Análise preditiva em saúde

A saúde, como qualquer outro setor hoje em dia, está mudando.

A abundância de dados disponíveis nas pontas dos dedos de uma organização transforma toda a indústria. A maneira como as doenças são descobertas, quão efetivamente os pacientes são tratados e, até mesmo como os hospitais utilizam seus recursos para que as equipes de atendimento possam coordenar e executar.

Insights precisos e em tempo real que podem impactar os pacientes são extremamente importantes.

E é aqui que as ferramentas de análise de saúde vêm para ajudar.

O uso de análise preditiva na área da saúde ajuda organizações de saúde, hospitais e médicos a acessar, analisar e processar dados de pacientes para fornecer atendimento de qualidade baseado em dados, diagnóstico preciso e tratamentos personalizados.

O que é análise preditiva na área da saúde?

A análise preditiva é uma disciplina no mundo da análise de dados que depende muito de técnicas de modelagem, mineração de dados, IA e aprendizado de máquina. Ele é usado para avaliar dados históricos e em tempo real para fazer previsões sobre o futuro.

A análise preditiva na área da saúde se refere à análise de dados atuais e históricos da área da saúde que permite aos profissionais de saúde encontrar oportunidades para tomar decisões operacionais e clínicas mais eficazes e eficientes, prever tendências e até mesmo gerenciar a propagação de doenças.

Dados de assistência médica são quaisquer dados relacionados às condições de saúde de um indivíduo ou grupo de pessoas e são coletados de registros administrativos e médicos, pesquisas de saúde, registros de doenças e pacientes, conjuntos de dados baseados em reivindicações e EHRs. A análise de assistência médica é uma ferramenta que qualquer pessoa no setor de assistência médica pode usar e se beneficiar para fornecer assistência de melhor qualidade – organizações de assistência médica, hospitais, médicos, psicólogos, farmacêuticos, empresas farmacêuticas e até mesmo partes interessadas na assistência médica.

Uso de análise preditiva na área da saúde

O setor de saúde gera uma quantidade enorme de dados, mas tem dificuldade para converter esses dados em insights úteis para melhorar os resultados dos pacientes. A análise de dados em saúde deve ser aplicada a todos os aspectos do atendimento ao paciente e do gerenciamento de operações. Ela é usada para investigar métodos de melhoria do atendimento ao paciente, prever surtos de doenças, reduzir o custo do tratamento e muito mais. Em um nível empresarial, com a ajuda da análise, as organizações de saúde podem simplificar as operações internas, aprimorar a utilização de seus recursos e melhorar a coordenação e a eficiência das equipes de atendimento.

A capacidade da análise de dados de transformar dados brutos de saúde em insights acionáveis tem um impacto significativo nas seguintes áreas de saúde:

• Pesquisa clínica
• Desenvolvimento de novos tratamentos
• Descoberta de novos medicamentos
• Previsão e prevenção de doenças
• Apoio à decisão clínica
• Diagnóstico mais rápido e preciso de condições médicas
• Altas taxas de sucesso de cirurgias e medicamentos
• Automação de processos administrativos hospitalares
• Cálculo mais preciso das taxas de seguro saúde

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Benefícios da análise preditiva na área da saúde

Com o avanço tecnológico, a análise pode impactar tremendamente o setor de saúde. As técnicas de IA e aprendizado de máquina podem usar dados para diagnosticar doenças, determinar o melhor tratamento para o caso de uso de cada paciente e muito mais. Aqui estão as maneiras mais importantes pelas quais as organizações de saúde podem se beneficiar da análise preditiva:

Melhoria no atendimento ao paciente

O benefício mais importante que a análise preditiva traz para o setor de saúde é a acessibilidade a todos os tipos de dados – histórico médico, dados demográficos, economia e comorbidades. Todos esses dados fornecem aos médicos e profissionais de saúde informações valiosas que orientam suas decisões. Decisões melhores, mais inteligentes e baseadas em dados levam a um melhor atendimento geral ao paciente.

Por exemplo, a análise preditiva é usada para melhorar os resultados dos pacientes. Ao analisar dados e resultados de pacientes antigos, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser programados para fornecer insights sobre métodos de tratamento que funcionarão melhor para cada paciente único.

Tratamentos Personalizados

Tradicionalmente, a medicina tem trabalhado em uma abordagem de tamanho único. Tratamentos e medicamentos têm sido prescritos com base em informações limitadas baseadas em estatísticas de uma ampla população em vez de pacientes específicos. No entanto, como os profissionais médicos podem diagnosticar os pacientes com mais precisão, eles podem determinar o curso de tratamento mais eficaz adaptado à situação de saúde única do paciente.

Gestão da Saúde da População

A análise preditiva não é aplicável somente no nível individual. Organizações de saúde podem usá-la também para gerenciamento de saúde populacional. Quando eles têm dados sobre as condições dos pacientes, medicamentos e histórico pessoal, a análise pode ser usada para encontrar pacientes semelhantes dentro de uma coorte populacional. Ela também pode ajudar a identificar coortes expostas a um possível surto de doença. Em tal cenário, profissionais de saúde podem começar a procurar tratamentos imediatamente, o que melhora as chances de sobrevivência das pessoas.

