Prädiktive Analytics im Gesundheitswesen: Verbesserung der Patientenergebnisse

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Als ich anfing zu lernen, wie Knowledge Science und maschinelles Lernen außerhalb der Finanz- und Advertising verwendet werden konnten, stach mir die Gesundheitsversorgung sofort auf. Nicht nur, weil es eine large Industrie ist, sondern weil sie buchstäblich mit Leben und Tod befasst ist. Dann stolperte ich in etwas, das immer wieder auftauchte: Vorhersageanalyse im Gesundheitswesen.

Wenn Sie dies lesen, liegt es wahrscheinlich daran, dass Sie sich die Dinge fragen wie: Können Daten wirklich dazu beitragen, Krankheiten vorherzusagen? Wie nutzen Krankenhäuser dieses Zeug heute? Ist es nur ein Hype oder verbessert es tatsächlich die Patientenversorgung?

Dies sind echte Fragen, und heute möchte ich echte Antworten geben, keine Schlagworte.

# Was ist Predictive Analytics im Gesundheitswesen?

Vorhersageanalyse im Gesundheitswesen verwendet lediglich historische Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Stellen Sie sich das so vor:

Wenn ein Krankenhaus sieht, dass Menschen mit einem bestimmten Muster von Testergebnissen häufig innerhalb von 30 Tagen wieder aufgenommen werden, können sie ein System erstellen, um vorherzusagen, wer ein hohes Risiko hat, und Schritte unternehmen, um dies zu verhindern.

Das ist keine Science -Fiction. Das passiert gerade.

// Warum prädiktive Analysen im Gesundheitswesen Angelegenheiten

Vorhersageanalyse ist aus mehreren Gründen im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung:

• Es rettet Leben, indem es früh Risiken einnimmt
• Es reduziert die Kosten, indem sie unnötige Behandlung vermeidet
• Es verbessert die Ergebnisse, indem sie Ärzten helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen
• Es ist nicht die Zukunft – es ist schon hier

// Warum sollten Patienten (und Gesundheitsdienstleister) sich kümmern?

Ich wuchs auf, wie Familienmitglieder in Krankenhäuser gingen, in denen die Pflege reaktiv conflict. Etwas geht schief, dann behandelst du es. Aber was wäre, wenn wir das umdrehen könnten?

Vorstellen:

• Erkennen einer potenziellen diabetischen Erkrankung, bevor er sich vollständig entwickelt
• Verhinderung unnötiger Operationen durch früher Anerkennung von Warnzeichen früher
• Überfüllung der Notaufnahme durch Vorhersage und Behandlung des Patientenflusss
• Rettung von Leben, indem Menschen mit hohem Risiko für Herzinfarkte oder Striche frühzeitig identifiziert werden

Predictive Analytics können dies tun, und es tut dies bereits in vielen Krankenhäusern weltweit.

// Vorteile der Vorhersageanalyse im Gesundheitswesen

Zu den wichtigsten Vorteilen von Vorhersageanalysen im Gesundheitswesen zählen frühzeitige Interventionen, personalisierte Pflege, Kosteneinsparungen und verbesserte Effizienz.

• Frühintervention: Es fängt Probleme auf, bevor sie sich ausbreiten
• Personalisierte Pflege: Es passt die Behandlungen einzelner Patienten an
• Kosteneinsparungen: Verhinderung von Komplikationen und Reduzierung der Krankenhausaufnahmen
• Verbesserte Effizienz: Es hilft Krankenhäusern, Ressourcen clever zuzuweisen

// Schwächen der Vorhersageanalyse im Gesundheitswesen

Sprechen wir über die Schwächen. Kein Werkzeug ist makellos und prädiktive Analysen haben seine Herausforderungen:

• Das Downside der Datenqualität: Wenn die in das System eingeführten Daten unvollständig oder verzerrt sind, können die Vorhersagen ausgeschaltet sein
• Datenschutzbedenken: Patienten machen sich Sorgen, dass ihre Gesundheitsdaten missbraucht oder gehackt werden
• Übertragungsrisiko: Ärzte könnten sich zu stark auf Algorithmen stützen und die menschliche Instinct verpassen
• Hohe Kosten: Die Einrichtung dieser Systeme kann sehr kostspielig sein, was für kleinere Kliniken eine finanzielle Hürde sein kann

# Beispiel für reale Welt: Vorhersage der Rückübernahme von Patienten

Krankenhäuser verlieren eine Menge Geld gegen Patienten, die entlassen werden, nur um innerhalb weniger Wochen zurückzukehren. Mit Predictive Analytics können Softwaretools jetzt Dinge analysieren wie:

• Alter
• Anzahl der früheren Besuche
• Labortestergebnisse
• Einhaltung von Medikamenten
• Sozioökonomische Daten (yep, sogar Zip -Codes)

Von dort aus kann es vorhersagen, ob ein Affected person wahrscheinlich wieder aufgenommen wird und die Pflegeteams für die frühzeitige eingreifen.

