ヘルスケアにおける予測分析

医療専門家は長い間、患者の回復を支援するために苦労してきました。

彼らは、生きて人間として生きているという理由だけで、何度も限界に直面してきました。時間、エネルギー、情報、利用可能なリソースを使ってできることは限られています。

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。

ここで分析が役に立ちます。

医療分野で予測分析使用すると、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、データに基づいた質の高いケア、正確な診断、個別化された治療を提供できるようになります。

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。

全体的に改善された患者ケア

予測分析が医療業界にもたらす最も重要な利点は、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。これらすべてのデータは、医師や医療専門家に意思決定の指針となる貴重な洞察を提供します。より良く、より賢く、データに基づいた意思決定は、全体的な患者ケアの向上につながります。

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。治療法や薬は、特定の患者ではなく広範な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、医療専門家が患者をより正確に診断できるようになると、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できるようになります。

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。

慢性疾患患者以外にも、高齢者や侵襲的操作を終えて最近退院したばかりの患者など、他のリスクにさらされているグループが存在します。

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 プロセスには、予測用のデータに対してアルゴリズムを実行することが含まれます。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実現に最も適したモデルをトレーニングします。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。

データの収集とクレンジング– すべてのソースからデータを収集し、ノイズの多いデータを除去するクレンジング操作によって必要な情報を抽出し、予測が正確になるようにします。

データ分析– モデルの構築を開始する前に、データの簡単なグラフを作成して調査します。データがどのように動作するか、および変数間の関係を理解できる必要があります。それができなければ、良いモデルを構築することはできません。しかし、それができれば、多くのことを学ぶことができます。データの簡単なグラフを作成して調査すると、全体的な傾向に基づいて、解決しようとしている問題に対する答えが得られる可能性があります。

予測モデルの構築– データが特定のアルゴリズムやモデルに役立つ場合があります。また、最善のアプローチがそれほど明確では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 データを特定し、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 プロセスに組み込む– モデルを医療組織にとって価値の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、患者ケアの改善に使用できるようにする必要があります。

医療における予測モデリングは、患者ケアを改善し、良好な結果を保証するのに役立ちます。これにより、健康状態が悪く、介入によって最も恩恵を受ける最もリスクの高い患者を特定できます。効果的なキャンペーンを開発するために、入院患者データのパターンから洞察を得る。製品の安全性を予測し、投与量を最適化します。臨床試験の設計などについて情報を提供します。

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。

全米医療詐欺防止協会は、医療詐欺による経済的損失は、医療に費やされた資金の 3% から 10% に達すると推定しています(これは 3,000 億ドルに相当します)。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、事件の背後に悪意があるかどうかを早い段階で判断できるため、損失を削減し、将来の詐欺行為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により、医療システムやデータセット全体でデータの力を解き放つ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状況に応じたビューを提供し、医療専門家がより賢明でデータに基づいた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に支援します。

予測分析はRevealのエンドツーエンドの組み込み分析プラットフォームに不可欠な部分であり、データ統合およびデータ視覚化機能の堅牢な機能セットと同時に動作し、Azure ML と Google BigQuery の機械学習モデルを利用します。Revealデータ分析プロセスの効率を高め、ユーザーが数秒で質問に答えるために必要なツールを提供し、医療専門家が患者のデータを 360 度ビューで把握できるように支援します。

Revealには、予測、データ ブレンディング、データ モデリング、メモリ内データ、ドリルダウン、コラボレーション、共有、ドラッグ アンド ドロップのダッシュボード作成エクスペリエンスによる真のセルフサービスなどの機能が組み込まれています。

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。

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