Was wäre, wenn Daten dazu beitragen könnten, die Prognose eines Patienten vorherzusagen, Krankenhausoperationen zu rationalisieren oder die Humanressourcen in der Medizin zu optimieren? Ein Buch frisch aus den Regalen “Der Analytics Edge im Gesundheitswesen«, Zeigt, dass dies bereits geschieht und zeigt, wie man es skaliert.
Authored by Dimitris Bertsimas, MIT’s vice provost for open studying, together with two of Bertsimas‘ former college students — Agni Orfanoudaki PhD ’21, affiliate professor of operations administration at College of Oxford’s Saïd Enterprise College, and Holly Wiberg PhD ’22, assistant professor of public coverage and operations analysis at Carnegie Mellon College — the e book gives a sensible introduction to the sector of well being care Analyse. Mit dem Schwerpunkt auf realen Anwendungen legt der erste Teil des Buches technische Grundlagen fest-über das maschinelle Lernen und die Optimierung-, während der zweite Teil des Buches integrierte Fallstudien vorgestellt wird, die verschiedene klinische Spezialitäten und Problemtypen abdecken, die beschreibende, prädiktive und präskriptive Analysen verwenden.
Teil einer breiteren Serie „The Analytics Edge im Gesundheitswesen“ zeigt, wie Sie Daten und Modelle nutzen können, um bessere Entscheidungen im Gesundheitswesen zu treffen, während sein Vorgänger “Der Analytics Edge”Taucht in die Wissenschaft ein, Daten zu verwenden, um Modelle zu erstellen, Entscheidungen zu verbessern und für Institutionen und Einzelpersonen einen Mehrwert zu verleihen.
Bertsimas, der auch Affiliate Dean of Enterprise Analytics und Boeing Leaders für International Operations Professor für Administration an der MIT Sloan College of Administration ist, ist der Innovator dahinter 15.071 (die Analytics Edge)ein Kurs über MIT Open Studying’s Mitx Das hat Hunderttausende von On-line -Lernenden angezogen und als Inspiration für die Buchreihe dient. Bertsimas machte eine Pause von der Forschung und seine Arbeit bei MIT Open Studying, um zu diskutieren, wie das Gebiet der Analytik das Gesundheitssystem verändert und überraschende Möglichkeiten, wie Analytics in Krankenhäusern bereits verwendet werden.
Q: Wie verändert das Gebiet der Analytik die Artwork und Weise, wie Krankenhäuser für die Pflege und die Verwaltung ihrer Vorgänge bereitstellen?
A: Als Akademiker habe ich mich immer bemüht, Veröffentlichungen zu erziehen, zu schreiben und das zu nutzen, was wir in der Praxis tun. Deshalb habe ich gegründet Ganzheitliche Krankenhausoptimierung (H20) mit dem Ziel, Krankenhausoperationen mit maschinellem Lernen zur Verbesserung der Patientenversorgung zu optimieren. Wir haben eine Vielzahl von Instruments am MIT entwickelt und sie in Krankenhäusern auf der ganzen Welt implementiert. Zum Beispiel verwalten wir die Aufenthaltsdauer der Patienten und ihre Verschlechterungsindizes (ein computergestütztes Instrument, das das Risiko einer klinischen Verschlechterung eines Patienten vorhersagt). Wir verwalten die Optimierung der Krankenschwester und wie Krankenhäuser die Humanressourcen angemessen bereitstellen können. Und wir optimieren Blöcke für Operationen. Dies ist der Beginn einer Veränderung, bei der Analytics- und KI -Methoden nun sehr weit verbreitet werden. Ich hoffe, dass dieses Werk und dieses Buch den Effekt der Verwendung dieser Instruments beschleunigen werden.
