンプルなダッシュボード作成エクスペリエンスのための直感的なドラッグアンドドロップ機能、データブレンド、計算フィールド、統計関数、ダッシュボードのリンク、ドリルダウン、インタラクティブなチャートフィルタリングなど、他にも多くの堅牢な分析機能が組み込まれています。また、ダッシュボードテンプレートと、わずか数行のコードで独自のカスタムデータビジュアライゼーションを作成するオプションも提供します。

Reveal の最新のヘルスケア ダッシュボードとヘルスケア分析を利用すると、患者の指標、診断傾向などを追跡および監視して、人々の健康と病院のパフォーマンスについてより深い洞察を得ることができます。

Revealの詳細と、データに基づく質の高いケア、正確な診断、パーソナライズされた治療の提供にどのように役立つかについて知りたい場合は、分析の専門家によるデモをスケジュールするか、SDKをダウンロードして製品を自分でテストできます。