Identificar pacientes em risco

A análise preditiva em saúde pode prever quais pacientes estão em maior risco e iniciar inervações precoces para que problemas mais profundos possam ser evitados. Por exemplo, pode identificar pacientes com doença cardiovascular com maior probabilidade de hospitalização com base em doenças crônicas coexistentes com a idade e adesão à medicação. As previsões sobre a probabilidade de doença e enfermidade crônica podem ajudar médicos e organizações de saúde a fornecer cuidados proativamente em vez de esperar que pacientes em risco venham para um check-up regular.

Além dos pacientes com doenças crônicas, há outros grupos de risco, incluindo idosos e pacientes que receberam alta hospitalar recentemente após manipulações invasivas.

Gestão de Doenças Crônicas

As doenças crônicas são as principais causas de morte e incapacidade nos EUA, bem como os principais impulsionadores dos US$ 3,5 trilhões em custos anuais de saúde do país. Cinco doenças crônicas respondem por 75% dos gastos com saúde: câncer, doenças cardiovasculares, diabetes, obesidade e doenças renais.

O gerenciamento de doenças crônicas depende da capacidade dos profissionais de saúde de prevenir o desenvolvimento dessas doenças e controlá-las. No entanto, gerenciar e prevenir condições crônicas é uma tarefa desafiadora. A análise preditiva pode capacitar os provedores de saúde a tomar decisões informadas oportunas e baseadas em fatos para fornecer tratamentos mais eficazes, ao mesmo tempo em que reduz os custos desse cuidado aos pacientes.

Preveja as necessidades de manutenção de equipamentos antes que elas surjam

Em outros setores, como manufatura e telecomunicações, a análise preditiva tem sido usada há muito tempo para identificar as necessidades de manutenção antes que elas ocorram. O setor de saúde pode se beneficiar do mesmo tipo de prognóstico. Certos componentes das máquinas se desgastam ou se degradam. Por exemplo, ao analisar os dados de sensores em uma máquina de ressonância magnética, a análise preditiva pode prever falhas e quando um componente precisará ser substituído. Sabendo disso, os hospitais podem agendar a manutenção em um momento em que a máquina não está em uso, minimizando a interrupção do fluxo de trabalho que prejudica as equipes de atendimento e os pacientes.

Rastreamento e digitalização de assistência médica

A digitalização dos serviços de saúde transforma completamente a maneira como os pacientes e os profissionais de saúde interagem entre si. Hoje em dia, podemos anexar dispositivos aos nossos corpos e monitorar nossa saúde e desempenho corporal a qualquer momento a partir de nossos telefones celulares. Por exemplo, os diabéticos podem monitorar o aumento do açúcar no sangue a qualquer momento sem a necessidade de picadas nos dedos.

Prevenir erros humanos

O impacto que erros humanos podem ter na assistência médica pode ser fatal. Felizmente, ao fornecer insights precisos e em tempo real para orientar as ações dos profissionais médicos, os dados podem ajudar a sinalizar erros potenciais e evitar enganos fatais.

Detecção de Fraude

Infelizmente, fraudes em assistência médica são um problema comum. Esquemas fraudulentos de assistência médica vêm em muitas formas: indivíduos obtendo remédios subsidiados ou totalmente cobertos que são realmente desnecessários e então os vendendo no mercado negro para obter lucro; cobrando por um serviço não coberto como um serviço coberto; modificando registros médicos; relatórios incorretos intencionais de diagnósticos ou procedimentos para maximizar o pagamento; prescrevendo tratamento adicional ou desnecessário, etc.

A análise preditiva pode identificar certas anormalidades que sinalizam essas ações fraudulentas, ajudando assim a identificá-las precocemente.

Reduz os custos gerais com assistência médica

A análise preditiva também pode ser usada para reduzir custos de assistência médica. Ela pode ser usada para cortar custos de pacientes reduzindo cuidados desnecessários de hospitalização quando não é necessário, controlando custos hospitalares de medicamentos e suprimentos e prevendo necessidades de pessoal hospitalar.

Modelagem preditiva em saúde

Modelagem preditiva (frequentemente chamada de análise preditiva) é um processo matemático que usa métodos estatísticos, mineração de dados e aprendizado de máquina para identificar padrões em dados e reconhecer a chance de resultados específicos ocorrerem. O objetivo da modelagem preditiva é responder a esta pergunta: ''O que é mais provável de acontecer no futuro com base no comportamento passado conhecido?''

