探索数据帮助我们了解我们的世界。为什么发生了一件事,事情是趋势,构成一个有意义的改变。
现在,我们有一个庞大的数据分析工具箱的工具集。我们不仅可以检查发生了什么事在过去,但我们也可以预测将来会发生什么使用预测分析。
预测分析是一种强大的工具,可以帮助我们加快医疗价值的道路,最终降低医疗成本,同时提高病人护理。
读了介绍预测分析在医疗,包括使用、收益,价值,和潜在的未来的预测分析。
在这篇文章中我们将介绍:
- 预测分析在医疗领域是什么?
- 预测分析的作用是什么?
- 用例的预测分析医疗保健是什么?
- 预测分析的价值是什么?
- 预测分析的未来是什么?
预测分析在医疗领域是什么?
预测分析回答了问题:接下来可能会发生什么?
通过建模和预测技术,预测分析有助于确定在将来发生的概率高。医生,研究人员,医学专业的社会,制药公司,和其他医疗利益相关者可以使用这些预测提供最好的照顾个别病人。
提供最健壮的预测,预测分析使用各种建模技术,从传统的分层线性模型到高级人工智能(AI)和机器学习算法。AI技术的集合,可以自己思考和调整,机器学习,人工智能的一个子集,包括生成模型来描述数据和精度越来越大随着越来越多的数据。[1,2]
在医疗、预测分析利用人工智能和机器学习来分析历史数据和预测输出如个别病人的疾病风险。[3]
预测分析的作用是什么?
预测分析是迅速成为个性化医疗的基石。
使用人工智能和机器学习,预测模型可以为单个病人摄入大量的不同数据和预测患者对某些治疗的反应或设备,开发一个特定的疾病的风险、预后对于一个给定的条件。
个性化医疗是什么?这个定制的方式治疗病人是植根于个人的特定医疗历史,环境,社会风险因素,遗传学,和独特的生物化学等特征。个性化医疗的关键是治疗病人根据他们特定的属性,而不是依靠人口平均,没有放之四海而皆准的。[4]
预测分析是帮助医疗体系的转变,从治疗病人平均治疗一个病人作为一个个体,这只能改善病人护理的整体质量而言,效率,成本,和病人满意度。
用例的预测分析医疗保健
预测分析是有用的在一个病人的每一步的旅程,包括诊断、预后和治疗。预测分析也可以告知病人远程监控和减少不良事件。在一个更宏观层面,预测分析可以提高护理质量,同时降低成本。
利用预测分析可以帮助回答这样的问题:
- 这个病人最好的治疗是什么?
- 这个病人可能经历一个给定程序后不良事件?
- 什么是这个病人患有恶性肿瘤的可能性?
这里有几个关键的例子使用预测分析医疗各点在病人的旅程:
- 诊断:预测分析被用来预测恶性间皮瘤的诊断病人队列。病人早期诊断可以立即开始治疗,可以改善的机会survival-thus使预测的一个关键工具。[5]
- 预后:研究人员使用预测分析生理数据从充血性心力衰竭(CHF)患者预测哪些病人住院后重新接纳的风险最大。使用这些信息,医生可以实现早期干预防止预测再入院。[6]
- 治疗:基于临床医生使用机器学习预测分析模型来确定最有效的治疗慢性疼痛的病人。[7]
最重要的是,预测分析可以提供实时的临床决策支持的护理,使个性化医疗尽可能高效。
这只是一个小的正在执行的研究在医疗保健中使用预测分析。随着技术和分析模型之前,更多的机会来改善病人护理使用预测技术肯定会被发现。
预测分析的价值是什么?
哪里有数据,预测分析能够产生巨大的价值。领导组织利用预测分析生成真实的结果。下面,你会发现两个关键卫生行业参与者,使用预测分析的例子。
示例# 1:声音医生使用预测分析工具,SoundPredict,确定病人重新接纳的可能性
良好的医生是最大的hospitalist,急诊医学和急救护理集团在美国和一个领导者在医生和分析性能。声音临床策略和资源集中于价值支付模型等18新利网体育捆绑支付保健Improvement-Advanced (BPCI-A)程序。这些项目的目的是减少医疗成本,同时提高病人的结果。
支持参与这些项目,声音依赖SoundPredict,由ArborMetrix预测分析引擎。这台发动机利用丰富的临床信息从声音的3500 +临床医生预测重新接纳的可能性,计划资格,和其他condition-specific因素通知临床工作流。此工具帮助确定哪些患者接受某些声音tele-SNF遇到等干预措施,随访预约安排病人离开医院之前,和出院后电话推广护士和资深提供者。
SoundPredict更新、分析预测高危人口减少了17.5%。窄,更准确的预测符合人口,更好的声音可以重点有针对性的干预措施,管理资源,降低成本,提高结果的患者群。18新利网体育
例2:密歇根减肥手术协作(MBSC)使用一个预测计算器预测减肥手术的结果
例2:密歇根减肥手术协作(MBSC)使用一个预测计算器预测减肥手术的结果MBSC,质量改新利18体育客新利足球官方网站进协作由蓝十字蓝盾,利用强大的病人注册表改善密歇根的减肥手术。
MBSC使用临床和patient-reported数据结合强大的预测分析,以支持临床决策。参与医生使用MBSC注册中心和病人接触工具收集全面的对潜在的减肥手术病人术前数据。
这些数据用于饲料MBSC预测结果计算器,医生公开可用的工具可以用来预测病人的体重下降,发病率高分辨率,减肥手术后并发症率。
具体来说,工具使用病人的人口统计信息,并存病,和其他危险因素预测:
- 预测减肥年1、2和3为每个可用的程序。
- 预测的可能性解决体重相关并发症如糖尿病和睡眠呼吸暂停。
- 预测不良事件的可能性,严重的并发症和死亡率。
值得注意的是,减肥的预测率、发病率决议,和潜在的并发症是患者,使用风险调整后从类似的病人,真实的结果数据。这些工具和其他质量改进计划帮助MBSC及其成新利18体育客新利足球官方网站员的静脉血栓栓塞(VTE)率减少43%,降低术后死亡率67%。
预测分析的未来是什么?
当我们积累越来越多的数据,预测分析将变得更加普遍和更准确。
目前,许多预测模型使用传统的统计方法,如逻辑回归,它是有用的,可以提供深刻的结果。然而,人工智能和机器学习方法如随机森林,当适当的实现,可以提供更准确的预测。最终,随着越来越多的功能丰富的数据被收集和收集过程本身的提高,预测分析可以利用深度学习算法能更好地利用庞大而复杂的数据集。[8]
例如,深度学习算法可以用于图像识别,不管是图片从核磁共振成像或其他类型的成像技术,自动检测某些特性。相比之下,基于机器学习方法需要放射科医生首先从图像中提取的所有特性。深度学习简化了过程自动检测的所有功能,而不需要额外的工作由放射科医生。
简而言之,大数据和预测分析医疗保健更大的数据意味着更好的预测。
此外,预测分析领域的推进,克服其局限性。目前的缺点之一是,预测分析不能提供洞察干预或其他后会发生什么变化,它可以令人沮丧的研究者和临床医生想要了解患者可能表现在一个新的治疗或由于一个新医院的过程。我们预计预测分析将提前过去的这一挑战,让研究人员预测未来更加广阔的和全面的。
预测分析也可以受益于计算机处理能力的巨大飞跃,使咀嚼通过复杂的算法成为可能。
不久的将来,在各种条件下准确的预测未来将是常态,不是算命先生的技巧。
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如果你有任何问题或想要看看ArborMetrix预测分析的解决方案可以帮助你预测未来,18iuck新利 。