Zusätzlich habe ich unterrichtet Ein Kurs mit neun Vorschriften Zweimal mit Agni und Holly im Hartford Hospital System, wo ich erkannte, dass diese Analysemethoden – die normalerweise nicht an medizinischen Fakultäten unterrichtet werden – für Ärzte, einschließlich Ärzte, Krankenschwestern und Administratoren, nachgewiesen werden können. Um einen Einfluss zu haben, müssen Sie geeignete Methoden haben, sie implementieren und anwenden, aber Sie müssen auch Menschen über die Verwendung von ihnen aufklären. Dies verbindet sich intestine mit meiner Rolle bei Open Studying, wo unser Ziel darin besteht, die Lernenden weltweit zu erziehen. Tatsächlich startet Open Studying in diesem Herbst Common AI, eine dynamische On-line -Lernerfahrung, die umfassende Kenntnisse über künstliche Intelligenz vermittelt und ein globales Publikum von Lernenden auf die Beschäftigung in unserem sich schnell entwickelnden Arbeitsmarkt vorbereitet.
Q: Was sind einige überraschende Möglichkeiten, wie Analysen im Gesundheitswesen verwendet werden, die die meisten Menschen nicht erwarten würden?
A: Mit Analytics haben wir die Aufenthaltsdauer der Patienten im Hartford Hospital von 5,67 Tagen auf fünf Tage reduziert. Wir haben einen Algorithmus, der die Wahrscheinlichkeit der Patienten vorhersagt, freigesetzt zu werden. Daher priorisieren Ärzte die Patienten mit der höchsten Wahrscheinlichkeit und bereiten sie auf die Entlassung vor. Dies bedeutet, dass das Krankenhaus weit mehr Patienten behandeln kann und die Patienten weniger Zeit im Krankenhaus bleiben.
Als Krankenhäuser während der Covid-19-Pandemie einen Anstieg des Krankenschwesterumsatzes verzeichneten, entwickelten wir ein Analysesystem, das Eigenkapital und Equity berücksichtigt und die Überstundenkosten senkt, wodurch die Krankenschwestern bevorzugte Slots und die Verringerung des Gesamtumsatzes erheblich vermitteln. Dies sind nur zwei Beispiele; Es gibt viele andere, bei denen eine analytische Perspektive auf die Gesundheitsversorgung und die Medizin einen materiellen Unterschied gemacht hat.
Q: Wie sehen Sie, wie künstliche Intelligenz die Zukunft der Gesundheitsversorgung prägt?
A: In einer sehr bedeutenden Weise – wir verwenden maschinelles Lernen, um bessere Vorhersagen zu treffen, aber generative KI kann sie erklären. Ich sehe bereits eine Bewegung in diese Richtung. Es ist wirklich die Entwicklung der KI, die dies möglich gemacht hat, und es ist aufregend. Es ist auch wichtig für die Welt, weil sie die Pflege verbessern und Leben retten können.
Zum Beispiel stellten wir durch unser Programm im Hartford Hospital System fest, dass sich ein Affected person schlechter wurde und durch Analytics vorausgesagt hat, dass er noch schlechter wird. Nach unserer Vorhersage untersuchten die Ärzte den Patienten enger und stellten fest, dass der Affected person einen frühen Fall von Sepsis hatte, einen lebensbedrohlichen Zustand, bei dem der Körper nicht ordnungsgemäß auf eine Infektion reagiert. Wenn wir Sepsis früher nicht erkannt hätten, könnte der Affected person gestorben sein. Dies machte einen tatsächlichen Unterschied, um das Leben eines Menschen zu retten.
Q: Wenn Sie „The Analytics Edge im Gesundheitswesen“ in ein oder zwei Worten beschreiben müssten, was wären sie und warum?
A: Das Buch ist ein schrittweise Übergang in der Gesundheitsversorgung, da es in der Lage ist, den Gesundheitssektor auf eine Weise zu beeinflussen, die zuvor noch nicht durchgeführt wurde. Das Buch beschreibt meine Arbeit im Gesundheitswesen und seine Anwendungen im letzten Jahrzehnt wirklich.