O processo de modelagem preditiva envolve a execução de algoritmos em dados para predição. Como o processo é iterativo, ele treina o modelo mais aplicável para a meta ou cumprimento do negócio. O processo de modelagem preditiva passa pelos seguintes estágios de modelagem analítica:

• Coleta e limpeza de dados: Ao coletar dados de várias fontes, ele emprega operações de limpeza para remover ruídos, garantindo previsões precisas extraindo apenas as informações essenciais.
• Análise de dados: Antes de começar a criar seu modelo, é essencial primeiro criar um gráfico básico de seus dados e analisá-lo minuciosamente. Compreender o comportamento dos dados e identificar relações entre variáveis é crucial. Sem esse entendimento, construir um modelo eficaz torna-se um desafio. No entanto, investindo tempo nisso, você pode aprender muito. Esse processo pode oferecer clareza significativa sobre o problema em questão e possíveis soluções, fornecendo uma base sólida para análises posteriores e desenvolvimento de modelos.
• Construindo um modelo preditivo: Às vezes, os dados se prestam a um algoritmo ou modelo específico. Outras vezes, a melhor abordagem não é tão clara. Ao analisar os dados, execute o máximo de algoritmos possível e compare suas saídas. Identifique os dados de teste e aplique regras de classificação para verificar a eficiência do modelo de classificação em relação aos dados de teste.
• Incorpore o modelo em seus processos de negócios: Para tornar o modelo valioso para sua organização de saúde, você precisa integrá-lo aos processos de sua organização para que possa ser usado para ajudar a melhorar o atendimento ao paciente.

A modelagem preditiva em assistência médica ajuda a melhorar o atendimento ao paciente e a garantir resultados favoráveis. Ela pode identificar os pacientes de maior risco com problemas de saúde que mais se beneficiarão da intervenção. Além disso, a análise preditiva se aprofunda em insights de padrões em dados de pacientes internados para desenvolver campanhas eficazes, prever a segurança do produto e otimizar a dosagem, informar projetos de ensaios clínicos e muito mais.

Exemplos de análise preditiva em saúde

Redução das taxas de readmissão hospitalar

Em 2018, a taxa média de readmissão de adultos atingiu 14%, com 20% deles referindo-se a uma das quatro condições – diabetes, insuficiência cardíaca, DPOC e septicemia. Com o uso de dados socioeconômicos, EHRs e análises preditivas, os pacientes com alto risco de readmissão podem ser descobertos, avisados e receber cuidados médicos adicionais para reduzir as taxas de readmissão.

Pesquisa sobre novos tratamentos

A análise preditiva pode ser usada de forma tão eficaz na pesquisa de novos tratamentos também. Os algoritmos preditivos podem prever com precisão a resposta da pessoa a um medicamento ou plano de tratamento com base em informações genéticas, histórico clínico e outros dados. Isso pode agilizar o processo de pesquisa e reduzir a necessidade de internação para grupos.

Seguro de saúde

Outro uso da análise preditiva na área da saúde é a capacidade de calcular o custo exato do seguro saúde para cada indivíduo específico com base na idade, sexo, histórico médico, histórico de seguro, hereditariedade, etc. Além disso, a análise preditiva pode ser usada para evitar reivindicações fraudulentas de seguro.

A National Healthcare Anti-Fraud Association estima que as perdas financeiras devido a fraudes na área da saúde variam de 3% a 10% dos fundos gastos em saúde (isso equivale a US$ 300 bilhões). Com a ajuda da análise preditiva, as seguradoras podem desenvolver e treinar algoritmos de ML para determinar se há alguma intenção maliciosa por trás do caso desde o início, reduzindo assim as perdas e evitando futuras tentativas de golpe.

Como usar análise preditiva em saúde com Reveal

Reveal é um software de análise incorporado que ajuda a desbloquear o poder dos dados em sistemas e conjuntos de dados de saúde com uma solução robusta de análise de dados de saúde. A análise avançada da Reveal fornece às organizações de saúde uma visão contextual em tempo real de seus dados, auxiliando os profissionais de saúde a oferecer melhores cuidados, capacitando-os a tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados.

Integrada perfeitamente ao poderoso conjunto de recursos do Reveal, abrangendo um verdadeiro SDK, capacidade de marca branca e visualizações interativas, a análise preditiva é a base Ao aproveitar essa sinergia, Reveal agiliza o processo de análise de dados, capacitando os profissionais de saúde com uma compreensão abrangente e em tempo real dos dados de seus pacientes.

Reveal também vem com muitos outros recursos analíticos robustos, incluindo funcionalidade intuitiva de arrastar e soltar para uma experiência simples de criação de painel, combinação de dados, campos calculados, funções estatísticas, vinculação de painel, detalhamento, filtragem interativa de gráficos e muito mais. Também fornecemos modelos de painel e a opção de criar suas próprias visualizações de dados personalizadas com apenas algumas linhas de código.

Com a ajuda do moderno painel de saúde e análises de saúde do Reveal, você pode rastrear e monitorar métricas de pacientes, tendências de diagnóstico e muito mais para obter insights mais profundos sobre a saúde das pessoas e o desempenho do hospital.

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