Análisis predictivo en el cuidado de la salud

Durante mucho tiempo, los profesionales de la salud han luchado para ayudar a sus pacientes a mejorar.

Muchas veces, han enfrentado limitaciones solo porque son seres humanos que viven y respiran; hay mucho que pueden hacer con su tiempo, energía, información y recursos disponibles para ellos.

El cuidado de la salud, como cualquier otra industria actual, está cambiando.

La abundancia de datos disponibles al alcance de la mano de una organización transforma toda la industria. La forma en que se descubren las enfermedades, la eficacia con la que se trata a los pacientes e incluso cómo los hospitales utilizan sus recursos para que los equipos de atención puedan coordinarse y desempeñarse.

Los conocimientos precisos en tiempo real que pueden afectar a los pacientes son extremadamente importantes.

Y aquí es donde la analítica viene a ayudar.

El uso de análisis predictivos en el cuidado de la salud ayuda a las organizaciones de atención médica, los hospitales y los médicos a acceder, analizar y procesar los datos de los pacientes para brindar atención de calidad basada en datos, diagnósticos precisos y tratamientos personalizados.

¿Qué es el análisis predictivo en el cuidado de la salud?

El análisis predictivo es una disciplina en el mundo del análisis de datos que se basa en gran medida en técnicas de modelado, extracción de datos, IA y aprendizaje automático. Se utiliza para evaluar datos históricos y en tiempo real para hacer predicciones sobre el futuro.

El análisis predictivo en atención médica se refiere al análisis de datos de atención médica actuales e históricos que permite a los profesionales de la salud encontrar oportunidades para tomar decisiones operativas y clínicas más efectivas y eficientes, predecir tendencias e incluso controlar la propagación de enfermedades.

Los datos de atención médica son cualquier dato relacionado con las condiciones de salud de un individuo o un grupo de personas y se recopilan de registros administrativos y médicos, encuestas de salud, registros de enfermedades y pacientes, conjuntos de datos basados en reclamos y EHR. El análisis de la atención médica es una herramienta que cualquier persona en la industria de la atención médica puede usar y beneficiarse para brindar una atención de mejor calidad: organizaciones de atención médica, hospitales, médicos, psicólogos, farmacéuticos, compañías farmacéuticas e incluso partes interesadas en la atención médica.

Uso de análisis predictivo en el cuidado de la salud

La industria de la salud genera una enorme cantidad de datos, pero se esfuerza por convertir esos datos en información útil para mejorar los resultados de los pacientes. El análisis de datos en el cuidado de la salud está destinado a aplicarse a todos los aspectos de la atención al paciente y la gestión de operaciones. Se utiliza para investigar métodos para mejorar la atención al paciente, predecir brotes de enfermedades, reducir el costo del tratamiento y mucho más. A nivel empresarial, con la ayuda de la analítica, las organizaciones de atención médica pueden simplificar las operaciones internas, pulir la utilización de sus recursos y mejorar la coordinación y la eficiencia de los equipos de atención.

La capacidad del análisis de datos para transformar los datos de atención médica sin procesar en información práctica tiene un impacto significativo en las siguientes áreas de atención médica:

• Investigación clínica
• Desarrollo de nuevos tratamientos
• Descubrimiento de nuevas drogas.
• Predicción y prevención de enfermedades
• Apoyo a la decisión clínica
• Diagnóstico más rápido y preciso de condiciones médicas.
• Altas tasas de éxito de cirugías y medicamentos.
• Automatización de procesos administrativos hospitalarios
• Cálculo más preciso de las tarifas del seguro de salud

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Beneficios del análisis predictivo en el cuidado de la salud

Con el avance tecnológico, la analítica puede impactar tremendamente en la industria de la salud. Las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden usar datos para diagnosticar enfermedades, determinar el mejor tratamiento para el caso de uso de cada paciente y mucho más. Estas son las formas más importantes en que las organizaciones de atención médica pueden beneficiarse del análisis predictivo:

Mejora general de la atención al paciente

El beneficio más importante que aporta el análisis predictivo a la industria de la salud es la accesibilidad a todo tipo de datos: historial médico, demográfico, económico y comorbilidades. Todos estos datos brindan a los médicos y profesionales de la salud información valiosa que guía sus decisiones. Decisiones mejores, más inteligentes y basadas en datos conducen a una mejor atención al paciente en general.

Por ejemplo, el análisis predictivo se utiliza para mejorar los resultados de los pacientes. Al observar los datos y los resultados de pacientes antiguos, los algoritmos de aprendizaje automático se pueden programar para proporcionar información sobre los métodos de tratamiento que funcionarán mejor para cada paciente en particular.