Es geht nicht darum, Ärzte zu ersetzen. Es geht darum, ihnen bessere Werkzeuge zu geben.

# Wie funktioniert es tatsächlich? (Für die Neugierigen)

Wenn Sie technisch geschickt sind, ist hier die vereinfachte Model, wie Vorhersagemodelle im Gesundheitswesen normalerweise funktionieren:

Ein vereinfachter Workflow für Vorhersageanalysen im Gesundheitswesen. | Bild des Autors

1. Sammeln Sie historische Daten – Es kann keine Analyse durchgeführt oder modell ohne Daten erstellt werden. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen wie EHRS (Digital Well being Information), Labortests und Versicherungsansprüchen stammen.
2. Reinigen Sie die Daten = Da Gesundheitsdaten oft unordentlich sind, muss sie gereinigt und vorverarbeitet werden, bevor sie zum Coaching eines Modells verwendet werden.
3. Trainieren Sie ein Modell – In diesem Schritt werden Algorithmen für maschinelles Lernen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume oder neuronale Netzwerke verwendet, um Muster aus den Daten zu lernen.
4. Testen und validieren Sie das Modell – Zu diesem Zeitpunkt müssen Sie sicherstellen, dass das Modell korrekt ist und auf Probleme wie Fehlalarme oder Verzerrungen überprüfen.
5. Das Modell einsetzen – Das validierte Modell kann in den Workflow eines Krankenhauses integriert werden, um Echtzeitvorhersagen zu treffen. Einige Krankenhäuser integrieren diese Modelle sogar in cell Apps für Ärzte und Krankenschwestern und bieten einfache Warnungen wie. „Hey, mach diesen Patienten im Auge.”

# Häufig gestellte Fragen (FAQs)

F: Ist das sicher?

A: Tolle Frage. Es ist nur so sicher wie die Daten, an denen es geschult ist. Deshalb sind Transparenz und Voreingenommenheit von entscheidender Bedeutung. Ein schlechtes Modell kann mehr schaden als nützt.

F: Was ist mit der Privatsphäre von Patienten?

A: Die Daten werden in der Regel nach strengen Vorschriften wie dem Gesetz über die Portabilität und Rechenschaftspflicht der Krankenversicherung (HIPAA) in den USA anonymisiert und behandelt.

F: Können kleine Kliniken dies auch verwenden?

A: Absolut. Sie müssen kein Milliarden-Greenback-Krankenhaus sein. Es gibt jetzt leichte Lösungen und Open-Supply-Instruments, mit denen selbst lokale Praktiken beginnen können.

# Letzte Gedanken

Dieser Artikel hat Sie mit dem Konzept der Vorhersageanalyse vorgestellt. Dieses Konzept hat das Potenzial, Ärzten dabei zu helfen, Probleme in frühen Stadien zu erkennen, Prozesse zu rationalisieren und Behandlungen anzupassen, um das Leben der Patienten zu retten und gleichzeitig die Kosten zu senken.

Ich glaube, die Zukunft der Gesundheitsversorgung ist proaktiv. Wie das Sprichwort sagt, geht es am besten darum, auf eine Krise zu warten – es geht darum, eine zu verhindern. Deshalb glaube ich so stark an dieses Thema.

Für Ihre nächsten Schritte sollten Sie die Instruments für prädiktive Analysen wie z. B. untersuchen Scikit-Be taught Und Jupyter Pocket book. Sie können verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen auf Ihr nächstes Projekt anwenden – möglicherweise sogar für Ihre Klinik oder Ihr Krankenhaus. Fühlen Sie sich frei, diesen Artikel mit einem Freund zu teilen.

Shittu Olumide ist ein Software program-Ingenieur und technischer Autor, der sich leidenschaftlich für die Nutzung hochmoderner Technologien für überzeugende Erzählungen befindet, mit einem scharfen Auge für Particulars und einem Händchen zur Vereinfachung komplexer Konzepte. Sie können auch Shittu finden Twitter.