Tratamientos Personalizados

Tradicionalmente, la medicina ha trabajado con un enfoque único para todos. Los tratamientos y medicamentos se han prescrito en base a información limitada basada en estadísticas de una población amplia en lugar de pacientes específicos. Pero como los profesionales médicos pueden diagnosticar con mayor precisión a los pacientes, pueden determinar el curso de tratamiento más efectivo adaptado a la situación de salud única del paciente.

Gestión de la Salud de la Población

El análisis predictivo no solo es aplicable a nivel individual. Las organizaciones de atención médica también pueden usarlo para la gestión de la salud de la población. Cuando tienen datos sobre las condiciones, los medicamentos y el historial personal de los pacientes, los análisis se pueden usar para encontrar pacientes similares dentro de una cohorte de población. También puede ayudar a identificar cohortes expuestas a un posible brote de enfermedad. En tal escenario, los profesionales de la salud pueden comenzar a buscar tratamientos de inmediato, lo que mejora las posibilidades de supervivencia de las personas.

Identificar pacientes en riesgo

El análisis predictivo en el cuidado de la salud puede predecir qué pacientes tienen un mayor riesgo e iniciar inervaciones tempranas para evitar problemas más profundos. Por ejemplo, puede identificar a los pacientes con enfermedades cardiovasculares con mayor probabilidad de hospitalización en función de las enfermedades crónicas coexistentes con la edad y la adherencia a la medicación. Las predicciones sobre la probabilidad de enfermedades y enfermedades crónicas pueden ayudar a los médicos y las organizaciones de atención médica a brindar atención de manera proactiva en lugar de esperar a que los pacientes en riesgo acudan a un chequeo regular.

Además de los pacientes con enfermedades crónicas, existen otros grupos de riesgo, incluidos los ancianos y los pacientes que han sido dados de alta recientemente del hospital después de manipulaciones invasivas.

Manejo de Enfermedades Crónicas

Las enfermedades crónicas son las principales causas de muerte y discapacidad en los EE. UU., así como los principales impulsores de los $ 3,5 billones en costos anuales de salud del país. Cinco enfermedades crónicas representan el 75% del gasto sanitario: cáncer, enfermedades cardiovasculares, diabetes, obesidad y enfermedades renales.

El manejo de las enfermedades crónicas depende de la capacidad de los profesionales de la salud para prevenir el desarrollo de estas enfermedades y controlarlas. Sin embargo, manejar y prevenir condiciones crónicas es una tarea desafiante. El análisis predictivo puede empoderar a los proveedores de atención médica para que tomen decisiones informadas oportunas y basadas en hechos para brindar tratamientos más efectivos y reducir los costos de esta atención para los pacientes.

Pronostique las necesidades de mantenimiento de equipos antes de que surjan

En otras industrias, como la fabricación y las telecomunicaciones, el análisis predictivo se ha utilizado durante mucho tiempo para identificar las necesidades de mantenimiento antes de que ocurran. La industria de la salud puede beneficiarse del mismo tipo de pronósticos. Ciertos componentes de las máquinas se desgastan o degradan. Por ejemplo, al analizar los datos de los sensores en una máquina de resonancia magnética, el análisis predictivo puede predecir fallas y cuándo será necesario reemplazar un componente. Al saber eso, los hospitales pueden programar el mantenimiento en un momento en que la máquina no está en uso, minimizando la interrupción del flujo de trabajo que dificulta tanto a los equipos de atención como a los pacientes.

Seguimiento y digitalización de la atención médica

La digitalización de los servicios de salud transforma por completo la forma en que los pacientes y los profesionales de la salud interactúan entre sí. Hoy en día, podemos conectar dispositivos a nuestro cuerpo y hacer un seguimiento de nuestra salud y rendimiento corporal en cualquier momento desde nuestros teléfonos móviles. Por ejemplo, los diabéticos pueden controlar el aumento de azúcar en la sangre en cualquier momento sin necesidad de pincharse los dedos.

Prevenir errores humanos

El impacto que los errores humanos podrían tener en la atención médica podría ser fatal. Afortunadamente, al proporcionar información precisa en tiempo real para guiar las acciones de los profesionales médicos, los datos pueden ayudar a señalar posibles errores y prevenir errores fatales.

Detección de fraude

Desafortunadamente, el fraude en el cuidado de la salud es un problema común. Los esquemas de atención médica fraudulentos se presentan de muchas formas: personas que obtienen píldoras recetadas subsidiadas o totalmente cubiertas que en realidad no son necesarias y luego las venden en el mercado negro para obtener una ganancia; facturar un servicio no cubierto como un servicio cubierto; modificar registros médicos; informe incorrecto intencional de diagnósticos o procedimientos para maximizar el pago; prescribir tratamientos adicionales o innecesarios, etc.

El análisis predictivo puede identificar ciertas anomalías que marcan estas acciones fraudulentas, lo que ayuda a detectarlas desde el principio.

Reduce los costos generales de atención médica

El análisis predictivo también se puede utilizar para reducir los costos de atención médica. Se puede utilizar para reducir los costos de los pacientes al reducir la atención innecesaria de la hospitalización cuando no se necesita, controlar los costos hospitalarios de medicamentos y suministros y predecir las necesidades de personal del hospital.

Modelado predictivo en el cuidado de la salud

El modelado predictivo (a menudo llamado análisis predictivo) es un proceso matemático que utiliza métodos estadísticos, minería de datos y aprendizaje automático para identificar patrones en los datos y reconocer la posibilidad de que ocurran resultados particulares. El objetivo del modelado predictivo es responder a esta pregunta: "¿Qué es lo más probable que suceda en el futuro según el comportamiento pasado conocido?"

El proceso de modelado predictivo implica ejecutar algoritmos en datos para la predicción. Debido a que el proceso es iterativo, entrena el modelo que es más aplicable para el cumplimiento de la meta o el negocio. El proceso de modelado predictivo pasa por las siguientes etapas de modelado analítico:

Recopilación y limpieza de datos: recopila datos de todas las fuentes para extraer la información necesaria mediante operaciones de limpieza para eliminar datos ruidosos para que la predicción sea precisa.

Análisis de datos: antes de comenzar a construir su modelo, cree un gráfico simple de sus datos y estúdielo. Debe poder comprender cómo se comportan los datos y las relaciones entre las variables. Si no puede hacer eso, no podrá construir un buen modelo. Sin embargo, si puedes, aprenderás mucho. Al crear un gráfico simple de sus datos para estudiarlos, puede obtener una buena idea de la respuesta al problema que está tratando de resolver en función de la tendencia general.

Construir un modelo predictivo: a veces, los datos se prestan a un algoritmo o modelo específico. Otras veces, el mejor enfoque no es tan claro. Mientras analiza los datos, ejecute tantos algoritmos como pueda y compare sus resultados. Identifique los datos de prueba y aplique reglas de clasificación para comprobar la eficiencia del modelo de clasificación frente a los datos de prueba.

Incorpore el modelo a su proceso comercial: para que el modelo sea valioso para su organización de atención médica, debe integrarlo en los procesos de su organización para que pueda usarse para ayudar a mejorar la atención al paciente.

El modelado predictivo en el cuidado de la salud ayuda a mejorar la atención al paciente y garantizar resultados favorables. Puede identificar a los pacientes de mayor riesgo con mala salud que se beneficiarán más de la intervención; obtener información de los patrones en los datos de pacientes hospitalizados para desarrollar campañas efectivas; predecir la seguridad del producto y optimizar la dosificación; informar diseños de ensayos clínicos y mucho más.

Análisis predictivo en ejemplos de atención médica

Reducción de las tasas de reingreso hospitalario

En 2018, la tasa promedio de readmisión de adultos alcanzó el 14 %, y el 20 % de ellos se refirió a una de cuatro afecciones: diabetes, insuficiencia cardíaca, EPOC y septicemia. Con el uso de datos socioeconómicos, EHR y análisis predictivos, los pacientes con un alto riesgo de reingreso pueden ser descubiertos, advertidos y brindados atención médica adicional para reducir las tasas de reingreso.

Investigación de nuevos tratamientos

El análisis predictivo también se puede utilizar con la misma eficacia en la investigación de nuevos tratamientos. Los algoritmos predictivos pueden predecir con precisión la respuesta de la persona a un medicamento o plan de tratamiento en función de la información genética, el historial clínico y otros datos. Esto puede agilizar el proceso de investigación y reducir la necesidad de pacientes hospitalizados para grupos.

Seguro de salud

Otro uso del análisis predictivo en el cuidado de la salud es la capacidad de calcular el costo exacto del seguro de salud para cada individuo específico en función de la edad, el sexo, el historial médico, el historial del caso del seguro, la herencia, etc. Además, el análisis predictivo se puede usar para evitar reclamos de seguros fraudulentos.

La Asociación Nacional de Lucha contra el Fraude en el Cuidado de la Salud estima que las pérdidas financieras debidas al fraude en el cuidado de la salud ascienden del 3% al 10% de los fondos gastados en el cuidado de la salud (esto equivale a $300 mil millones). Con la ayuda del análisis predictivo, las compañías de seguros pueden desarrollar y entrenar algoritmos de ML para determinar si hay alguna intención maliciosa detrás del caso desde el principio, reduciendo así las pérdidas y evitando futuros intentos de estafa.

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